我读到rdbms和nosql数据库的区别之一是存储非结构化数据，我知道每个nosql数据库都有自己的体系结构和算法，但我想知道为什么rdbms不能存储非结构化数据？以及为什么nosql数据库可以做到这一点，如果你给我一个简单的例子，我将非常感激，这样我就可以理解nosql数据库是如何做到这一点的，以及是什么导致rdbms无法存储非结构化数据。 最佳答案 关系数据库基于EdgarF.Codd'srelationaldatamodel它假定严格结构化的数据。整个SQL语言都是围绕这个模型构建的，实现它的数据库针对这种方式进行了优化。但在

我们有数十亿条使用关系数据格式(例如交易ID、用户名、用户ID和其他一些字段)格式化的记录，我的要求是创建一个系统，用户可以请求从该数据存储中导出数据(用户将提供一些过滤器，如用户ID、日期等)，通常导出的文件将包含几千到几十万到数百万条基于所选过滤器的记录(输出文件将是CSV或类似格式)除了原始数据，我还在数据导出过程中寻找一些字段的动态聚合。从用户提交请求到导出数据文件可用之间的典型时间应在2-3分钟内(最多4-5分钟)。我正在为这个用例寻求有关后端noSQL的建议，到目前为止，我一直在使用Hadoopmap-reduce，但在我看来，使用典型的HDFS数据map-reduce执行

我是大数据的新手；显然，大多数使用NoSQL框架(如MongoDB、CouchDb和Cassandra)的应用程序都需要访问大量数据。现在，我的问题是，如果所有这些NoSQL工具都使用Hadoop文件系统作为它们的存储，或者它们自己的文件系统如何？如果他们使用Hadoop文件系统，那么他们是否有与Hadoop文件系统集成的简单方法？谢谢 最佳答案 不，他们默认不使用HDFS。许多NoSQL数据库都可以很好地横向扩展。也就是说，数据可以分离到一堆常规的非HDFS机器上，如果配置正确(在某些情况下这可能是一个很大的假设)，它们将高效运行

我想更好地了解RabbitMQ、MongoDb、Node.Js和Hadoop等技术如何融入系统架构以提供高可用性/可扩展性/性能。谁能告诉我此类信息的良好来源？编辑诚然，这不是一个很好的问题，我应该澄清一下。我不是在寻找上述堆栈中任何技术的细节，我了解他们每个人的作用以及如何使用它们的一些知识。我正在寻找的是一个利用消息队列/NoSQL/Mapreduce/事件驱动语言的系统的规范，这样我就可以更好地理解它们如何协同工作以提供高可用性/可扩展性/性能。 最佳答案 如果我是你，我会先关注整体系统设计，然后再关注具体技术。RabbitM

我有MySQL数据库，我在其中存储以下BLOB(包含JSON对象)和ID(用于此JSON对象)。JSON对象包含很多不同的信息。比如，“城市:洛杉矶”和“州:加利福尼亚”。目前大约有50万条这样的记录，但它们还在增长。而且每个JSON对象都很大。我的目标是在MySQL数据库中进行搜索(实时)。比如说，我想搜索所有具有“州”到“加利福尼亚”和“城市”到“旧金山”的JSON对象。我想利用Hadoop来完成这项任务。我的想法是会有“工作”，它从MySQL中获取100条记录(行)，根据给定的搜索条件验证它们，返回符合条件的那些(ID)。优点/缺点？我知道有人可能认为我应该为此使用简单的SQL功

我有一个约15万行的HBASE表，每行包含3700列。我需要一次选择多行，然后汇总结果，例如:行[1][列1]+行[2][列1]...+行[n][列1]行[1][列2]+行[2][列2]...+行[n][列2]...行[1][列]+行[2][列]...+行[n][列]我可以使用扫描仪来完成，我认为问题是，扫描仪就像一个游标，它不会同时在多台机器上执行分布的工作，而是从一个区域获取数据，然后跳到另一个区域获取下一组数据，等等，我的结果跨越多个区域。有没有办法以分布式方式进行扫描(一个选项，或者为每个区域的数据值(value)创建多个扫描器[这本身可能就是一堆蠕虫])或者这是必须在map中

是否有任何好的资源和/或示例应用程序(最好是C#，但任何都可以)来了解有关围绕非关系数据库(例如hadoop、cassandra等)设计应用程序的更多信息？我更感兴趣的是学习此类应用程序的设计/理论，而不是学习特定的非关系数据库产品。到目前为止，我的开发经验一直集中在关系数据模型上，我有兴趣了解非关系模型在关系数据库中的使用。我绝对是这个领域的初学者，所以我需要从头开始... 最佳答案 CassandraarticleandpresentationsCassandra+hadoopCassandradatamodellingCass

我有一个User模型对象，其中只有很少的字段(属性，如果你愿意的话)。说出“名字”、“姓氏”、“城市”和“出生年份”。每个用户还获得“唯一ID”。我希望能够通过它们进行搜索。我该如何正确地做到这一点？到底该怎么做？我的理解(几乎适用于任何键值存储——先是键，然后是值)u:123456789=serialized_json_object(“u”作为用户key的简单前缀，123456789是“唯一ID”)。现在，考虑到我希望能够按名字和姓氏进行搜索，我可以保存在:f:Steve=u:384734807,u:2398248764,u:23276263f:Alex=u:12324355,u:1

在Internet上的多个来源中，解释说HDFS旨在处理比NoSQL技术(例如Cassandra)更多的数据。一般来说，当我们超过1TB时，我们必须开始考虑Hadoop(HDFS)而不是NoSQL。除了架构和HDFS支持批处理和大多数NoSQL技术(例如Cassandra)执行随机I/O的事实之外，除了架构设计差异之外，为什么NoSQL解决方案(同样，例如Cassandra)不能处理和HDFS一样多的数据？为什么我们不能使用NoSQL技术作为数据湖？为什么我们应该只将它们用作大数据架构中的热存储解决方案？ 最佳答案 whycan't

我正在使用Spring+DatanucleusJDO+Hbase。Hbase是一个完全分布式的模式，有两个节点。我在这里面临严重的性能问题。我的webapp可以被认为是一个pinger，它只是不断地pingURL并存储他们的响应。Hnce我的应用程序运行多个线程以插入数据库。我观察到，一旦并发写入的数量超过20左右，插入就会开始花费大量时间(有些甚至需要1000秒)。当这种情况发生时，READS也开始失败，我的webapp无法从数据库中提取任何数据(我的webapp挂起)。我不是NoSQL数据库专家，因此不知道从哪里开始寻找性能。我的主要配置是:Zookeeper法定人数:1Hbase