关系型数据库的局限 NoSql出现在关系型数据库之后,主要是为了解决关系型数据库的短板,我们先来看看随着软件行业的发展,关系型数据库面临了哪些挑战: 1.高并发 一个最典型的就是电商网站,例如双11,几亿大军的点击造成在某一时刻的并发量是很高的,传统的关系型数据库肯定已经是不堪重负了,如Oracle的Session数量推荐的才只有500. 2.高效率存储海量数据 大数据时代,数据量已经不是用GB.TB来衡量了,而是EB.ZB了,面对这海量的数据,如何高效率的存储这些数据,关系型数据库无法解决这个…

一.数据结构与算法基础 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度. 用Java写一个冒泡排序算法 描述一下链式存储结构. 如何遍历一棵二叉树? 倒排一个LinkedList. 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件. 二.Java基础 接口与抽象类的区别? Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点? 内存溢出是怎么回事?请举一个例子? ==和equals的区别?…

整理和翻新一下自己看过和笔记过的Big Data相关的论文和Blog Streaming & Spark In-Stream Big Data Processing Discretized Streams, 离散化的流数据处理 Spark - A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing Mesos: A Platform for Fine-Grained Resource Sharing in the Data Cen…

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一.数据结构与算法基础 · 说一下几种常见的排序算法和分别的复杂度. · 用Java写一个冒泡排序算法 · 描述一下链式存储结构. · 如何遍历一棵二叉树? · 倒排一个LinkedList. · 用Java写一个递归遍历目录下面的所有文件. 二.Java基础 · 接口与抽象类的区别? · Java中的异常有哪几类?分别怎么使用? · 常用的集合类有哪些?比如List如何排序? · ArrayList和LinkedList内部的实现大致是怎样的?他们之间的区别和优缺点? · 内存溢出是怎么回事?…

13.5 一致性 在NoSQL中,通常有两个层次的一致性:第一种是强一致性,既集群中的所有机器状态同步保持一致.第二种是最终一致性,既可以允许短暂的数据不一致,但数据最终会保持一致.我们先来讲一下,在分布式集群中,为什么最终一致性通常是更合理的选择,然后再来讨论两种一致性的具体实现结节. 13.5.1 关于CAP理论 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务. 而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…

NoSQL数据库:数据的一致性 读取一致性 强一致性 在任何时间访问集群中任一结点,得到的数据结果一致: 用户一致性 对同一用户,访问集群期间得到的数据一致: 解决用户一致性:使用粘性会话,将会话绑定到特定结点来处理: 这样会降低负载均衡器的性能: 最终一致性 集群中各结点间由于数据同步不及时造成暂时的数据不一致,但数据同步完成后,最终具有一致性: 更新一致性 悲观方式 使用写锁 大幅降低系统响应能力 可能导致死锁 乐观方式 先让冲突发生,再检测顺序 自动合并的处理方式极具“领域特定”问题 放宽…

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储了理论依据.这个是一切的源头. CAP C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不…

相比关系型数据库,NoSQL解决方案提供了shared-nothing.容错和可扩展的分布式架构等特性,同时也放弃了关系型数据库的强数据一致性和隔离性,美其名曰:"最终一致性". 最终一致性将读取不一致和不可靠的写带来的麻烦推给了软件开发人员.以如此弱的数据保证能力构建一个如今互联网需求的复杂.可扩展的系统是异常困难的,我们需要停止接受最终一致性,去探索能提供数据强一致性的可扩展的.分布式数据库设计. 最终一致性的概念频繁出现在分布式数据库的讨论中,主要的NoSQL数据库像Riak.C…