本篇文章给大家谈谈hadoop分布式nosql数据库，以及基于hadoop分布式存储平台搭建对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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acid是nosql数据库的基本要求
基于。nosql基于acid，属性(原子性、一致性、隔离性和持久性)，而nosql数据库基于BrewersCAP定理(一致性、可用性和分区容错性)。acid是nosql数据库的基本要求nosql是notonlysql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。
理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity， consistency， isolation， durability；BASE：Basically Available， Soft-state， Eventually Consistent。
NoSQL，是not only sql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。hadoop，是分布式解决方案，即为Maprece（计算的）和HDFS（文答件系统），使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。
NoSQL数据库保证的是BASE特性，而不是ACID特性，A的描述是正确的。
NoSQL为非关系型数据库，不使用SQL 作为查询语言，数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。NoSQL在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势，满足了数据存储在横向伸缩性土能够满足需求（尤其是WEB应用）。
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久 性（Durability）。
nosql数据库有哪些
1、nosql数据库有哪些呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧！常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
2、以下是常见的NoSQL数据库类型： 键值存储（Key-Value Store）： 这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。 文档数据库（Document Database）： 这类数据库以JSON格式或其他自定义格式存储文档数据，支持复杂的数据结构和查询操作。
3、NoSQL数据库的四种类型包括：键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据。
4、key-value键值存储数据库：相关产品： Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.主要应用： 内容缓存，处理大量数据的高负载访问，也用于系统日志。优点：查找速度快，大量操作时性能高。
5、在32位操作系统上，数据库大小限制在约5Gb 空数据库大约占 192Mb 采用 GridFS存储大数据或元数据（不是真正的文件系统）最佳应用场景：适用于需要动态查询支持；需要使用索引而不是 map/reduce功能；需要对大数据库有性能要求；需要使用 CouchDB但因为数据改变太频繁而占满内存的应用程序。
6、常见的Nosql数据库有：Redis数据库 Redis（RemoteDictionaryServer），即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key－Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
目前哪些NoSQL数据库应用广泛,各有什么特点
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web0的交互频繁的应用，Cache性能不高。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
主要应用： web应用，管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。优点：数据结构灵活，表结构可变，复杂性低。缺点：查询效率低，且缺乏统一的查询语言。Graph图形数据库 相关产品： Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.主要应用： 复杂，互连接，低结构化的图结构场合， 专注构建关系图谱。
以下是常见的NoSQL数据库类型： 键值存储（Key-Value Store）： 这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。 文档数据库（Document Database）： 这类数据库以JSON格式或其他自定义格式存储文档数据，支持复杂的数据结构和查询操作。
优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。对象数据库 源起：图数据库研究 数据模型：对象 例子：Objectivity， Gemstone 优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。Key-Value数据库 源起：Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。
大数据包括哪些
1、物联网技术：包括传感器技术、嵌入式系统、智能家居等方面的技术，大数据技术：包括数据采集、数据存储、数据分析等方面的技术，虚拟现实技术：包括虚拟现实设备、虚拟现实应用等方面的技术。
2、用户行为数据：作为大数据应用的核心部分，用户行为数据至关重要。企业可以通过分析用户在网站或应用程序中的点击、浏览、购买、搜索和评价等行为，深入洞察用户需求、偏好和行为模式。 交易数据：交易数据是大数据应用中的直接数据来源。
3、数据存取：大数据的存储和访问采用不同的技术路径，大致可分为三类。第一类主要应对大规模结构化数据。第二类主要应对半结构化和非结构化数据。第三类应对的是结构化和非结构化数据混合的大数据。 基础架构：包括云存储、分布式文件存储等技术。
4、包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等。
5、大数据的主要研究方向有：数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据实时处理与流计算。大数据存储与管理；随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题。大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等。
6、大数据技术涵盖了数据采集、数据存储管理、数据分析、数据可视化、数据安全等多个方面。 数据分析的核心在于机器学习，同时也涉及深度学习、强化学习和大规模机器学习，以及自然语言处理、图形与网络分析等领域。
hadoop生态圈中的框架不包括什么
Hadoop 生态圈中的框架包括以下主要组件，除了以下组件之外的都不属于Hadoop 生态圈。1）HDFS：一个提供高可用的获取应用数据的分布式文件系统。2）MapReduce：一个并行处理大数据集的编程模型。3）HBase：一个可扩展的分布式数据库，支持大表的结构化数据存储。
Hadoop是一个由Apache基金 开发的分布式系统基础架构。Hadoop也是apache开源大数据的一个生态圈总称，里面包含跟大数据开源框架的一些软件，包含hdfs，hive，zookeeper，hbase等等；Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
数据存储：数据存储是数据生命周期的第二阶段。在这个阶段，我们需要把数据存储到一个能够支持大规模数据存储和分布式处理的系统中。在Hadoop生态圈中，Hadoop HDFS是一个常见的分布式文件系统，它被广泛应用于大规模数据存储。
YARN：Hadoop集群中的同一资源调度系统。Hadoop0后引入，主要功能有：负责集群中资源的统一调度，响应客户端的请求。
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