71、大数据、NoSQL 与数据库连接技术全解析

大数据、NoSQL 与数据库连接技术全解析

1. 大数据与 NoSQL 数据库概述

1.1 大数据的定义与特征

大数据以其海量的数据量（Volume）、极快的数据产生和处理速度（Velocity）以及数据结构的多样性（Variety）为特征，这使得传统的关系型数据库模型难以适应。除了这传统的 3V 特征，数据管理行业还提出了变异性（Variability）、真实性（Veracity）、价值性（Value）和可视化（Visualization）等特征。变异性指数据含义随时间的变化；真实性关注数据的可信度；价值性考量数据是否有用；可视化要求数据能以易于决策者理解的方式呈现。

1.2 Hadoop 框架

Hadoop 框架迅速成为大数据物理存储的标准，主要由 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 组成。HDFS 能可靠地将数据分布在大量商用服务器集群上，而 MapReduce 则是用于在分布式数据上进行数据处理的互补过程，其核心概念是将计算移动到数据所在处，而非移动数据到计算节点。MapReduce 通过 map 函数将子任务分配到存储待处理数据的集群服务器，再由 reduce 函数将 map 结果合并为一个结果集。Hadoop 框架还支持一系列如 Hive、Pig 和 Flume 等工具和技术，共同构成复杂的大数据处理系统。

1.3 NoSQL 数据库分类

NoSQL 是指多种非关系型数据库的数据管理方法，主要分为以下四类：
- 键值数据库 ：以键值对形式存储数据，数据库管理系统（DBMS）需知道键的值，但对值部分的数据类型和含义不做解析。