大数据架构与NoSQL技术解析

# 大数据架构与NoSQL技术解析 ## 1. 大数据架构组件 ### 1.1 日志摄取应用 日志摄取应用用于处理应用程序日志，如Web访问日志。为简化使用场景，提供了生成的Web访问日志，模拟访客浏览产品目录的行为。这些日志可用于长期处理和实时推荐。 架构中有两种选择： - 第一种由Flume实现，可将传入的日志传输到处理应用程序。 - 第二种由ElasticSearch、Logstash和Kibana（ELK平台）实现，用于创建访问分析。 使用ELK进行此架构更具价值，因为这三款产品能无缝集成，比单独使用Flume能带来更多功能。 ### 1.2 学习应用 学习应用接收数据流并构建预测，以优化推荐引擎。该应用使用基于Spark MLlib的基本算法引入机器学习概念。数据在Kafka中被学习应用接收，然后发送到Spark进行处理，最后索引到ElasticSearch以供进一步使用。 ### 1.3 处理引擎 处理引擎是架构的核心，它从多种数据源接收数据，并将处理任务委托给合适的模型。处理引擎由Hive进行路径处理，Spark进行实时/近实时处理。使用Kafka结合Logstash将数据分发到ElasticSearch。Spark可运行在Hadoop集群之上，但为简单起见，也可在独立模式下运行。 ### 1.4 搜索引擎 搜索引擎利用处理引擎处理后的数据，并提供专用的RESTful API用于分析目的。 以下是大数据架构组件的关系图： ```mermaid graph LR A[日志摄取应用] -->|Flume| B(处理引擎) A -->|ELK| B C[学习应用] -->|Kafka| D(Spark) D -->|处理后数据| E(ElasticSearch) B -->|处理后数据| E E -->|数据| F(搜索引擎) ``` ## 2. NoSQL技术概述 ### 2.1 NoSQL的兴起 传统关系型数据库在传统三层应用中是开发者和数据库管理员的主要选择，但随着需求的变化，它们无法解决所有数据存储问题。NoSQL应运而生，它打破了标准化SQL模式导向的范式，提供了新的解决方案。 ### 2.2 NoSQL的分类 NoSQL技术分为四大类： | 分类 | 特点 | 常见应用场景 | 代表技术 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | 键值数据存储 | 像字典一样，通过键值匹配工作，常用于高性能场景，存储基本信息，通常具有高可扩展性 | 会话信息存储、队列场景 | Redis、Riak KV | | 列数据存储 | 当键值数据存储无法满足需求时使用，数据按列存储，可快速访问大量数据，但缺乏灵活性，易于扩展 | 存储大量非易失性、长期存在的信息 | Google Cloud Bigtable、Apache HBase、Cassandra | | 文档导向数据存储 | 适用于存储具有深层嵌套结构的数据，数据存储为文档，通常使用JSON格式，但读取特定字段时可能影响性能 | 嵌套信息存储、Web应用 | MongoDB、Couchbase、Apache CouchDB | | 图数据库 | 使用树状结构，通过节点和边表示数据关系，适用于处理复杂关系信息 | 社交网络、实体关系分析 | Neo4j | ### 2.3 键值数据存储 键值数据存储是最容易理解的NoSQL数据存储类型，常用于需要快速读写基本信息的场景，如会话信息存储。Redis是最常用的键值数据存储，它具有内存K/V存储和可选的持久化功能，可用于Web应用中存储会话相关数据，还可用于队列场景，避免日志数据在索引到ElasticSearch之前丢失。 ### 2.4 列数据存储 列数据存储在需要存储大量记录和信息时使用。与关系型数据库按行存储不同，列数据存储按列存储数据，可快速访问大量数据。例如，在关系型数据库中查找数百万条博客标题可能成本较高，而在列数据库中只需一次访问。常见的列数据库有Google Cloud Bigtable、Apache HBase和Cassandra。 ### 2.5 文档导向数据存储 文档导向数据存储适用于存储具有嵌套结构的数据。数据存储为文档，通常使用JSON格式。在Web应用中，使用文档导向数据库可以轻松表示具有嵌套对象的实体，并且与前端JavaScript技术集成无缝。常见的文档导向数据库有MongoDB、Couchbase和Apache CouchDB。选择Couchbase是因为其在高操作吞吐量下的高延迟低于MongoDB，且它是CouchDB和Memcached的组合，从支持角度来看更具优势。 ### 2.6 图数据库 图数据库使用不同的范式表示数据，通过节点和边的关系构建树状结构。它适用于处理复杂的关系信息，如社交网络中的用户关系。最著名的图数据库是Neo4j，常用于实体关系分析和分类场景。 以下是一个图数据库示例： ```mermaid graph LR A[Jane] -- 相识关系 --> B[Joh ```