nosql数据库的base原则
大数据技术导论_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术导论_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据是一个什么领域的问题？答案:多学科综合领域2.以下哪种技术对大数据技术的发展起了最重要基础支撑作用？答案:云计算技术3.科学研究的第三范式是计算思维-()答案:仿真模拟4.与大数据直接相关的职业不包括答案:首席执行官5.下面科学研究的四个范式顺序正确的是（）答案:经验范式-理论范式-模拟范式-数据密集型范式6.常见的分布式网络爬虫架构不包含（）答案:Master-worker7.以下哪项不是传统关系型数据库的弱点？答案:无法满足数据一致性和完整性的需求8.HBase是一种（）数据库答案:列式数据库9.访问HBase表中的行，不可以用以下哪种方式答案:通过某列的值区间10.HDFS中文件块默认保存几份（）答案:3 份11.下面与HDFS类似的框架是（）答案:GFS12.下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是答案:NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性13.下列数据库属于文档数据库的是答案:MongoDB14.NoSQL数据库的CAP不包含（）答案:持久性15.NoSQL数据库的BASE不包含（）答案:持续性16.关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法不正确的是：答案:NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库17.下列关于数据可视化的介绍，不正确的是（）答案:雷达图不适用于多维数据18.下列不可以用于多维数据可视化的方法有（）答案:GMap19.数据度量的常用方法不包括：答案:聚类系数20.Spark的组件中，用于做查询分析的是（）答案:Spark SQL21.关于MapReduce，下列说法错误的是答案:Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写22.传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含答案:前者相比后者学习起来更容易23.关于RDD论述正确的是（）答案:RDD提供一种高度受限的共享内存模型，是一个弹性分布式数据集24.Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目不包括（）答案:MapReduce25.以下哪项对数据隐私问题的影响相对最小答案:政府和企业成立安全联盟26.科学研究的第一到第四范式数据思维依次分别采用：仿真模拟、模型推演、关联分析、科学归纳答案:错误27.大数据处理中的批处理框架包含Flink、hadoop、jvm、Spark答案:错误28.系统的控制方式一般分为模型驱动和数据驱动答案:正确29.4V特征包含：数据规模大、数据密度低、数据处理速度快、价值密度低答案:错误30.模拟范式是以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式答案:错误31.全表对比是一种需要计算MD5校验码的非增量抽取方法答案:错误32.大数据中的非结构化数据包括视频、图像、语音、文本答案:正确33.电子表格Excel、网页HTML均属于结构化数据答案:错误34.HBase依靠Hadoop存储底层数据答案:错误35.在分布式文件系统中，采用采用多副本冗余存储可以节约存储空间、保证数据可靠性、更容易检查数据错误并加快数据传输速度答案:错误36.分布式文件系统改变了数据存储和管理方式，相对于本地文件系统具有易扩展、低成本、强可靠、高可用的优势答案:正确37.Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce答案:正确38.HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的，其具备了强大的跨平台兼容性，支持批和流数据读写，实现了低延时数据访问，并兼容廉价的硬件设备答案:错误39.目前，NoSQL的含义是“Not only SQL”，而不是“No SQL”。
CAP原则（CAP定理）、BASE理论
CAP原则（CAP定理）、BASE理论⼀、CAP原则 CAP原则⼜称CAP定理，指的是在⼀个分布式系统中， Consistency（⼀致性）、 Availability（可⽤性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
CAP原则是NOSQL数据库的基⽯。
分布式系统的CAP理论：理论⾸先把分布式系统中的三个特性进⾏了如下归纳：⼀致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同⼀时刻是否同样的值。
（等同于所有节点访问同⼀份最新的数据副本）可⽤性（A）：在集群中⼀部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
（对数据更新具备⾼可⽤性）分区容忍性（P）：以实际效果⽽⾔，分区相当于对通信的时限要求。
系统如果不能在时限内达成数据⼀致性，就意味着发⽣了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
⼀致性与可⽤性的决择CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上⾯的两点。
⽽由于当前的⽹络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
所以我们只能在⼀致性和可⽤性之间进⾏权衡，没有NoSQL系统能同时保证这三点。
对于web2.0⽹站来说，关系数据库的很多主要特性却往往⽆⽤武之地1. 数据库事务⼀致性需求 很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读⼀致性的要求很低，有些场合对写⼀致性要求并不⾼。
允许实现最终⼀致性。
2. 数据库的写实时性和读实时性需求 对关系数据库来说，插⼊⼀条数据之后⽴刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应⽤来说，并不要求这么⾼的实时性，⽐⽅说发⼀条消息之后，过⼏秒乃⾄⼗⼏秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。
3. 对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求 任何⼤数据量的web系统，都⾮常忌讳多个⼤表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的报表查询，特别是SNS类型的⽹站，从需求以及产品设计⾓度，就避免了这种情况的产⽣。
hbase表的设计原则
hbase表的设计原则
HBase是一种分布式的、可扩展的NoSQL数据库，常用于存储海量数据。
在设计HBase表时，需要考虑以下几个原则：
1. 表结构要简单：HBase表的设计需要遵循KISS原则（Keep It Simple and Stupid），表结构要尽可能简化，避免过度设计。
2. 表的行键要精简：HBase表的行键可以是任意字符串，但是建议将其设计为精简的字符串，例如用数字或日期作为前缀，避免使用过长的、复杂的字符串。
3. 列族要合理划分：HBase表的列族可以按照业务需求进行划分，但是要避免列族过多或者列族无法合理划分的情况。
4. 列的数量要适当：HBase表的列可以动态添加，但是要避免列的数量过多，建议将列数量控制在1000以内。
5. 数据类型要合理选择：HBase支持多种数据类型，需要根据业务需求选择合适的数据类型，例如可以使用Long类型来存储时间戳，避免使用String类型。
6. 数据压缩要考虑：HBase表存储的数据量很大，需要考虑数据压缩的问题，可以使用HBase提供的压缩算法来压缩数据，减少存储空间。
7. 数据访问要优化：HBase表存储的数据量很大，需要考虑数据访问的性能问题，可以使用HBase提供的缓存机制来优化数据访问性能。
以上就是HBase表设计的几个原则，需要根据具体业务需求来进
行合理的设计。
NoSQL数据库学习教程
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1序2思想篇2CAP2最终一致性2变体2BASE2其他2I/O的五分钟法则2不要删除数据2RAM是硬盘,硬盘是磁带2Amdahl定律和Gustafson定律2万兆以太网3手段篇3一致性哈希3亚马逊的现状3算法的选择3Quorum NRW3Vector clock3Virtual node3gossip3Gossip (State Transfer Model)3Gossip (Operation Transfer Model)3Merkle tree3Paxos3背景3DHT3Map Reduce Execution3Handling Deletes3存储实现3节点变化3列存3描述3特点4软件篇4亚数据库4MemCached4特点4内存分配4缓存策略4缓存数据库查询4数据冗余与故障预防4Memcached客户端（mc）4缓存式的Web应用程序架构4性能测试4dbcached4Memcached 和dbcached 在功能上一样吗?4列存系列4Hadoop之Hbase4耶鲁大学之HadoopDB4GreenPlum4FaceBook之Cassandra4Cassandra特点4Keyspace4Column family（CF）4Key4Column4Super column4Sorting4存储4API4Google之BigTable4Yahoo之PNUTS4特点4PNUTS实现4Record-level mastering 记录级别主节点4PNUTS的结构4Tablets寻址与切分4Write调用示意图4PNUTS感悟4微软之SQL数据服务4非云服务竞争者4文档存储4CouchDB4特性4Riak4MongoDB4Terrastore4ThruDB4Key Value / Tuple 存储4Amazon之SimpleDB4Chordless4Redis4Scalaris4Tokyo cabinet / Tyrant4CT.M4Scalien4Berkley DB4MemcacheDB4Mnesia4LightCloud4HamsterDB4Flare4最终一致性Key Value存储4Amazon之Dynamo4功能特色4架构特色4BeansDB4简介4更新4特性4性能4Nuclear4两个设计上的Tips4Voldemort4Dynomite4Kai4未分类4Skynet4Drizzle4比较4可扩展性4数据和查询模型4持久化设计5应用篇5eBay 架构经验5淘宝架构经验5Flickr架构经验5Twitter运维经验5运维经验5Metrics5配置管理5Darkmode5进程管理5硬件5代码协同经验5Review制度5部署管理5团队沟通5Cache5云计算架构5反模式5单点失败（Single Point of Failure）5同步调用5不具备回滚能力5不记录日志5无切分的数据库5无切分的应用5将伸缩性依赖于第三方厂商5OLAP5OLAP报表产品最大的难点在哪里？5NOSQL们背后的共有原则5假设失效是必然发生的5对数据进行分区5保存同一数据的多个副本5动态伸缩5查询支持5使用Map/Reduce 处理汇聚5基于磁盘的和内存中的实现5仅仅是炒作?6附6感谢6版本志6引用序日前国内没有一套比较完整的NoSQL数据库资料，有很多先驱整理发表了很多，但不是很系统。
Nosql分布式数据库复习题带答案
Nosql分布式数据库复习题带答案一、选择题1、以下哪个不是Nosql分布式数据库的特点？A.高度可扩展性B.面向文档的数据模型C.严格的ACID事务D.水平扩展能力答案：C.严格的ACID事务解释：Nosql分布式数据库通常不提供严格的ACID事务，而是采用柔性事务模型，如最终一致性。
这是因为Nosql系统设计的主要目标是高可用性和高性能，而严格的ACID事务会限制这些目标的实现。
2、下列哪个不是Nosql分布式数据库的查询语言？A. SQLB. JSON查询语言C. MapReduceD.结构化查询语言答案：D.结构化查询语言解释：Nosql分布式数据库通常使用非结构化查询语言，如SQL或JSON 查询语言，而不是结构化查询语言。
这是因为Nosql数据库以非结构化和半结构化数据为主，而结构化查询语言主要用于关系型数据库中的结构化数据。
3、下列哪个是分布式Nosql数据库中的一种常用技术？A.分片技术B.复制技术C.缓存技术D.压缩技术答案：A.分片技术解释：在分布式Nosql数据库中，分片技术是一种常见的技术，用于将数据分散到多个节点上，以提高数据的可用性和扩展性。
复制技术用于数据的冗余备份，缓存技术用于提高查询速度，而压缩技术用于减少存储空间的使用。
4、下列哪个是关系型数据库的优点？A.高度可扩展性B.面向文档的数据模型C.支持严格的事务一致性D.高并发读写能力答案：C.支持严格的事务一致性解释：关系型数据库支持严格的事务一致性，这是其一个重要优点。
关系型数据库使用ACID事务，确保数据在多个操作中保持一致性。
其他选项都是Nosql分布式数据库的优点。
5、下列哪个是分布式数据库的缺点？A.复杂性增加B.性能瓶颈C.数据一致性降低D.成本增加答案：A.复杂性增加解释：分布式数据库的设计和维护比单一数据库更复杂，需要更多的技术和资源来管理。
在分布式系统中，故障恢复和数据复制等任务也更加复杂。
因此，分布式数据库的复杂性增加是其主要的缺点。
base原则含义
base原则含义【原创实用版】目录1.BASE 原则的含义2.BASE 原则的应用场景3.BASE 原则的优点和缺点正文一、BASE 原则的含义BASE 原则是一种数据库设计原则，它是由 Peter B.Galvin 于 1980 年代提出的。
BASE 原则的全称是“Basic Attributes, Structured Exception Handling, and Extended Query Language”，即“基本属性、结构化异常处理和扩展查询语言”。
它主要应用于数据库设计和 SQL 语言的编写过程中，以提高系统的可扩展性和可维护性。
二、BASE 原则的应用场景1.设计数据库表结构时，通过将数据分解为基本属性，有助于更好地理解业务需求，从而设计出合适的表结构。
2.在编写 SQL 查询时，通过使用扩展查询语言，可以更方便地处理复杂的查询需求，提高查询效率。
3.在处理异常情况时，通过结构化异常处理，可以确保系统在遇到异常时仍能正常运行，提高系统的稳定性。
三、BASE 原则的优点和缺点1.优点：（1）提高系统的可扩展性：通过将数据分解为基本属性，可以更好地适应业务的变化，方便后期的扩展和维护。
（2）提高查询效率：使用扩展查询语言可以简化查询语句，提高查询效率。
（3）提高系统的稳定性：结构化异常处理可以确保系统在遇到异常时仍能正常运行，提高系统的稳定性。
2.缺点：（1）学习成本较高：对于初学者来说，理解和运用 BASE 原则需要一定的学习成本。
（2）可能会导致数据冗余：将数据分解为基本属性可能导致数据冗余，增加存储成本。
总之，BASE 原则在数据库设计和 SQL 语言编写过程中具有重要意义，它可以帮助我们提高系统的可扩展性、查询效率和稳定性。
hbase列族设计原则
hbase列族设计原则HBase是一个基于列存储的NoSQL数据库，它以高效读写和处理海量数据而闻名。
在使用HBase的过程中，正确的列族设计是至关重要的。
本文将介绍HBase列族设计原则。
一、基本概念在HBase中，数据被组织为表。
每个表可以包含多个列族，每个列族可以包含多个列。
每个单元格是由行键、列族和列合成的。
行键是用于唯一标识一行数据的，列族是用于逻辑分类列的，列是实际存储数据的地方。
列族在HBase中是不可变的。
二、列族选择原则1. 根据数据的逻辑分类选择列族通常情况下，我们应该根据数据的逻辑分类选择列族。
例如，对于一个电商网站的订单表，我们可以将订单数据拆分为四个列族：订单信息、物流信息、商品信息和支付信息。
2. 过多的列族会导致难以管理当列族数量过多时，会导致难以管理。
因此，我们应该尽量减少列族的数量。
3. 列族在HBase中是不可变的由于列族在HBase中是不可变的，因此在表创建后，我们无法直接添加或删除列族。
因此，在设计时需要提前考虑清楚需要的列族数量。
三、列族中列的选择原则1. 避免大量重复数据的存储当一个列族中的多个列存储的数据相同或类似时，应该避免不必要的数据冗余。
2. 根据读写频率选择列在选择要存储的列时，应该根据其读写频率进行选择。
如果一个列只在查询时需要读取，那么就不需要将其存储在单独的列族中。
3. 避免存储大量的 Blob 和长数据对于大文本和Blob数据，其存储的效率不如小数据。
因此，将大文本和Blob数据存储到独立的数据存储系统中，并在HBase中存储它们的索引数据。
四、总结在HBase中，正确的列族设计是至关重要的，影响着HBase的性能、扩展性和可用性等方面。
在设计时，应该根据数据的逻辑分类选择列族，避免列族数量过多、列族中存储的数据重复、选择要存储的列和避免存储大的非结构化数据。
通过合理的列族设计，我们可以提高HBase的查询效率和存储能力，并降低维护成本。
Chapter5-大数据技术原理与应用-第五章-NoSQL数据库-pdf
缺点 使用者
功能较少，大都不支持强事务一致性
Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、 Twitter（Cassandra and HBase）、Facebook（HBase）、Yahoo! （HBase）
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
本PPT是如下教材的配套讲义： 21世纪高等教育计算机规划教材 《大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、分析与应用》 （2015年6月第1版） 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社 ISBN:978-7-115-39287-9
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nosql数据库的base原则
NoSQL数据库的BASE原则
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，其设计和数据处理原则与传统的关系型数据库有所不同。
在NoSQL数据库中，BASE原则被广泛应用，以保证系统的可用性和性能。
本文将介绍NoSQL数据库的BASE原则以及其对数据库设计和数据处理的影响。
BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（Soft state）和最终一致性（Eventual consistency）。
相对于传统的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）原则，BASE原则在可用性和性能方面提供了更大的灵活性。
基本可用性是指系统在出现故障或异常情况下仍然能够提供基本的服务。
在NoSQL数据库中，为了实现基本可用性，通常会采用分布式架构和数据冗余的方式。
分布式架构将数据分布在不同的节点上，当某个节点出现故障时，系统可以自动切换到其他可用的节点，保证服务的连续性。
数据冗余则是通过将数据复制到多个节点上，以提高系统的可靠性和容错性。
软状态是指系统中的数据在不同的时间点可能处于不同的状态。
与ACID原则中的一致性要求相比，软状态允许数据在一段时间内处于不一致的状态。
在NoSQL数据库中，为了实现软状态，通常采用异步复制和延迟更新的方式。
异步复制将数据的复制操作延迟到后台
进行，不会阻塞用户的读写操作，从而提高系统的性能。
延迟更新则是指系统会在适当的时间点将数据进行同步，以保证数据的一致性。
最终一致性是指系统中的数据最终会达到一致的状态，但在某个时间段内可能存在不一致的情况。
与ACID原则中的强一致性要求相比，最终一致性放宽了数据的一致性要求，从而提高了系统的性能和可扩展性。
在NoSQL数据库中，最终一致性通常通过版本控制、向量时钟等技术来实现。
版本控制可以记录数据的变更历史，从而保证数据的一致性。
向量时钟则可以解决分布式系统中数据的并发访问问题，保证数据的一致性。
在实际应用中，NoSQL数据库的BASE原则可以根据具体的业务需求进行调整和权衡。
例如，在某些对数据一致性要求较高的场景中，可以通过增加数据的冗余副本或增加同步频率来提高数据的一致性。
而在一些对数据一致性要求较低但对性能和可用性要求较高的场景中，可以采用异步复制和延迟更新等方式来提高系统的性能和可扩展性。
NoSQL数据库的BASE原则提供了一种以可用性和性能为重点的数据库设计和数据处理思路。
通过灵活应用BASE原则，可以根据具体的业务需求来平衡数据的一致性和系统的可用性和性能，从而提高系统的整体效率和用户体验。