hadoop加nosql

如何处理并发问题

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:

网页链接

数据科学与大数据技术专业大一学什么

数据科学与大数据技术专业的大一学生主要学习以下内容：

数学基础：包括线性代数、高等数学、概率论和统计学等。

编程语言：学习编程语言是数据科学和大数据技术的基础，如Python、R、Java等。

数据科学基础：学习数据科学的基本理论和实践，包括数据清洗、数据可视化、数据预处理和数据挖掘等。

大数据技术：学习大数据技术的基础知识，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。

数据分析与挖掘：学习数据分析与挖掘的基本算法和实践，包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树分析等。

数据安全与隐私：学习数据安全和隐私保护的基本知识，包括加密技术、数据隐私保护等。

此外，还需要学习计算机科学基础、操作系统、数据库系统等基础知识。不同的学校和专业可能会有一些差异，具体课程设置还需根据学校和专业的要求而定。

数据结构、数据库原理与应用。

数据科学与大数据技术专业大一学数据结构、数据库原理与应用。

数据科学与大数据技术简介

数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。

hadoop和mangoDb用作大数据分析哪个更好

1，hadoop是大数据分析的完整生态系统，从数据采集，存储，分析，转运，再到页面展示，构成了整个流程采集可以用flume，存储用hbase，hdfs，mangodb就相当于hbase，分析用Mapreduce自己写算法，还有hive做数据仓库，pig做数据流处理，转储方面有sqoop，可以将hdfs中的数据转换存储到mysql，oracle等传统数据库，这就构成了一整套大数据分析的整个流程

2，mangodb只是充当存储功能，是一款nosql数据库，支持以json的格式存储

3，所以从功能上来讲，hadoop和mangodb是不一样的，hadoop中可以用mangodb替换hbase，但是mangodb不能替换hadoop，一个是完整的生态系统，一个是数据库，两个不一样的概念

4，至于选择用mangodb还是hbase，各有优劣，不过使用较多的还是hbase，mangodb社区没有hbase活跃，所以还是hbase吧