NoSQL数据库原理

附录5 《NoSQL数据库原理》配套实验课程方案简介

附录4 在CentOS 7上安装Thrift编译器

附录3 在CentOS 7上安装Python 3

附录2 在CentOS 7上部署NTP服务端与客户端

附录1 在CentOS 7上实现SSH无密码访问

附录

思考题

小结

8.4 搜索引擎系统

8.3 Redis和内存数据库

8.2.6 通过Python访问Neo4j

8.2.5 通过Java访问Neo4j

8.2.4 Cypher语言简介

8.2.3 Neo4j的Web操作界面

8.2.2 在CentOS 7中安装Neo4j

8.2.1 在Windows中安装Neo4j

8.2 Neo4j的安装与使用

8.1 图数据库简介

第8章 其他NoSQL数据库简介

思考题

小结

7.8 通过Python访问MongoDB

7.7.2 Gridfs操作

7.7.1 表和数据操作

7.7 通过Java访问MongoDB

7.6.3 部署分片集

7.6.2 部署复制集

7.6.1 单机多实例

7.6 MongoDB集群化部署

7.5 批量操作和数据备份

7.4.6 Gridfs的原理和操作

7.4.5 索引操作

7.4.4 聚合和管道

7.4.3 基本增删改查操作

7.4.2 数据库和集合操作

7.4.1 Shell环境

7.4 基本命令行操作

7.3.2 MongoDB的配置文件

7.3.1 单机环境部署

7.3 安装配置MongoDB

7.2.3 CouchDB简介

7.2.2 分片机制和集群架构

7.2.1 文档和集合

7.2 MongoDB的技术原理

7.1 概述

第7章 MongoDB的原理和使用

思考题

小结

6.8.2 通过Python访问Cassandra

6.8.1 通过Java访问Cassandra

6.8 编程访问Cassandra

6.7.4 常见节点管理方法

6.7.3 Nodetool工具

6.7.2 多数据中心与机架感知策略

6.7.1 编程接口简介

6.7 基本集群维护方法

6.6.6 批量导入/导出数据

6.6.5 日期时间列的操作

6.6.4 计数器列的操作

6.6.3 集合列操作

6.6.2 读写一致性

6.6.1 插入、更新和删除

6.6 CQL数据更新

6.5.4 使用标量函数

6.5.3 索引机制

6.5.2 条件查询

6.5.1 基本数据查询

6.5 CQL数据查询

6.4.4 CQL的数据类型

6.4.3 数据表管理

6.4.2 键空间管理

6.4.1 cqlsh环境简介

6.4 CQL语言与cqlsh环境

6.3.4 集群启动

6.3.3 Cassandra集群部署

6.3.2 Cassandra的配置文件

6.3.1 单节点部署Cassandra

6.3 Cassandra的部署与配置

6.2.4 其他相关技术原理

6.2.3 Yaml格式

6.2.2 Cassandra的数据模型

6.2.1 Amazon Dynamo

6.2 Cassandra的技术原理

6.1 Cassandra概述

第6章 Cassandra的原理和使用

思考题

小结

5.5.4 FusionInsight HD简介

5.5.3 扩展开源软件

5.5.2 基于HBase的分布式处理

5.5.1 协处理器机制

5.5 HBase的扩展

5.4.4 集群间同步复制

5.4.3 独立安装Zookeeper

5.4.2 基于Zookeeper的高可用性

5.4.1 Zookeeper的基本原理

5.4 HBase集群的高可用性与伸缩性

5.3 数据表的基本设计原则

5.2.4 Storefile合并

5.2.3 HFile的结构

5.2.2 表在HDFS上的存储

5.2.1 列族的属性

5.2 列族与Store

5.1.4 分区拆分

5.1.3 预写日志

5.1.2 数据写入和读取机制

5.1.1 META表

5.1 水平分区原理

第5章 HBase的高级原理

思考题

小结

4.9.3 代码分析

4.9.2 环境准备

4.9.1 基于Thrift框架的多语言编程

4.9 通过Python访问HBase

4.8.6 过滤器的使用

4.8.5 删除列和行

4.8.4 数据查询

4.8.3 数据更新

4.8.2 表的连接和操作

4.8.1 开发环境的配置

4.8 通过Java访问HBase

4.7.2 备份和恢复

4.7.1 批量导入数据

4.7 批量导入导出

4.6.6 快照操作

4.6.5 过滤查询

4.6.4 数据查询

4.6.3 数据更新

4.6.2 表和列族操作

4.6.1 HBase Shell

4.6 HBase的基本操作

4.5 子节点伸缩性管理

4.4 HBase部署与配置

4.3 HBase的拓扑结构

4.2 HBase的数据模型

4.1 HBase概述

第4章 HBase的基本原理与使用

思考题

小结

3.6 Hive分布式数据仓库

3.5 MapReduce原理简介

3.4.7 以Web方式查看文件系统

3.4.6 HDFS文件系统操作

3.4.5 子节点添加与删除

3.4.4 元数据恢复

3.4.3 Namenode的安全模式

3.4.2 格式化Namenode

3.4.1 管理和操作命令

3.4 使用和管理HDFS

3.3.3 集群的启动和停止

3.3.2 HDFS的基本配置

3.3.1 部署HDFS

3.3 部署和配置HDFS

3.2.5 HDFS支持的序列化文件

3.2.4 数据读写原理

3.2.3 数据分块和多副本机制

3.2.2 Namenode的数据结构

3.2.1 HDFS架构

3.2 HDFS原理

3.1.3 Hadoop的部署需求

3.1.2 Hadoop的架构与扩展

3.1.1 Hadoop的由来

3.1 Hadoop概述

第3章 HDFS的基本原理

思考题

小结

2.5.3 布隆过滤器

2.5.2 时间同步服务

2.5.1 分布式数据处理

2.5 NoSQL系统的其他相关技术

2.4.4 图存储模式

2.4.3 列存储模式

2.4.2 文档式存储模式

2.4.1 键值对存储模式

2.4 NoSQL的常见模式

2.3.3 Paxos算法简介

2.3.2 BASE和最终一致性

2.3.1 CAP原理

2.3 分布式系统的一致性问题

2.2.4 分布式系统的可伸缩性

2.2.3 一次写入多次读取

2.2.2 数据多副本

2.2.1 数据分片

2.2 分布式数据管理的特点

2.1.4 关系型数据库的分布式部署

2.1.3 关系型数据库的事务机制

2.1.2 关系型数据库的完整性约束

2.1.1 关系模型

2.1 关系型数据库的原理简述

第2章 NoSQL数据库的基本原理

思考题

小结

1.2.6 大数据安全与治理

1.2.5 数据可视化

1.2.4 大数据的管理和使用

1.2.3 大数据的存储

1.2.2 大数据的采集

1.2.1 大数据的特征

1.2 大数据的技术体系

1.1.5 NoSQL的典型应用场景

1.1.4 NewSQL的概念

1.1.3 NoSQL的特点

1.1.2 关系型数据库的瓶颈

1.1.1 关系型数据库管理系统

1.1 数据库的相关概念

第1章 绪论

前言

丛书序二

丛书序一

编委会

内容提要

版权页

封面

封面

版权页

内容提要

编委会

丛书序一

丛书序二

前言

第1章 绪论

1.1 数据库的相关概念

1.1.1 关系型数据库管理系统

1.1.2 关系型数据库的瓶颈

1.1.3 NoSQL的特点

1.1.4 NewSQL的概念

1.1.5 NoSQL的典型应用场景

1.2 大数据的技术体系

1.2.1 大数据的特征

1.2.2 大数据的采集

1.2.3 大数据的存储

1.2.4 大数据的管理和使用

1.2.5 数据可视化

1.2.6 大数据安全与治理

小结

思考题

第2章 NoSQL数据库的基本原理

2.1 关系型数据库的原理简述

2.1.1 关系模型

2.1.2 关系型数据库的完整性约束

2.1.3 关系型数据库的事务机制

2.1.4 关系型数据库的分布式部署

2.2 分布式数据管理的特点

2.2.1 数据分片

2.2.2 数据多副本

2.2.3 一次写入多次读取

2.2.4 分布式系统的可伸缩性

2.3 分布式系统的一致性问题

2.3.1 CAP原理

2.3.2 BASE和最终一致性

2.3.3 Paxos算法简介

2.4 NoSQL的常见模式

2.4.1 键值对存储模式

2.4.2 文档式存储模式

2.4.3 列存储模式

2.4.4 图存储模式

2.5 NoSQL系统的其他相关技术

2.5.1 分布式数据处理

2.5.2 时间同步服务

2.5.3 布隆过滤器

小结

思考题

第3章 HDFS的基本原理

3.1 Hadoop概述

3.1.1 Hadoop的由来

3.1.2 Hadoop的架构与扩展

3.1.3 Hadoop的部署需求

3.2 HDFS原理

3.2.1 HDFS架构

3.2.2 Namenode的数据结构

3.2.3 数据分块和多副本机制

3.2.4 数据读写原理

3.2.5 HDFS支持的序列化文件

3.3 部署和配置HDFS

3.3.1 部署HDFS

3.3.2 HDFS的基本配置

3.3.3 集群的启动和停止

3.4 使用和管理HDFS

3.4.1 管理和操作命令

3.4.2 格式化Namenode

3.4.3 Namenode的安全模式

3.4.4 元数据恢复

3.4.5 子节点添加与删除

3.4.6 HDFS文件系统操作

3.4.7 以Web方式查看文件系统

3.5 MapReduce原理简介

3.6 Hive分布式数据仓库

小结

思考题

第4章 HBase的基本原理与使用

4.1 HBase概述

4.2 HBase的数据模型

4.3 HBase的拓扑结构

4.4 HBase部署与配置

4.5 子节点伸缩性管理

4.6 HBase的基本操作

4.6.1 HBase Shell

4.6.2 表和列族操作

4.6.3 数据更新

4.6.4 数据查询

4.6.5 过滤查询

4.6.6 快照操作

4.7 批量导入导出

4.7.1 批量导入数据

4.7.2 备份和恢复

4.8 通过Java访问HBase

4.8.1 开发环境的配置

4.8.2 表的连接和操作

4.8.3 数据更新

4.8.4 数据查询

4.8.5 删除列和行

4.8.6 过滤器的使用

4.9 通过Python访问HBase

4.9.1 基于Thrift框架的多语言编程

4.9.2 环境准备

4.9.3 代码分析

小结

思考题

第5章 HBase的高级原理

5.1 水平分区原理

5.1.1 META表

5.1.2 数据写入和读取机制

5.1.3 预写日志

5.1.4 分区拆分

5.2 列族与Store

5.2.1 列族的属性

5.2.2 表在HDFS上的存储

5.2.3 HFile的结构

5.2.4 Storefile合并

5.3 数据表的基本设计原则

5.4 HBase集群的高可用性与伸缩性

5.4.1 Zookeeper的基本原理

5.4.2 基于Zookeeper的高可用性

5.4.3 独立安装Zookeeper

5.4.4 集群间同步复制

5.5 HBase的扩展

5.5.1 协处理器机制

5.5.2 基于HBase的分布式处理

5.5.3 扩展开源软件

5.5.4 FusionInsight HD简介

小结

思考题

第6章 Cassandra的原理和使用

6.1 Cassandra概述

6.2 Cassandra的技术原理

6.2.1 Amazon Dynamo

6.2.2 Cassandra的数据模型

6.2.3 Yaml格式

6.2.4 其他相关技术原理

6.3 Cassandra的部署与配置

6.3.1 单节点部署Cassandra

6.3.2 Cassandra的配置文件

6.3.3 Cassandra集群部署

6.3.4 集群启动

6.4 CQL语言与cqlsh环境

6.4.1 cqlsh环境简介

6.4.2 键空间管理

6.4.3 数据表管理

6.4.4 CQL的数据类型

6.5 CQL数据查询

6.5.1 基本数据查询

6.5.2 条件查询

6.5.3 索引机制

6.5.4 使用标量函数

6.6 CQL数据更新

6.6.1 插入、更新和删除

6.6.2 读写一致性

6.6.3 集合列操作

6.6.4 计数器列的操作

6.6.5 日期时间列的操作

6.6.6 批量导入/导出数据

6.7 基本集群维护方法

6.7.1 编程接口简介

6.7.2 多数据中心与机架感知策略

6.7.3 Nodetool工具

6.7.4 常见节点管理方法

6.8 编程访问Cassandra

6.8.1 通过Java访问Cassandra

6.8.2 通过Python访问Cassandra

小结

思考题

第7章 MongoDB的原理和使用

7.1 概述

7.2 MongoDB的技术原理

7.2.1 文档和集合

7.2.2 分片机制和集群架构

7.2.3 CouchDB简介

7.3 安装配置MongoDB

7.3.1 单机环境部署

7.3.2 MongoDB的配置文件

7.4 基本命令行操作

7.4.1 Shell环境

7.4.2 数据库和集合操作

7.4.3 基本增删改查操作

7.4.4 聚合和管道

7.4.5 索引操作

7.4.6 Gridfs的原理和操作

7.5 批量操作和数据备份

7.6 MongoDB集群化部署

7.6.1 单机多实例

7.6.2 部署复制集

7.6.3 部署分片集

7.7 通过Java访问MongoDB

7.7.1 表和数据操作

7.7.2 Gridfs操作

7.8 通过Python访问MongoDB

小结

思考题

第8章 其他NoSQL数据库简介

8.1 图数据库简介

8.2 Neo4j的安装与使用

8.2.1 在Windows中安装Neo4j

8.2.2 在CentOS 7中安装Neo4j

8.2.3 Neo4j的Web操作界面

8.2.4 Cypher语言简介

8.2.5 通过Java访问Neo4j

8.2.6 通过Python访问Neo4j

8.3 Redis和内存数据库

8.4 搜索引擎系统

小结

思考题

附录

附录1 在CentOS 7上实现SSH无密码访问

附录2 在CentOS 7上部署NTP服务端与客户端

附录3 在CentOS 7上安装Python 3

附录4 在CentOS 7上安装Thrift编译器

附录5 《NoSQL数据库原理》配套实验课程方案简介