NoSQL的含义。NoSQL泛指非关系型的数据管理技术。如果Hadoop是一个产品，那么NoSQL就是一项技术。NoSQL——Not Only SQL，即不仅仅是关系型数据，可以应用于结构化、半结构化和非结构化数据存储。
NoSQL的产生。随着大数据时代的到来及互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系型数据库在应付海量数据存储和读取以及超大规模、高并发的Web2.0纯动态网站的数据处理方面已经显得力不从心，NoSQL技术的产生就是为了应对这一挑战。NoSQL的概念最初在2009年被提出，对传统的数据管理方式是一次颠覆性的改变。
NoSQL的特点：易扩展性；数据量大，性能高；灵活的数据模型；高可用性。
大数据的一致性策略（CAP）（见图6-4），即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。
大数据存储的核心需求具体如表6-1所示。
图6-4 大数据的一致性策略
表6-1 大数据存储的核心需求
(www.chuimin.cn)
（续表）
大数据分区技术：范围分区、列表分区、哈希分区。大数据放置策略：顺序放置策略、随机放置策略。
大数据的复制与容错技术：为应对分布式环境下可能出现的各种故障，数据需要被及时备份，并采取一定的容错技术。
分布式缓存技术是为了提高系统的数据查询性能。另外，建立一层缓冲，也便于在不同结点之间进行数据交换。分布式缓存可以横跨多个服务器，可以灵活地进行扩展。
关系型数据库与NoSQL数据存储。关系型数据库的局限性：难以满足高并发读写的需求，难以满足对海量数据高效率存储和访问的需求，难以满足对数据库高可扩展性和高可用性的需求。NoSQL数据存储：不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的消耗。
大数据存储与管理的三种技术路线。第一，大规模的结构化数据：采用新型数据库集群，结合MPP（Massive Parallel Processing）架构高效的分布式计算模式，实现对PB量级数据的存储和管理。第二，半结构化和非结构化数据：基于Hadoop开源体系。第三，结构化和非结构化混合的大数据：采用MPP并行数据库集群与Hadoop集群的混合来实现对百PB级、EB量级数据的存储和管理。
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