作者:禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
随着互联网和移动互联网的发展,海量的数据呈爆炸性增长,传统的关系型数据库已无法满足数据量、数据类型多样化、高查询性能等要求,分布式NoSQL数据存储方案也受到广泛关注,其中包括HBase、 Cassandra、MongoDB、CouchDB等,这些分布式数据存储方案具有以下共同特征:
- 分布式部署:分布式数据存储架构可以横向扩展,通过增加机器节点提升数据处理能力,降低单个节点的容量限制;
- 弹性伸缩:当数据量或访问流量发生变化时,可以根据数据特点及应用场景对集群进行动态调整,实现无缝平滑扩容;
- 数据副本机制:提供数据副本机制,在节点故障时避免单点失效问题,实现数据的高可用;
- 数据一致性:保证数据一致性,采用主从备份的方式,确保数据不会丢失或被篡改;
- 数据分片机制:将数据按照业务维度划分并按需水平拆分,实现单表或跨表查询,加快查询响应时间;
- 数据编码机制:支持数据压缩、加密等方式,减少磁盘空间占用,提升查询效率;
基于以上特征,数据存储架构师作为核心组成部分,需要对分布式数据存储系统的相关技术有充分的了解,具备大数据平台、实时计算平台、搜索引擎等关键组件的全面掌握。同时还要掌握对各种NoSQL数据存储方案的熟练运用,以及如何基于分布式数据存储框架进行系统设计和开发。
但是,对于分布式数据存储架构师来说,光是掌握如此之多的知识点是远远不够的,实际工作中还会遇到很多坑,比如:
- 对分布式计算、流计算、消息队列等技术的理解不足;
- 缺乏数据建模、设计能