数据库到分布式计算：从入门到实践

本文档是一份针对数据库到分布式计算框架的入门指南，旨在帮助读者理解数据存储和处理在分布式环境中的演进和发展。主要内容涵盖了以下几个关键知识点： 1. **数据存储与OLTP/OLAP**: - Online Transaction Processing (OLTP) 主要关注实时、频繁的事务处理，而 Online Analytic Processing (OLAP) 则用于复杂的分析查询，通常涉及大量数据的汇总统计。 - 数据仓库（Data Warehouse）是为支持OLAP设计的，它通过 Extract-Transform-Load (ETL) 过程将实时数据转化为适合分析的形式。 2. **列式存储与LSM**: - 对于高效的数据分析，列式存储（如Oracle或MonetDB）被推荐，因为它将每个列的数据紧凑存放，便于快速扫描。 - Log-Structured Merge Trees (LSM) 是一种重要的数据索引技术，LevelDB、RocksDB 和 Lucene 等都是其变体，尤其在存储大量数据时表现出色。 3. **Hadoop生态系统**: - Hadoop Distributed File System (HDFS) 是Hadoop的核心组件，提供分布式数据存储。 - HBase 是基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，支持大规模数据存储和在线查询。 - Hive 是数据仓库工具，通过Hive SQL进行数据查询和分析，与Hadoop紧密集成。 - MapReduce 是Hadoop的第一代分布式计算框架，它负责数据的分布式处理。 4. **从MapReduce到Spark**: - Spark 与 Hadoop 的关系在于，Hadoop专注于存储和I/O，MapReduce负责计算，而Spark更注重内存计算，提供了更快的迭代计算能力。 - Spark 的核心概念是 Resilient Distributed Datasets (RDD)，它是可扩展且容错的数据结构，所有Spark操作都基于RDD。 - Spark 提供了 immutability（只读性），使得数据处理更为高效。 5. **Spark应用示例**: - 包括计算小于n的所有质数的算法，这展示了Spark在数值计算中的应用。 - XPanel 数据分析和算法建模，通过 SparkSQL 进行离线数据分析，以及利用 Spark MLlib 库构建预测模型。 通过阅读这篇文档，学习者可以掌握从基础数据库设计到高级分布式计算框架（如Spark）的迁移路径，以及如何有效地在这些框架中进行数据处理和分析。