《大数据存储技术》高职全套教学课件

“《大数据存储技术》【ch01】了解大数据【ch02】结构化数据仓库——Hive【ch03】列存储数据库—HBase【ch04】文档存储数据库——MongoDB【ch05】键值存储数据库——Redis【ch06】列式存储数据库——ClickHouse【ch07】校园就餐数据综合分析全套可编辑PPT课件

了解大数据“大数据存储技术项目一01大数据简介大数据的特性01大数据的5V特性0102030405大数据的规模通常达到PB、EB甚至ZB级别，远超传统数据处理系统的容量。数据量大（Volume）在海量数据中，有价值的信息往往比例较小，需要通过特定技术从“数据矿山”中提取“数据金矿”。零售商分析数十亿条购买记录，可能只为找出能提高销售额的几个关键购买模式。价值密度低（Value）大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，形式涵盖文本、图像、音频、视频等多种类型。类型多样（Variety）数据的准确性、可靠性和真实性存在差异，需要特别关注数据质量问题。真实性（Veracity）数据产生、传输和处理的速度极快，往往要求实时或近实时分析。处理高速（Velocity）大数据的特性02大数据与传统数据的区别传统数据通常是指那些能够利用关系型数据库进行有效管理的数据。这些数据通常具有固定的结构，如企业中的销售记录、库存清单、客户信息等。这些数据通常以行和列的形式存储，数据量相对较小，处理速度也相对较慢，多采用批处理的方式。对于传统数据，通常使用SQL等语言进行查询和分析，以获取需要的信息。大数据则是一个更广泛的概念。它不仅包括传统的关系型数据，还包括各种非结构化数据和半结构化数据，如社交媒体上的文本、图像、视频，以及传感器产生的实时数据、网页日志等。这些数据以惊人的速度产生和积累，其规模之大，往往超出了传统数据库系统的处理能力范围。同时，大数据往往具有较低的价值密度，这意味着需要对海量数据进行筛选、清洗、整合操作，才能提取出真正有价值的信息。大数据的特性02大数据与传统数据的区别为了应对大数据的挑战，需要采用全新的技术和方法。分布式存储和计算技术（如Hadoop）应运而生，它们可以将数据分散存储在多台计算机上，并进行并行处理，大大提高了处理效率。NoSQL数据库（如MongoDB）则更擅长处理非结构化数据。此外，数据挖掘、机器学习等技术也被广泛应用于大数据分析，以发现隐藏在数据背后的规律和模式。正是由于这些差异，大数据与传统数据的应用场景也大相径庭。传统数据主要用于企业内部的管理和决策支持，而大数据则在更广泛的领域中发挥作用，如互联网搜索、个性化推荐、金融风险控制、智能医疗、智慧城市建设等。大数据的特性02大数据与传统数据的区别表1-1大数据与传统数据的主要区别大数据的特性03大数据存储面临的挑战大数据最直观的特征就是“海量”，所面对的数据常常以PB、EB甚至ZB为单位。要容纳如此庞大的数据，传统的存储设备和架构已经捉襟见肘。更严峻的是，数据并非静止不动的，而是以惊人的速度持续增长。1）存储容量的挑战吞吐量是指单位时间内存储系统能够处理的数据量，而延迟则是指数据访问的响应时间。一个高性能的存储系统，就如同一个高效运转的物流中心，能够快速、准确地处理海量货物的进出，保证整个系统的流畅运行。2）存储性能的挑战大数据的特性03大数据存储面临的挑战大数据除了“体量大”，另一个显著特征是“类型多样”。所面对的数据，不再仅仅是传统关系型数据库中的结构化数据，还包含了大量的半结构化数据（如JSON、XML文档）

和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。3）数据多样性的挑战海量数据的存储，不仅是把数据“放进去”那么简单，还需要进行有效的管理，确保数据的可靠性、安全性和一致性。为了防止数据丢失，需要对数据进行冗余存储和备份，这就像给重要的文件制作副本，以防万一。同时，大数据中往往包含大量的敏感信息，如个人身份信息、医疗记录、财务数据等。因此需要采取严格的安全措施，防止数据泄露，并遵守相关的隐私保护法规。4）数据管理的挑战大数据的特性03大数据存储面临的挑战存储海量数据需要大量的硬件设备、电力消耗及运维管理，这带来了高昂的成本。如何在满足性能和可靠性要求的同时，尽可能地降低存储成本，提高资源利用率，成了一个重要的挑战。因此需要精打细算，寻找更经济、更高效的存储方案，实现整体拥有成本的最优化。这就像经营一家企业，既要保证产品质量和服务水平，又要严格控制成本，提高运营效率，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。5）成本效益的挑战大数据的应用场景大数据技术通过对海量数据进行采集、存储、处理和分析，为各行业提供了高效的决策支持和创新驱动力。在国内，随着信息化水平的提升和政策的支持，大数据在电商与零售业、智慧城市、医疗与健康、教育领域等的应用日益广泛。这些应用不仅展示了大数据处理框架的强大能力，还体现了其在解决实际问题中的重要作用。电商与零售业的大数据应用智慧城市的大数据应用医疗与健康的大数据应用教育领域的大数据应用02大数据的影响与发展大数据的未来前景大数据的未来发展不仅关乎技术本身的进步，更与国家政策、经济需求和社会应用紧密相连。接下来，将从技术发展趋势、与其他新兴技术的融合，以及产业发展预测方面介绍大数据的未来前景，同时结合国内当前的实际情况，为读者提供实用参考。大数据的发展历程大数据技术的兴起和发展是信息技术领域的重要转折点，其发展历程涵盖了技术创新、存储突破、处理方式变革，以及产业生态的形成。从20世纪末到21世纪初，大数据经历了从概念提出到技术成熟的关键阶段，分布式存储和计算技术的进步为其提供了基础，而数据处理范式的转变推动了其广泛应用。同时，大数据产业的生态构成逐渐完善，形成了技术、工具和服务的完整体系。03大数据的影响与发展163分布式系统01分布式系统的基本原理分布式系统的定义与特点（1）硬件资源独立性：系统中的每台计算机都拥有自己的处理器、内存和存储设备，各自运行独立的操作系统和应用程序。（2）通信依赖性：系统中的计算机通过消息传递进行通信和协作，网络连接是系统正常运行的关键。（3）去中心化：系统中没有单一的控制中心，各节点相对独立，共同维护系统的稳定运行。（4）并行性：多个节点可以同时处理不同的任务，大幅提高了系统的处理效率。（5）可扩展性：系统可以通过增加节点来提升整体性能和存储容量。（6）透明性：对用户而言，分布式系统表现为一个统一的整体，其内部结构和复杂性被隐藏。分布式系统的基本模型（1）客户端—服务器模型。客户端向服务器发送请求，服务器处理请求并返回结果。（2）点对点（P2P）模型。系统中所有节点既是客户端又是服务器，能够直接相互通信并共享资源。（3）分层模型。系统按功能被划分为多个层次，每层都需要完成特定任务并为上一层提供服务。（4）分布式对象模型。系统中的实体被抽象为对象，对象之间通过远程方法调用进行交互。分布式系统01分布式系统的基本原理分布式系统的设计原则（1）故障容忍：系统应能够在部分节点失效的情况下继续运行。例如，HDFS通过数据冗余（默认情况下是3份副本）确保在部分节点故障时数据不丢失。（2）可扩展性：系统应能够通过添加更多节点来提高性能和容量。例如，Elasticsearch可以通过增加节点来扩展搜索和索引能力，新节点会自动加入集群并分担负载。（3）一致性与可用性平衡：根据CAP理论，在分区容错性（P）的前提下，系统需要在一致性（C）和可用性（A）之间做出权衡。例如，银行系统可能优先保证数据一致性，而社交媒体可能优先保证系统可用性。分布式系统01分布式系统的基本原理分布式系统的设计原则（4）异步通信：使用异步消息传递来减少系统组件之间的耦合。例如，通过消息队列（如Kafka）使生产者和消费者解耦，提高系统的灵活性和可靠性。（5）数据分区：将数据划分到多个节点上，提高并行处理能力。例如，HBase按行键范围将表数据分布到多个RegionServer上，实现负载均衡和高并发读写。（6）复制与冗余：通过数据复制来提高可靠性和读取性能。例如MongoDB的副本集包含一个主节点和多个从节点，数据写入主节点后被复制到从节点中，以确保数据安全并分担读取负载。分布式系统01分布式系统的基本原理分布式系统02分布式存储技术概述1)分布式文件系统分布式文件系统（DFS）是一种将文件存储在多台计算机上的文件系统，它为用户提供统一的文件访问接口，隐藏了底层的分布式特性。2)分布式数据库分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，通过分片、复制和分布式事务等技术，实现高可用性和可扩展性。3)分布式存储的关键技术集群01集群架构与组成（1）（2）（3）（4）集群中的计算机被称为节点，通常分为主节点（Master）和工作节点（Worker）。节点本地存储：数据存储在节点的本地磁盘上，如HDFS中的DataNode存储。网络附加存储（NAS）：通过网络共享的文件系统，如NFS。存储区域网络（SAN）：专用的高速网络连接服务器和存储设备。分布式存储系统：数据分散存储在多个节点上，如Ceph、GlusterFS。存储系统资源管理器：HadoopYARN、Kubernetes、Mesos等。集群监控工具：Ganglia、Prometheus、Zabbix等。配置管理工具：Ansible、Puppet、Chef等。集群管理软件千兆/万兆以太网：经济实惠，适合一般规模的集群。

InfiniBand：高带宽、低延迟，适合计算密集型应用。专用交换机：提供节点间的高速通信通道，确保数据传输效率。网络互联集群的基本组成集群01集群架构与组成集群架构类型CLUSTERARCHITECTURETYPE主从架构由一个或多个主节点和多个从节点组成，主节点负责管理和协调，从节点负责执行具体任务。（1）主从架构（Master-Slave）对等架构中所有节点的地位相同，共同参与系统管理和任务执行。（2）对等架构（Peer-to-Peer）混合架构结合了主从架构和对等架构的特点，根据功能需求灵活配置节点角色。（3）混合架构集群01集群架构与组成集群通信机制（1）消息传递。节点通过发送和接收消息进行信息交换，支持异步操作。（2）远程过程调用（RPC）。RPC允许一个节点调用另一个节点上的程序，如同调用本地函数一样。（3）共享内存。在一些紧密耦合的集群中，节点可以访问共享的内存区域来进行数据交换。（4）文件系统。通过共享的分布式文件系统交换数据。集群02集群存储策略与方法（1）哈希分布。哈希分布根据数据的某个键（如ID）计算哈希值，并根据哈希值确定数据所在的节点。哈希分布能够实现数据的均匀分散，但难以支持范围查询。（2）范围分布。范围分布根据数据的键值范围划分数据。（3）一致性哈希。一致性哈希是一种特殊的哈希分布方法，通过环形哈希空间使节点在加入或离开时只需重新分配少量数据。（4）目录分布（基于服务）。目录分布通过维护一个中央目录来记录数据与节点的映射关系。系统通过查询中央目录来定位数据所在的节点，而不是通过计算来确定数据位置。1）数据分布策略集群02集群存储策略与方法（1）固定副本数。固定副本数为每个数据块或记录维护固定数量的副本。（2）动态副本调整。动态副本调整是指根据数据访问频率和重要性动态地调整副本数量。（3）异地多活。异地多活通过将副本分布在不同的数据中心或地理位置，以提供更高级别的灾难恢复能力。（4）纠删码。纠删码是一种更加节省存储空间的数据保护方案。与传统副本策略相比，纠删码通过将数据分割成多个数据块并生成校验块，在保证相同可靠性的前提下大幅减少了存储开销。2）副本策略集群02集群存储策略与方法3）数据访问模式批量顺序访问批量顺序访问一次处理大量连续数据，注重吞吐量而非延迟。混合访问混合访问结合批量顺序访问和随机访问的特点，支持复杂的数据处理需求。随机访问随机访问根据键或索引直接访问特定数据，强调低延迟。流式访问流式访问以连续流的方式处理实时生成的数据。集群02集群存储策略与方法4）存储介质与层次化存储01020304利用RAM等高速存储，存放热点数据和索引。DRAM层利用机械硬盘的大容量和低成本特点，存储冷数据。HDD层利用磁带或对象存储等超低成本介质，存储极少访问的历史数据。归档层利用固态硬盘的高IOPS和低延迟特性，存放半热点数据和日志。SSD层多层次存储架构集群02集群存储策略与方法4）存储介质与层次化存储多层次存储架构。热冷分离：将频繁访问的热点数据迁移到更快的存储层中，而将不常用的冷数据迁移到慢速但成本更低的存储层中。HDFS的分层存储功能就支持这种策略。生命周期管理：根据数据年龄自动迁移数据。基于策略的分层：根据预定义策略分配存储资源。集群02集群存储策略与方法5）数据的一致性与持久化一致性模型强一致性所有节点在任何时刻看到的数据都是一致的。最终一致性系统保证在没有新的更新情况下，最终所有副本都会达到一致状态。因果一致性确保因果相关的操作被所有节点按相同顺序观察到。集群02集群存储策略与方法5）数据的一致性与持久化持久化策略强一致性预写日志（WAL）在执行实际数据修改前，先将操作记录到持久化日志中。最终一致性检查点机制定期将内存中的状态写入持久存储。快照创建数据在特定时间点的完整副本。谢谢观看“大数据存储技术结构化数据仓库——Hive“大数据存储技术项目二01Hive概述Hive简介01Hive的定义Hive是构建在Hadoop之上的一个数据仓库工具，主要用于处理和分析大规模结构化数据。它通过提供类似SQL的查询语言（HiveQL）使用户能够使用SQL语法查询存储在HDFS或其他存储系统中的数据，而无须直接编写MapReduce代码。Hive适用于数据仓库应用，如数据分析、ETL（提取、转换、加载）等，但由于其基于批处理框架，因此查询延迟较高，不适合实时查询场景。Hive简介02Hive的特点Hive提供了类似SQL的查询语言HiveQL，使数据分析更加直观，易于上手，适合初学者。1）易用性Hive依赖Hadoop分布式架构，支持PB级数据存储和计算，能够随着数据的增长进行扩展。2）高扩展性Hive兼容ORC、Parquet、TextFile、Avro等多种数据存储格式，优化了数据存取效率。3）多存储格式支持Hive简介02Hive的特点Hive支持MapReduce、Spark等多种计算框架，可以提高查询性能，减少执行时间。4）计算引擎灵活Hive主要用于离线数据分析和ETL任务，适合大规模数据预处理和聚合计算，不适用于实时查询。5）适用于批量处理Hive能够与HDFS、HBase、Spark及BI工具（如Tableau、PowerBI）无缝集成，支持数据可视化和业务分析。6）良好的生态兼容性Hive简介03Hive的应用场景京东作为国内领先的电商平台之一，利用Hive处理每天产生的海量交易数据和用户行为日志。Hive将这些数据从HDFS中提取出来，通过HiveQL编写统计查询，计算热门商品排名或预测库存需求。这种应用直接影响了打开京东首页时看到的推荐内容，从而使购物体验更加贴心。1）电商平台的数据分析抖音每天生成数亿条用户观看、点赞和评论数据，这些数据存储在分布式文件系统中。字节跳动使用Hive对这些结构化数据进行批处理分析，如统计某段时间内最受欢迎的视频类型或用户活跃时段。这些分析结果不仅能帮助抖音优化内容推荐算法，还能为广告商提供精准的用户画像。刷抖音时看到的热门视频，可能就与Hive的幕后分析有关。2）短视频平台的用户行为分析Hive简介03Hive的应用场景中国移动是中国最大的电信运营商之一，Hive在其大数据平台中扮演着重要角色。例如，中国移动利用Hive分析用户的通话记录、流量使用情况和套餐订阅数据，以找出网络高峰期或流量瓶颈区域。通过HiveQL查询，运维团队能快速生成报表，优化基站部署或推出更合适的流量套餐。如果无意发现最近手机信号变好或收到定制套餐推荐，则可能是得益于Hive的数据处理能力。3）电信运营商的流量优化蚂蚁集团（支付宝的母公司）使用Hive处理海量交易数据，以支持风控和反欺诈系统。例如，Hive可以分析用户的支付记录、转账行为和登录设备信息，以识别异常交易模式。如果你在支付宝上收到类似于“账户安全提醒”或交易被临时冻结的消息，则很可能是Hive在后台检测到了潜在风险。这种应用保障了资金的安全，让支付更放心。4）金融行业的风险控制Hive与Hadoop的关系01Hadoop简介HDFSHDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据。它将大文件分割成小块（默认为128MB），并将这些数据块分布存储在集群的多个节点上。HDFS具有高容错性，通过数据复制（默认3份）确保即使部分节点故障，数据仍然可用，主要角色如下。NameNode：管理文件系统元数据和目录结构。DataNode：存储实际数据块。1）核心组件Hive与Hadoop的关系01Hadoop简介1）核心组件MapReduceMapReduce是一种分布式计算编程模型，用于处理存储在HDFS中的数据。它将任务分为两个阶段。Map阶段：将输入数据分解为键值对。Reduce阶段：对分解得到的键值对进行聚合与处理。YARN从Hadoop2.x开始引入，YARN将资源管理和任务调度分离，提高了集群资源利用率。ResourceManager：负责资源分配。NodeManager：管理每个节点的任务执行。Hive与Hadoop的关系01核心组件分布式架构数据和计算任务分布在多个节点上运行。模块化设计核心组件独立运行，便于扩展和维护。高容错性通过数据冗余和自动恢复机制来应对硬件故障。批处理特别适合处理静态大数据集的批量任务。2）特点Hive与Hadoop的关系02Hive在Hadoop生态系统中的定位在Hadoop生态系统中，Hive提供了数据仓库解决方案。它基于HDFS和MapReduce（或YARN）构建，专注于管理和查询结构化数据。Hive的核心价值在于提供了HiveQL这个类SQL语言，使用户能像操作传统数据库一样处理大数据，而无须直接接触底层的分布式计算逻辑。作为生态系统中的一员，Hive特别适合批处理任务，与HBase、Pig等工具互补，共同支持多样化的大数据应用。Hive通过Metastore管理表的元数据，如表结构和分区信息等，确保数据组织清晰。它将查询转换为MapReduce作业，以适应大规模数据处理的需求。此外，Hive支持用户自定义函数（UDF），让用户可以根据具体场景扩展功能。这种设计使它在企业数据仓库和报表分析中表现出色，操作门槛也大大降低。Hive与Hadoop的关系02Hive在Hadoop生态系统中的定位Hive与Hadoop的协作是一个从查询到执行的完整过程，依赖Hadoop的核心组件来实现数据存储和计算任务。Hive本身并不独立运行，而是通过与HDFS和MapReduce（或YARN）配合，将用户需求转化为实际结果。Hive架构与组件01Hive的整体架构本地模式（LocalMode）：适用于小规模数据集，Hive在本地执行查询，不依赖Hadoop集群。分布式模式（DistributedMode）：适用于大规模数据集，Hive依赖Hadoop集群进行分布式存储和计算。1）Hive的运行模式Hive架构与组件(1)用户提交HiveQL查询（CLI、JDBC/ODBC、WebUI）。(2)解析与优化：Hive将SQL解析为逻辑执行计划，并优化查询结构。(3)查询转换：优化后的逻辑执行计划被转换为物理执行计划（MapReduce、Tez、Spark）。(4)资源管理与调度：YARN负责任务调度和资源分配。(5)执行查询：查询任务在计算引擎中执行，并从HDFS中读取数据。(6)返回结果：查询完成后，将数据返回给用户。2）Hive的查询执行流程01Hive的整体架构Hive架构与组件02Hive的核心组件（1）HiveServer2：提供对Hive的远程访问，支持多客户端并发访问和身份验证。它是一个基于Thrift的服务，允许远程客户端使用JDBC或ODBC协议提交查询并获取结果。（2）HiveCLI：命令行接口，允许用户直接输入HiveQL命令与Hive交互。这是最简单直接操作Hive的方式。（3）HiveMetastore：元数据服务，存储Hive中所有表的结构信息。（4）HCatalog：表和存储管理层，使用户可以更容易地在Hive和MapReduce之间共享数据。它提供了一个统一的元数据和表管理接口。Hive架构与组件02Hive的核心组件（5）WebHCat（原Templeton）：提供RESTAPI接口，允许用户通过HTTP请求操作Hadoop生态系统中的Hive和MapReduce作业。（6）查询处理器：包括解析器、编译器、优化器和执行器。（7）Hive数据格式：Hive支持多种数据格式，包括TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC和Parquet等，每种格式都有其特定的优势和适用场景。（8）SerDe（序列化和反序列化）：负责在Hive处理数据时进行序列化和反序列化操作，使Hive能够处理不同格式的数据。02搭建Hadoop集群Hadoop集群准备01集群规划1）主机规划Hadoop集群准备01集群规划2)软件规划3）目录规划Hadoop集群准备02主机名和IP地址配置1）集群完整的主机名和IP地址规划2）配置主机名和IP地址映射Hadoop集群准备02主机名和IP地址配置3）查看配置文件hostsHadoop集群准备02主机名和IP地址配置4）修改主机名hostname5）查看主机名hostnameHadoop集群准备03防火墙配置1）关闭防火2）关闭防火墙自启动Hadoop集群准备03防火墙配置3）查看防火墙状态Hadoop集群准备04SSH免密登录1）启动SSH服务并设置自启动Hadoop集群准备04SSH免密登录2）生成SSH密钥对3）将每个节点的公钥分发到所有节点上Hadoop集群准备04SSH免密登录4）测试免密登录Hadoop集群准备05JDK安装配置1）解压缩JDK安装包Hadoop集群准备05JDK安装配置2）创建软链接Hadoop集群准备05JDK安装配置3）同步到其他节点Hadoop集群准备05JDK安装配置4）配置Java环境变量Hadoop集群准备05JDK安装配置5）验证环境变量Hadoop集群准备06更新yum镜像源Hadoop集群准备07集群时间同步Hadoop集群的安装配置01上传并解压缩Hadoop安装包02配置环境变量Hadoop集群的安装配置03创建数据目录Hadoop集群的安装配置04修改Hadoop配置文件1）修改core-site.xml文件Hadoop集群的安装配置04修改Hadoop配置文件2）修改hdfs-site.xml文件Hadoop集群的安装配置04修改Hadoop配置文件3）修改mapred-site.xml文件Hadoop集群的安装配置04修改Hadoop配置文件4）修改yarn-site.xml文件Hadoop集群的安装配置04修改Hadoop配置文件5）配置workers文件6）配置hadoop-env.sh文件Hadoop集群的安装配置05同步Hadoop目录到其他节点Hadoop集群的安装配置06初始化Hadoop集群Hadoop集群的安装配置07启动Hadoop集群1）启动HDFS服务Hadoop集群的安装配置07启动Hadoop集群2）启动YARN服务Hadoop集群的安装配置07启动Hadoop集群3）验证服务（1）HDFSWeb界面（01:9870）。Hadoop集群的安装配置07启动Hadoop集群4）通过Web界面访问服务（2）YARNWeb界面（http://192.168.88.101:8088）。03Hive安装MySQL安装配置01MySQL安装1）检查系统中是否已有MySQL包MySQL安装配置01MySQL安装2）添加MySQL源3）验证MySQL源是否添加成功MySQL安装配置01MySQL安装4）安装MySQL5）启动MySQL服务6）查看MySQL服务状态MySQL安装配置02Hive数据库准备1）首次登录MySQLMySQL安装配置02Hive数据库准备2）设置root用户密码3）重新登录MySQLMySQL安装配置02Hive数据库准备4）创建Hive专用的数据库和用户5）测试hive用户Hive安装配置01上传并解压缩Hive安装包1）解压缩Hive安装包2）创建软链接2）创建软链接Hive安装配置02配置Hive1）创建hive-site.xml文件Hive安装配置02配置Hive1）创建hive-site.xml文件Hive安装配置02配置Hive2）配置hive-env.sh文件Hive安装配置03Hive环境变量设置Hive安装配置04Hive日志目录配置1）创建Hive日志目录2）配置Hive日志属性Hive与MySQL整合及Hive服务启动01上传MySQL驱动Hive与MySQL整合及Hive服务启动02元数据存储设置1）解决guava版本冲突问题Hive与MySQL整合及Hive服务启动02元数据存储设置2）初始化Hive元数据库SchemaHive与MySQL整合及Hive服务启动02元数据存储设置3）检查MySQL中是否创建了Hive元数据库Hive与MySQL整合及Hive服务启动03Hive服务启动与验证1）启动Hive元数据服务Hive与MySQL整合及Hive服务启动03Hive服务启动与验证2）启动HiveServer2服务（1）启动HiveCLI客户端。Hive与MySQL整合及Hive服务启动03Hive服务启动与验证3）验证HiveCLI客户端（2）在HiveCLI客户端中执行命令以进行测试。Hive与MySQL整合及Hive服务启动03Hive服务启动与验证4）验证Beeline客户端（1）启动Beeline客户端。（2）连接到HiveServer2服务。（3）在Beeline客户端中执行命令以进行测试。04HiveQL案例在设计数据表时，为每个字段选择合适的数据类型是非常重要的。合理的数据类型不仅能够确保数据的正确性，还能优化存储空间并提高查询效率。Hive支持多种数据类型，包括基本数据类型和复杂数据类型，能够满足各种数据存储需求。Hive的数据类型分为两大类：基本数据类型和复杂数据类型。基本数据类型包括数值类型、字符串类型、时间类型和布尔类型。复杂数据类型包括数组（ARRAY）、映射（MAP）和结构体（STRUCT）。选择适当的数据类型对于表设计的合理性和查询效率至关重要。创建电商用户信息表01掌握Hive基础数据类型创建电商用户信息表02创建表1）内部表和外部表（1）内部表。内部表由Hive完全管理表的数据和元数据，数据存储在Hive仓库目录中。在删除表时，表的元数据和数据都会被删除。内部表适用于数据完全由Hive管理的场景。（2）外部表。对于外部表，Hive只管理表的元数据，而数据存储在外部位置。在删除表时，只删除表的元数据，数据保留。外部表适用于数据需要被多个工具共享的场景，或者数据已经存在于HDFS中的场景。创建电商用户信息表02创建表2）分区表和分桶表（1）分区表。分区表按照指定的分区字段将数据分散存储在不同的目录中，在查询时可以只扫描特定分区，减少I/O开销。分区表适用于数据可按某些字段（如日期、地区）自然分割的场景。（2）分桶表。分桶表按照指定字段的哈希值将数据分散到固定数量的桶中，每个桶都是一个文件。使用分桶表便于抽样查询和提高某些类型的JOIN操作性能。创建电商用户信息表02创建表3）创建表语法（1）表类型选择。在选择表类型时，应根据数据的管理需求来决定。（2）命名规范与注释。命名规范与注释在表设计中非常重要。（3）存储格式选择。在选择存储格式时，需要根据实际需求进行权衡。（4）分区设计注意事项。在进行分区设计时需要注意一些细节。创建电商用户信息表02创建表4）表创建示例01020304创建一个简单的内部表，用于存储学生信息。该表包含4个字段：学号、姓名、年龄和成绩。数据以文本文件格式存储，字段之间以逗号分隔。创建基本内部表创建一个分区表，用于存储销售数据。该表按照销售日期和地区进行分区，便于按时间或地区查询销售数据。创建分区表创建一个分桶表，用于存储用户行为数据。该表按照用户ID分成4个桶，有助于用户级别的数据分析和用户表的JOIN优化。创建分桶表创建一个外部表，用于管理已经存在于HDFS中的日志数据。该表包含4个字段：日志时间、IP地址、URL和状态码。数据以文本文件格式存储，字段之间以制表符分隔。创建外部表创建电商用户信息表03删除表与表数据在数据管理过程中，有时需要删除不再使用的表或清空表中的数据。Hive提供了DROPTABLE用于删除表，TRUNCATETABLE用于清空表。理解这些操作的特点和影响对于数据管理非常重要。删除表和清空表是两种不同的操作。删除表（DROPTABLE）：移除表的元数据和数据（对于内部表）。清空表（TRUNCATETABLE）：删除表中的所有数据，但保留表结构。创建电商用户信息表04修改表结构在数据管理过程中，表结构可能需要根据业务需求变化进行调整。Hive提供了ALTERTABLE，允许对表进行多种修改操作，包括添加列、修改列、修改表属性等。灵活运用这些操作，可以使表结构适应不断变化的业务需求。05任务实现现在来创建一个电商用户信息表，用于存储电商平台用户的基本信息。该表将作为电商数据分析的基础表，存储用户的基本信息、账户信息、会员信息等关键数据。导入电商交易数据到电商交易表中01导入数据Hive提供了多种将数据导入表的方式，包括从本地文件系统导入、从HDFS导入、从其他表导入，以及通过INSERT语句插入数据。选择合适的导入方式对于提高数据加载效率和便捷性至关重要。导入电商交易数据到电商交易表中02导出数据除了导入数据，有时也需要将Hive中的数据导出到外部系统或文件中。Hive提供了多种导出数据的方式，包括导出到本地文件系统中、导出到HDFS中，以及使用Hive命令行导出。03任务实现本任务的目标是创建电商交易表并导入电商交易数据。基于前面创建的电商用户信息表（user_info），设计一个包含订单信息的电商交易表（order_info），并导入示例交易数据。查询电商交易表空值记录数01认识SELECT语句结构SELECT语句是Hive查询语言（HiveQL）中最基本也是最常用的语句，用于从数据表中检索数据。掌握SELECT语句的结构和用法是进行数据分析的基础。02了解运算符的使用Hive支持多种运算符，便于用户在查询中进行各种条件判断和值计算。查询电商交易表空值记录数03使用WHERE子句进行条件查询WHERE子句用于指定查询条件，筛选满足特定条件的行。04任务实现本任务的目标是查询电商交易表中的空值记录数，了解数据质量状况。查询电商交易表字段的最大值和最小值01认识HiveQL内置函数HiveQL内置函数是Hive查询语言提供的预定义函数，用于在数据查询和分析过程中执行各种操作。这些函数大大简化了复杂数据处理任务，提高了分析效率。Hive提供了丰富多样的内置函数，按照功能可以分为多个类别。02任务实现本任务的目标是查询之前创建的order_info表中各字段的最大值和最小值，为电商数据分析提供基础信息。统计注册用户数最多的会员等级01HiveQL高级查询技术02认识HiveQL子查询GROUPBY和JOIN是SQL中两个非常重要的操作，它们作为HiveQL高级查询技术在数据分析中经常被使用。子查询是嵌套在另一个查询中的查询语句，可以在SELECT、FROM或WHERE子句中使用。子查询为复杂数据分析提供了强大的功能，能够基于一个查询的结果进行进一步的查询操作。在Hive中，子查询是处理复杂分析需求的重要工具。统计注册用户数最多的会员等级03任务实现本任务的目标是统计注册用户数最多的会员等级，需要利用前面学习的聚合函数和子查询知识来完成这一任务。在电商平台中，用户通常被分为不同的会员等级，如普通会员、银卡会员、金卡会员等。分析会员等级的用户分布有助于了解用户群体结构，为会员体系优化和营销策略制定提供数据支持。编写UDF统计用户活跃时长01编写Hive中的UDFUDF（UserDefinedFunction）是用户自定义函数的简称，它允许用户使用Java、Python等编程语言编写自定义函数来处理数据，从而扩展Hive的功能。通过UDF，可以实现Hive内置函数无法直接完成的复杂业务逻辑，提高数据处理的灵活性和效率。编写UDF统计用户活跃时长02任务实现1）需求分析在电商用户信息表（user_info）中有以下两个时间字段。register_time：用户注册时间last_login_time：用户最后登录时间我们需要计算这两个时间之间的天数差，将其作为用户的活跃时长。2）UDF实现编写UDF统计用户活跃时长02任务实现3）使用UDF进行分析编写UDF统计用户活跃时长02任务实现3）使用UDF进行分析谢谢观看“大数据存储技术列存储数据库——HBase“大数据存储技术项目三01HBase概述HBase简介01HBase的特点010203高扩展性：能够水平扩展，支持海量数据存储。列式存储：按列存储数据，优化了对特定列的访问性能。分布式架构：基于Hadoop的HDFS，具有分布式、容错性强的特性。HBase简介01HBase的特点010203实时读写：支持低延迟的随机读写操作。强一致性：通过RowKey提供强一致性保障。高可用性：支持自动数据分区和故障转移。03无模式结构：支持动态列的添加，灵活存储不同结构的数据。HBase简介02RegionServer

RegionServer是HBase的核心服务组件，直接负责存储表中的行数据。它管理分布在其上的多个Region（数据分片），并对外提供数据的读写服务。当某个Region的数据量增长到一定程度后，RegionServer会将其自动分裂成两个更小的Region，均匀分布数据以保持性能。RegionServer的故障恢复由Master控制。当某个RegionServer故障时，其负责的Region会被Master重新分配到其他可用的RegionServer上。HBase简介03MasterMaster负责决定Region初始分配的位置，以及在RegionServer故障时重新分配这些Region。Master维护和管理HBase的元数据，包括所有表和Region的状态、位置等信息。Master定期监控所有RegionServer的健康状况。如果某个RegionServer失联，则Master会将其标记为不可用并启动恢复过程。表的创建与删除：Master执行表的创建与删除操作，这些操作涉及元数据的更新和相应Region的初始化。HBase简介04RegionServer和Master的协作关系Master和RegionServer之间是一种管理与被管理的关系。Master不直接参与数据的读写，而通过协调和分配Region来决定数据由哪个RegionServer提供服务。RegionServer负责处理实际的数据存储和查询，而Master负责全局的协调、分配和监控，确保整个集群的平稳运行。当RegionServer故障或负载不均时，Master将通过调度和重新分配来恢复服务并保持集群平衡。二者的架构让HBase在大规模分布式环境下仍能够提供高可用性和可扩展性，同时保证集群的管理和数据服务之间职责分明。HBase逻辑数据模型HBase逻辑数据模型01表（Table）HBase是一种列式存储的分布式数据库，其核心概念是表。每个表都由若干行数据构成，每行数据都由唯一的行键标识。表中的数据按照列族组织，列族包含若干列。表可以包含多个列族，每个列族的数据都是物理存储在一起的。HBase表的结构是动态的，列族和列可以在表创建后随时扩展。表的设计主要围绕列族进行，列族决定了数据的存储结构和访问模式。表3-1中的数据展示了一个名为个人信息的表，包含列族（个人信息）和其中的多个列（姓名、城市、年龄）。HBase逻辑数据模型02行键（RowKey）行键是每行数据的唯一标识符。在HBase中，数据是按行键进行存储和检索的。所有数据的存储都是基于行键排序的。行键的顺序决定了数据在磁盘上的存储顺序。当查询某行数据时，HBase会根据行键高效地定位到相应的数据位置。在表3-1中，row_key1～row_key4分别是相应行数据的唯一标识符。在HBase中，为了优化数据检索性能，设计一个合理的行键非常重要。首先，应避免行键的长度过长，过长的行键会占用更多的存储空间，并可能降低查询效率。其次，为了防止热点问题（大量请求集中到少数节点，导致节点负载过高），行键的设计应确保数据的分布尽可能均匀。这样可以使数据均匀地分布在不同的RegionServer上，避免某些节点超负荷工作。此外，行键必须具有唯一性，以确保每行数据的准确标识。HBase逻辑数据模型03列族（ColumnFamily）列族是HBase中用于组织列的逻辑单元。每个列族都包含一组列，并且列族中的所有列在物理存储时会存储在一起。这种按列族存储的方式有助于优化数据访问。每个列族的数据在物理存储中均被压缩存储，可以独立进行存储优化。列族一旦定义，列族名就无法再修改，而列族下的列可以动态增加。在表3-1中，个人信息是列族名，个人信息列族包含姓名、城市、年龄这3列。04列（Column）在HBase中，列是由列族和列名组合而成的。每列都包含一个数据单元，数据单元存储在列族下。列可以动态创建，并不需要在创建表时预定义。列的设计灵活，可以随时添加新的列，每列数据都被存储在对应的列族中。在表3-1中，姓名、城市、年龄是列名。HBase逻辑数据模型05时间戳（TimeStamp）时间戳是HBase中用于区分同一列中不同版本数据的标识符。每当某个数据单元更新时，HBase都会为其分配一个新的时间戳，从而区分不同的版本。时间戳支持多版本存储，使HBase能够保留每个数据单元的历史记录，让用户可以选择获取最新的数据或获取特定时间戳的数据。在表3-1中，t1、t2、t3、t4就是时间戳。HBase逻辑数据模型06单元格（Cell）单元格是HBase中数据存储的最小单位。每个单元格都由行键+时间戳+列族+列名唯一标识，并存储具体的数据值。每个单元格都可以存储一个数据值，并且可以存储多个版本的值。版本通过时间戳区分，使HBase能够提供历史数据的存储和查询功能。例如，在表3-1中，RowKey=row_key1，TimeStamp=t1，列族=个人信息，列名=姓名，数据值为张三，那么这个数据就表示row_key1行、个人信息:姓名列、TimeStamp为t1的单元格值为张三。HBase物理数据模型HBase物理数据模型02搭建HBase集群HBase集群规划01主机规划02软件规划HBase集群规划03目录规划在安装前，需要对软件安装目录和对应的数据存放目录进行规划，当有升级需求时便于维护升级，目录规划如表3-5所示。HBase的数据文件存储在hdfs://node1:9000/hbase中，HBase的日志目录默认在HBase安装目录下的logs子目录中自动创建。HBase集群规划在着手安装HBase之前，要先部署它的关键依赖ZooKeeper。HBase利用ZooKeeper来完成分布式系统中的协调任务，如Master节点的选举、RegionServer状态的监控及元数据的管理，可以说ZooKeeper是HBase正常运行的“神经中枢”。因此，合理的步骤是先安装ZooKeeper，确保它启动无误后，再开始安装HBase。HBase集群规划01上传并解压缩HBase安装包使用FinalShell的上传功能将HBase安装包上传到node1的/export/server/目录中。02配置HBaseHBase的配置文件决定了其运行方式、存储位置，以及与其他组件的交互方式。我们需要修改这些配置文件，使HBase能够正确连接到Hadoop集群和ZooKeeper。HBase集群规划03HBase环境变量设置为了方便在系统任何位置执行HBase命令，需要将HBase的bin目录添加到系统PATH环境变量中。04分发HBase到其他节点为了在集群中部署HBase，需要将配置好的HBase复制到其他节点上。HBase启动HBase依赖ZooKeeper和Hadoop的正常运行，因此在启动HBase之前，需要确保这些服务已经启动并处于正常工作状态。03HBase案例设计与创建学生信息表01设计表结构的原则1）RowKey设计（1）唯一性保证。RowKey必须具备唯一性，这是确保数据正确存储的基础。在实际应用中，可以通过组合多个维度的信息或引入唯一标识符来实现。例如，可以采用“任务标识_时间戳_序列号”的组合形式。（2）长度控制。RowKey的长度需要合理控制，通常保持在10～100字节之间。过长的RowKey会增加存储开销，因为RowKey会随数据多次存储，同时会降低网络传输效率，还会影响内存利用率。设计与创建学生信息表01设计表结构的原则1）RowKey设计（3）散列均衡。为了避免数据访问热点问题，RowKey的设计应确保数据均匀分布。常用的散列策略如下。加盐处理：在RowKey前添加随机字符。哈希散列：对原始键值进行哈希处理。反转处理：将可能导致热点的部分进行反转。设计与创建学生信息表01设计表结构的原则2）列族设计（1）列族数量。在HBase中，每个列族在物理存储上都单独存放，并且列族数量过多会增加文件系统开销，影响Flush和Compaction操作的效率，所以建议将列族数量控制在1～3个。（2）数据分组。列族的划分应基于数据访问特征，需要注意以下几点。访问频率：将访问频率相近的列放在同一列族中。数据生命周期：具有相同生命周期的数据适合放在一起。数据大小：考虑将大小相近的数据分为一组。设计与创建学生信息表01设计表结构的原则3）性能优化（1）预分区设计。合理的预分区可以提前规划数据分布，避免数据倾斜。根据RowKey的分布特征设计分区点。考虑业务增长，预留足够的空间。单个Region的大小建议控制在10GB～50GB。（2）缓存利用。充分利用HBase的缓存机制。BlockCache：用于缓存频繁访问的数据块。BucketCache：对大数据集的缓存提供支持。自定义缓存策略：根据业务特点优化缓存。设计与创建学生信息表02创建表和删除表1）创建表在HBase中，表的创建主要通过HBaseShell来完成。HBaseShell是一个基于JRuby的交互式命令行工具，它提供了丰富的命令来管理HBase数据库。在创建表时，还可以为表和列族设置各种属性来优化性能与存储。例如，可以通过预分区来避免数据热点问题；可以通过数据压缩来减少存储空间；可以启用布隆过滤器来提高读取性能；还可以设置数据的生存时间（TTL）来自动清理过期数据。这些高级选项使HBase能够更好地适应不同的业务场景和性能需求。在表的设计阶段，应当特别注意行键的设计和列族的划分。良好的行键设计应避免热点问题，确保数据均匀分布；而列族的划分则应将相关性强的数据放在同一列族中，以提高读取效率。这些设计决策将直接影响HBase的性能和可扩展性。设计与创建学生信息表02创建表和删除表2）删除表在HBase中，删除表是一个两步操作：首先需要禁用表，然后才能删除它。这种设计是为了防止因误操作导致数据丢失。这两条命令表示先禁用student表，再将其从HBase中永久删除。需要注意的是，表一旦被删除，其中的所有数据就都将丢失，无法恢复，因此在执行删除操作前应当确认数据已经不再需要或已经备份。在实际生产环境中，还可以使用更多参数来控制删除操作，如使用drop_all命令可以同时删除多个表，或者使用snapshot命令可以在删除表前创建表的快照。这些功能使HBase的数据管理更加灵活和安全。设计与创建学生信息表03任务实现1）需求分析在设计学生信息表之前，需要明确表的用途和数据特点。这个表将用于存储学生的基本信息、各科成绩、联系方式等数据，并且需要满足高效查询单个学生信息的需求。同时，表结构应该简洁明了，以便后续各种操作示例的演示。经过分析，确定表需要包含学生的基本信息、各科成绩和联系方式这3类主要数据。这些数据具有不同的特点和访问模式，因此适合分别存储在不同的列族中。设计与创建学生信息表03任务实现2）表结构设计（1）表名：student。（2）行键：使用学号作为行键，因为学号是学生的唯一标识，便于直接通过学号来查询学生信息。（3）列族。info：存储学生的基本信息，如姓名、性别、年龄等。score：存储学生的各科成绩，如数学、英语、物理等科目的分数。contact：存储学生的联系方式，如电话号码、电子邮箱等。这种设计将相关性强的数据归类到同一列族中，既符合HBase的操作，又便于后续的数据管理和查询操作。设计与创建学生信息表03任务实现3）创建学生信息表（1）打开终端并启动HBaseShell。（2）创建表。（3）验证表的创建。学生信息数据的基本操作01添加学生数据1）添加语法在HBase中，数据的添加过程非常灵活，可以一次添加一列数据，也可以通过多次执行put命令为同一行添加多个列的数据。每次添加都是原子性的，这意味着每个单独的put命令要么完全成功，要么完全失败。在添加数据时需要注意几个方面。首先，行键一旦确定就不能更改了，所以在设计行键时要考虑未来可能遇见的查询和访问模式。其次，列名在HBase中是动态的，可以在添加数据时即时创建，无须提前定义。最后，HBase会存储数据的多个版本，默认情况下以时间戳区分，可以追踪数据的历史变化。学生信息数据的基本操作01添加学生数据2）示例这条命令的含义是向名为“student”的表中添加一条数据，行键为“1001”，列族为“info”，列名为“name”，值为“张三”。执行此命令后，表中就会创建数据或更新相应位置的数据。如果该行键已经存在，那么这个操作会更新现有数据；如果不存在，则会创建新的行。接着，可以继续为同一个学生添加更多信息，示例命令如下：学生信息数据的基本操作02查询学生数据1）查询语法最基本的查询命令是get，它允许用户根据行键获取单行数据。scan命令非常强大，它支持多种参数来控制扫描的范围和返回的数据。例如，它可以指定起始行和结束行，限制返回的列，设置最大版本数，甚至可以应用自定义的过滤器来精确筛选数据。在实际应用中，查询效率与行键设计密切相关。良好的行键设计应确保常见查询可以通过直接获取单行数据或扫描连续的行范围高效完成。对于复杂的查询需求，行键设计可能需要结合过滤器或二级索引技术来提高性能。学生信息数据的基本操作02查询学生数据2）示例使用get命令查询单个学生的数据，示例命令如下：如果只想查询学生的某一部分数据，如学生的各科成绩，示例命令如下：这条命令只返回score列族中的数据，使查询结果更加精确和简洁。学生信息数据的基本操作03删除学生数据在数据管理过程中，有时需要删除不再需要的数据。HBase提供了多种级别的删除操作，从删除单列数据到删除整行数据都有对应的命令。基于前一节创建的学生信息表，现在来实际操作这个表，进行添加、查询和删除学生数据的操作，以巩固所学知识。04任务实现使用JavaAPI操作学生信息表01准备环境并编写JavaAPI代码连接HBase1）确认HBase的安装和启动在开始使用JavaAPI操作HBase之前，需要确保HBase服务已经正常启动并运行。2）检查Java环境并设置HBase类路径（1）检查Java版本。（2）设置HBase类路径。（3）创建工作目录。使用JavaAPI操作学生信息表01准备环境并编写JavaAPI代码连接HBase3）创建简单的Java文件创建一个简单的Java程序来测试与HBase的连接。这个程序将列出HBase中所有表的名称。4）通过终端编译和运行连接HBase使用之前设置的类路径来编译并运行HBaseConnectionTest.java。使用JavaAPI操作学生信息表02使用JavaAPI操作学生信息表1）创建学生信息表编写一个Java程序，用于创建学生信息表。这个表包含3个列族：info（基本信息）、score（成绩信息）和contact（联系方式）。使用JavaAPI操作学生信息表02使用JavaAPI操作学生信息表2）向学生信息表中添加数据编写程序，向学生信息表中添加两名学生的基本信息、成绩信息和联系方式。使用JavaAPI操作学生信息表02使用JavaAPI操作学生信息表3）查询学生信息表中的数据使用JavaAPI操作学生信息表02使用JavaAPI操作学生信息表4）修改学生信息表中的数据使用JavaAPI操作学生信息表02使用JavaAPI操作学生信息表5）删除学生信息表中的数据使用JavaAPI操作学生信息表03任务实现1）创建简易学生信息系统使用JavaAPI操作学生信息表03任务实现1）创建简易学生信息系统使用JavaAPI操作学生信息表03任务实现2）编译和运行使用JavaAPI操作学生信息表03任务实现3）系统功能说明添加学生信息（选项1）输入学号、姓名、性别、年龄和三科成绩，系统将这些信息添加到HBase的student_simple表中。查询所有学生（选项3）系统将显示所有学生的完整信息列表。查询单个学生（选项2）输入学号后，系统将显示该学号对应的学生的所有信息。退出系统（选项4）结束程序运行。谢谢观看“大数据存储技术文档存储数据库——MongoDB“大数据存储技术项目四01MongoDB概述MongoDB简介MongoDB是一个开源的、分布式的、面向文档的NoSQL数据库，由C++编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案MongoDB将数据存储为JSON风格的文档，字段可以随时变化，这种灵活的数据模型使MongoDB能够存储半结构化和非结构化数据，特别适合处理大量快速变化的数据和敏捷开发环境。作为一种流行的NoSQL数据库，MongoDB突破了传统关系型数据库的限制，提供了更加灵活的数据存储方式和更强大的扩展能力。MongoDB简介01MongoDB的定义MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由10gen团队（现更名为MongoDBInc.）于2007年开发。其名称源于英文单词“humongous”，意为“巨大的”，暗示了它具备处理海量数据的能力。MongoDB属于文档型数据库，它以BSON（BinaryJSON）格式存储数据，提供了高性能、高可用性和自动扩展的特性。MongoDB设计的核心理念是为现代应用开发提供一个既能处理结构化数据，又能灵活应对不断变化的数据模式的数据库系统。它打破了传统关系型数据库的表格结构，采用更为灵活的文档模型，使开发人员能够以更自然的方式表达和管理数据。MongoDB简介02MongoDB的特点01020304数据以类JSON文档形式存储，结构灵活，字段可变，非常适合面向对象的编程。文档模型通过副本集机制提供数据冗余和自动故障转移功能，确保服务持续可用。高可用性支持索引，能够进行快速的数据查询；支持内存映射技术，提高I/O效率。高性能通过分片功能，可以将数据分布在多台机器上，支持海量数据存储和高吞吐量操作。水平扩展性MongoDB简介02MongoDB的特点05060708支持各种复杂的查询操作，包括聚合、文本搜索和地理空间查询。丰富的查询语言通过分片自动平衡数据，优化数据分布，提高集群性能。自动分片不需要预定义数据结构，可以动态添加新字段，实现快速迭代开发。无模式设计包括默认的WiredTiger和可选的内存存储引擎，可根据应用需求选择合适的存储方式。支持多种存储引擎MongoDB简介03MongoDB的应用场景01020304能够高效处理TB甚至PB级别的数据，适合日志存储、实时分析等大数据应用场景。大数据应用支持快速迭代开发，能够轻松适应移动应用频繁变化的数据需求。移动应用能够高效存储和处理用户资料、关系网络、内容流等复杂数据结构。社交网络灵活的文档模型非常适合存储各种类型的内容和元数据。内容管理系统MongoDB简介03MongoDB的应用场景05060708可以处理来自各种设备的海量数据，支持实时数据收集和分析。物联网应用高性能的读写能力使其成为应用缓存的良好选择。缓存层应用内置地理空间索引和查询功能，适合基于位置的服务和应用。地理空间应用内置的聚合框架和MapReduce功能支持复杂的数据分析操作。实时分析MongoDB的数据模型01文档与集合1）文档（Document）MongoDB的数据模型01文档与集合2）集合（Collection）一个集合内可以存储多个文档，这些文档可以有不同的字段和结构。MongoDB的集合不要求所有文档都遵循相同的模式，这种“无模式”的特性使开发更加灵活和快速。集合通常按照功能或数据类型进行组织，如一个博客系统可能包含users、posts、comments等集合。集合的名称需遵循一定的命名规则，通常使用小写字母和下画线命名。MongoDB的数据模型01文档与集合3）数据库（Database）数据库是集合的容器，一个MongoDB实例可以托管多个数据库。每个数据库都拥有自己的文件，并且在逻辑上彼此独立。数据库也有命名规则，通常使用小写字母命名。MongoDB中常见的系统数据库包括admin、local和config，这些数据库用于存储系统配置和管理信息。MongoDB采用了一种层次化的数据组织方式，主要由3个层次组成，从大到小依次如下。数据库：最高级别的存储单位。集合：数据库中的“表”。文档：集合中的“行”或记录。MongoDB的数据模型02BSON格式1）BSON的特点010203轻量级：和JSON一样，BSON是轻量级的数据交换格式。遍历效率高：BSON在设计时考虑了遍历速度，在某些情况下它比标准JSON更快。更多的数据类型：除了JSON支持的基本类型，BSON还支持日期、二进制数据、正则表达式等类型。03字段顺序敏感：BSON保留了字段的原始顺序，这在某些应用中非常重要。MongoDB的数据模型02BSON格式2）BSON支持的数据类型MongoDB的数据模型02BSON格式2）BSON支持的数据类型MongoDB的数据模型03文档数据库与关系型数据库比较1）数据模型MongoDB采用灵活的文档模型，文档可以包含不同的字段，支持嵌套文档和数组。关系型数据库采用严格的表结构，要求预先定义表的结构，所有记录必须符合相同的模式。2）查询语言MongoDB使用类似JavaScript的查询语言，通过JSON风格的查询条件进行数据操作。关系型数据库使用SQL（结构化查询语言），通过SELECT、UPDATE、DELETE等标准语句操作数据。MongoDB的数据模型03文档数据库与关系型数据库比较3）事务支持MongoDB在4.0版本之前仅支持单文档事务，4.0版本之后支持多文档事务，但功能相对简单。关系型数据库提供了完善的ACID事务支持，可以确保复杂操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。4）扩展方式MongoDB通过水平扩展（分片）实现扩展，可以轻松添加更多服务器来处理更大的数据量。关系型数据库在传统上主要通过垂直扩展（增加单机硬件资源）实现扩展，水平扩展相对复杂。MongoDB的数据模型03文档数据库与关系型数据库比较5）索引支持MongoDB支持多种类型的索引，包括单字段、复合字段、多键、地理空间和文本索引等。关系型数据库同样支持丰富的索引类型，但其索引实现和优化方式与MongoDB的不同。6）数据关系处理MongoDB通过嵌入式文档或引用（类似于外键）来处理数据关系，但不支持JOIN操作，需要在应用层实现关联。关系型数据库通过外键和JOIN操作来维护与查询表之间的关系，能够强制保证参照完整性。02安装分布式MongoDB安装与配置MongoDB01上传并解压缩MongoDB安装包1）解压缩MongoDB安装包2）创建软链接安装与配置MongoDB01上传并解压缩MongoDB安装包3）创建数据和日志目录4）设置目录权限安装与配置MongoDB02MongoDB环境变量设置安装与配置MongoDB03配置MongoDB1）创建配置文件目录2）创建主节点配置文件