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《大数据日知录》读书笔记 + 回顾补充（20190716 - 2019MMdd）

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大数据量

大数据处理的基本架构图

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存储

数据库，分布式文件系统，NoSQL

比如对于社交网络数据的存储就更适合使用图数据库；对于实时响应要求高的场合使用HBase等列式数据库更好；对于海量批处理使用Hadoop(HDFS + MapReduce)

1数据分片与路由

  • 纵向扩展 Scale Up

  • 横向扩展 Scale Out

  • 分片 Shard/Partition
    将数据切分并分配到各个机器中去

  • 路由 Routing
    数据分片后，如何找到某条记录的具体位置，这个必然要解决的问题称为路由

分片与复制，保证高可用
《大数据日知录》读书笔记 + 回顾补充（20190716 - 2019MMdd）_第2张图片
数据复制后需要解决的问题： 并发更新时 如何 保证数据的一致性等等问题

抽象模型（数据记录->分片->机器存储）

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某条记录 -》某个分片 （key - partition 映射）
某个分片 -》某个机器（partition - machine 映射）

  • 点查询 ， 常见的Hash映射
  • 范围查询

Hash分片

Round Robin

哈希取模，扩展性低

虚拟桶 Virtual Bucket

数据记录 -》 虚拟桶 （hash映射）
虚拟桶 -》机器（内存表）

一致性哈希 Consistent Hashing

负载均衡
虚拟节点，兼顾机器差异

范围分片

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LSM Tree

2 数据复制与一致性

CAP

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