探讨大数据量处理续篇

接上面说用到NOSQL，但这个概念太笼统，hadoop做法: (在我看来1-3点算是NOSQL产品处理的了)

1，首先一般是用MAP/VALUE进行分布式存储

保证可靠性：

分布式缓存，一般比如N个分布式节点，存储时同时放进M个中，你查询数据只要从N-M个中读到没此数据即为无(Quorum NRW)，当然还可以进行日志记录法：

记录每次的日志操作，当机器宕机可以从日志中恢复内存中的数据，redis就有这种模式做法

2，然后对相同的操作进行合并 ，即MAP/reduce 操作（MapReduce）

如何reduce操作：可以通过bloom-filter 算法①初刷， 进行找出相同的对象操作，然后对它进行reduce

3，然后进行文件存储（文件系统）

4，进行运算（拆逻辑层）

5，入库（持久化存储层）

上面每一点都可以去研究，做起来都不简单；

如淘宝对应的

 1，2 Tair； 3 TFS；4HSF；5 TDDL；

 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

① bloom-filter 算法简单来说就是把一系列对象进行HASH值存储，然后定义一个足够大的BIT数组把对应位数的值设置为1，然后比较对象是否存在时可以从BIT数组中查找，当找到对应值有一个为0证明改对象肯定不存在；此算法好处是高效，空间最大利用率，但不能保证找出全是1的为存在对象，只能找出有一个为0的对象肯定不存在；

WEB大数据量处理的目标思路：

我认为就是用低成本的硬件做分布式，实现大数据量处理的高性能（即保证数据的可用性，只需要最终一致性），可扩展性的处理；

补充上面的

其实上面说的的数据库还可以很多方面的优化， 比如80/20的原则，比如树节点存储，比如其它数据库优化

说白了， 大数据处理就是一个字  ‘拆’ 

另：这篇文章我也是尝试研究，有偏差请指出，共同学习，文章慢慢补充中