zyy5411的专栏

自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。

大数据的时代，已经来临有段时间了，期间，各类的数据处理的框架也是有不少。         离线数据批处理模型         Hadoop，大家一定不会陌生。使用了Google的Map/Reduce模型的Hadoop框架，能够将大量的廉价机器作为服务的集群，提供分布式计算的服务。Map/Reduce模型采用分而治之的理念，便意味着面对的群体是大批量的数据处理。Hadoop下的Map/Red

一、MapReduce的提出、介绍MapReduce 是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个 Map函数处理一个基于key/value pair 的数据集合，输出中间的基于 key/value pair 的数据集合；然后再创建一个 Reduce 函数用来合并所有的具有相同中间 key 值的中间 value 值。因此，可以将许多数据处理问题，转化为 M

1、实体物联网与虚拟物联网    曾几何时，物联网的概念闹得风生水起，庞大的物流网能够让世间大量的物体，都能够被检测   并联网，包括了人、车、房等一切能够被联网的物体，这些物体都能够以种方式被感知他的存在，并对其信息记录在案，以供使用。在若干年前，这还是一种看似遥不可及的事物，要对每个物体都贴上一个所谓的RFID的标签，显得不切实际。如今，随着手机的大量使用，人类本身也被加入了物联网中。为什