Hadoop下的深度学习.pdf

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Redis深度解析知识点详述####一、NoSQL与Redis的起源及应用场景1.1 单机MySQL的黄金时代 - 背景简介：在90年代至2000年初，许多网站的访问量相对较低，因此单个MySQL数据库能够轻松处理。那时的互联网环境主要是静态页面为主，动态交互较少。 - 数据存储挑战： - 大数据量：单一服务器难以处理大量数据。 - 索引内存占用：对于大型数据库，索引（如B+树）可能占用大量内存资源。 - 读写混合压力：单一实例难以应对高并发读写请求。 1.2 Memcached的引入 - 解决方案：为了减轻MySQL的压力，开发者开始采用Memcached作为缓存系统，从而减轻数据库负担。 - 优势： - 提高响应速度：通过缓存常用数据，减少对数据库的直接访问。 - 缓解IO压力：避免频繁的小文件读写操作，降低磁盘IO消耗。 - 局限性： - 数据不持久化：Memcached主要用于缓存，数据不会持久化存储。 - 单点故障风险：依赖单个Memcached实例可能导致单点故障。 1.3 MySQL主从复制 - 实施方式：通过设置MySQL的主从复制策略，实现数据的读写分离。 - 优势： - 提升读性能：读写操作分离，减轻主库压力。 - 提高可用性：多个从库分散读请求，提升系统整体可用性。 - 局限性：仍存在写操作集中于主库的问题，写操作压力较大时可能遇到性能瓶颈。 1.4 分表分库与MySQL集群 - 解决方案： - 分表分库：将数据分布在不同表或数据库中，降低单表访问压力。 - 水平划分：按业务逻辑或数据范围划分数据到不同数据库。 - MySQL集群：利用MySQL Cluster实现数据的分布式存储和计算。 - 优势： - 提高写性能：通过分表分库分散写操作，减轻单节点负载。 - 支持大数据量：有效管理大量数据，提高数据处理能力。 - 局限性： - 复杂性增加：维护成本上升，数据一致性保证难度增加。 - MySQL Cluster性能限制：某些场景下性能可能受限。

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Hadoop技术的架构包括集群结构分析、HDFS架构、NN和DN详细解读，以及MapReduce原理的流程图和核心类Job、ResourceManager、NodeManager、Yarn的深入分析。

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RDD即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是Spark框架的核心数据抽象。理解RDD是学习Spark的基础，因为所有高级API（如DataFrame和Dataset）都基于RDD构建。RDD的概念解决Hadoop MapReduce在处理迭代算法和交互式数据挖掘时的限制，通过RDD，Spark提供了高效的迭代和交互式操作能力。RDD是不可变的分布式数据集合，具有不可变性、可分区性、容错性和位置感知性等特点。Spark设计RDD以支持机器学习、图计算和交互式查询等任务。

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