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本复习提纲只适用于JMU软件工程大数据课程（ckm授课）
具体内容参考老师提纲的考纲，18和20级的考纲就有部分变动
（老师还考了spark的运行流程还是运行原理来着，就这一题出考纲了，其他都在考纲范围内）
还是附上完整版的pdf吧
链接：https://pan.baidu.com/s/1189c4G0CO8mx5SjUHMkRTQ?pwd=t3pe
提取码：t3pe
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第一章
无变化
第三章
3.6 数据存放策略和原因P51
（新增）冗余复制因子为3时的数据存放策略
主要记住这个，策略了原因了解一下就行。
HDFS默认的冗余复制因子是3，每一个文件块会被同时保存到3个地方，其中，有两副本放在同一个机架的不同机器上，第三个副本放在不同机架的机器上，这样既可以保证机架发生异常时的数据恢复，也可以提高数据读写性能。
第四章
（新增）4.2.3 HBASE概念视图与物理视图的不同，举例说明
在HBASE的概念视图中，一个表可以视为一个稀疏，多维的映射关系，每个行都包含相同的列族，尽管行不需要在每个列族里存储数据。比如下图，是一个存储网页的HBASE表，行键是一个反向URL，有列族contents和anchor，前两行列族contents的内容为空，后三行列族anchor为空。HBASE表是一个稀疏的映射关系，即存在很多空的单元格。
在概念视图层面，HBASE中每个表是由许多行组成的，但是在物理存储层面，它采用了基于列的存储方式，而不是像传统关系数据库那样采用基于行的存储方式，比如上图的HBASE表会按照contents和anchor两个列族分别存放，属于同一个列族的数据保存在一起，同时，和每个列族一起存放的还包括行键和时间戳。
在表 4-4 的概念视图中，我们可以看到，有些列是空的，即这些列上面不存在值。在物理视图中，这些空的列不会被存储成 null，而是根本就不会被存储，当请求这些空白的单元格的时候会返回 null 值。
4.5 （修改）HBASE的系统结构与客户端、Zookeeper服务器、Master服务器、Region服务器功能P74-75
-
HBASE一般采用HDFS作为底层数据存储。
-
客户端
客户端包含访问HBase的接口，同时缓存中维护着已经访问过的Region信息，用来加快后续数据访问过程。 -
Region服务器/Region Server
Region Server 为 Region 的管理者，其实现类为 HRegionServer，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求。主要作用如下:- 维护master分配给他的region，处理对这些region的IO请求。
- 负责切分正在运行过程中变的过大的region。
-
Master
一个HBase集群存在多个HMaster节点,每时每刻只有一个hmaster在运行。主要作用如下：
- 只维护表和region的元数据，而不参与数据的输入/输出过程，hmaster失效仅仅会导致所有的元数据无法被修改，但表的数据读/写还是可以正常进行的。
- 对于 RegionServer的操作：分配 regions到RegionServer，监控每个 RegionServer的状态，负载均衡和故障转移。
- client访问hbase上的数据并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问region server），master仅仅维护table和region的元数据信息（table的元数据信息保存在zookeeper上），负载很低。
注意：master上存放的元数据是region的存储位置信息，但是在用户读写数据时，都是先写到region server的WAL日志中（应该就是HLog吧，没去查），之后由region server负责将其刷新到region中。所以，用户并不直接接触region，无需知道region的位置，所以并不需要从master处获得region的元数据，而只需要从zookeeper中获取region server的位置元数据，之后便直接和region server通信。
-
Zookeeper
- Zookeeper实时监控每个Region Server的状态并通知给Master。
- 保证任意时刻总有一个Master在运行，避免Master的’单点失效问题‘。
- HBase 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。（辅助Master，减轻Master的负载）
推荐看看这个：https://blog.csdn.net/mm_bit/article/details/51304233
总结一下
- Master记载的是Region和table的元数据。
- ZooKeeper记载的是Region Server的元数据，读写数据只需要Region Server的元数据。
- hmaster启动时候会将hbase系统表.ROOT.加载到 zookeeper，根据三层结构zookeeper可以获取所有region server的元数据。
4.6 （补充）RegionServer，Region
-
一个Region Server包括多个Region，这些Region共用一个公共的HLog；
-
每个Region按照列族进行存储，一个Store就是代表一个列族；
-
写数据
- 写数据首先被写入MemStore和HLog，操作写入HLog后MemStore才会刷写入磁盘。
- 一个Store中的数据不是直接写到底层中去，而是先写到MemStore（缓存）中，缓存满了后再flush到StoreFile磁盘文件中；StoreFile是HBase中的表示形式，底层是借助于HDFS中称为HFile的文件存储。
-
读数据
- 读取数据时， 先访问MemStore缓存，缓存中没找到才去磁盘中的StoreFile寻找。
-
缓存的刷新
- 系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中，清空缓存，并在Hlog里面写入一个标记；每次刷新都生成一个新的StoreFile文件。
- 每个Region Server都有一个自己的HLog文件，每次启动都检查该文件，确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作；如果发现更新，则先写入MemStore，再刷写到StoreFile，最后删除旧的Hlog文件，开始为用户提供服务。
第五章
5.2 （纠错）关系型数据库不满足Web2.0应用的三大原因 P96
- 无法满足海量数据的管理需求。
- 无法满足数据高并发的需求。
- 无法满足高可拓展性和高可用性的需求。
5.3（新增）NoSQL数据库与关系型数据库比较（优势与劣势）P97
- 关系数据库
- 突出优势在于，以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准，支持事务 ACID 四性，借助索引机制可以实现高效的查询，技术成熟，有专业公司的技术支持。
- 其劣势在于，可扩展性较差，无法较好地支持海量数据存储，数据模型过于死板，无法较好地支持 Web 2.0 应用，事务机制影响了系统的整体性能等。
- NOSOL 数据库
- 明显优势在于，可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持 Web 2.0应用，具有强大的横向扩展能力等。
- 其劣势在于，缺乏数学理论基础，复杂查询性能不高，一般都不能实现事务强一致性，很难实现数据完整性，技术尚不成熟，缺乏专业团队的技术支持，维护较困难等。
记关键词，现编吧：数据库原理，数据规模，数据库模式，查询效率，一致性，数据完整性，扩展性，可用性，标准化，技术支持，可维护性。
## 5.4 （补充）四大类型NOSQL数据库名称与特点P99-101 * 键值数据库 * 优点：扩展性好，灵活性好 ，**大量写操作性能高**。 * 缺点：**无法存储结构化信息，条件查询效率比较低**（准确就是不行，因为数据没有管理）。 * 列族数据库（参考hbase） * 优点：查找速度快，可扩展性强，容易进行分布式扩展，复杂性低。 * 缺点：**功能较少**，大都**不支持强事务一致性**。 * 文档数据库 * 优点：性能好，灵活性高，复杂度低，数据结构灵活，容易迁移，安全。 * 缺点：**缺乏统一的查询语句，查询性能不行，没有事务** * 图数据库 * 优点：灵活性高，**支持复杂的图算法**，可用于构建**复杂的关系图谱**。 * 缺点：**复杂性高，只能支持一定的数据规模**。
第七章
7.1 （新增）MapReduce与Hadoop的关系 P134
大规模数据集的处理包括分布式存储和分布式计算两个核心环节。Hadoop 使用分布式文件系统HDFS实现分布式数据存储，用 Hadoop MapReduce实现分布式计算。MapReduce的输入输出都需要借助于分布式文件系统进行存储，这些文件被分布存储到集群中的多个节点。
7.4 （新增）什么是“计算向数据靠拢”？为什么采用这一思想？
MapReduce设计的一个理念就是”计算向数据靠拢“：不移动数据，每台计算机之间的数据不交互，而是把计算程序发送给数据。
原因：移动数据需要大量的网络传输开销，尤其在大规模的数据环境下这种开销犹为惊人。移动计算要比移动数据更加经济。
第九章
（补充）9.1 Hadoop的缺陷与Spark的优点，优点的实现方式P174
Hadoop的缺陷：
Spark的优点及其实现方式
- Spark的计算模式也属于MapReduce，但不限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活。
- Spark提供了内存计算，中间结果直接存放到内存中，带来了更高的迭代运算效率。
- Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。
9.2 Spark生态系统的组件与其功能 P176
-
Spark Core
Spark Core包含了Spark基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，主要面对批数据处理场景。Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景。
-
Spark SQL
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员不需要自己编写Spark应用程序，开发人员可以轻松使用你SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析。
-
Spark Streaming
Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume和TCP套接字等。
-
MLlib（机器学习）
MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只需要具备一定的理论知识就能进行机器学习工作。
-
GraphX（图计算）
GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写优化，GraphX性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂地图算法。
9.3 （补充）RDD与DAG的基本概念 P180
理解RDD的话看这个：
- RDD，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD ，不同的分片、 数据之间的依赖 、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
9.4 （新增）RDD转换操作与行动操作的区别 P180
- “行动”：用于执行计算并指定输出的形式。
- “转换”：指定RDD之间的相互依赖关系。
两类操作的主要区别是，转换操作(如map，filter、groupBy、join 等)接受RDD并返回RDD，而行动操作(如count、collect等)接受RDD但是返回非RDD(即输出一个值或结果)。
9.4 （补充）RDD哪些操作属于转换操作，哪些操作属于行动操作（常用API表）
- 转换操作(如map，filter、groupBy、join 等)
- 行动操作(如count、collect 等)
（新增）9.5 RDD惰性调用与DAG的构建
- RDD惰性调用：在RDD的执行过程中，真正计算发生在RDD的“行动”操作。对于“行动”之前的所有“转换”操作，Spark只是记录“转换”操作应用的一些基础数据集以及RDD生成的轨迹，即互相之间的依赖关系，而不会触发真正的计算。
- DAG的构建：当进行“行动”操作的时候，Spark才会根据RDD的依赖关系生产DAG，并从起点开始真正的计算。
补充一下：（了解就行）
采用惰性调用,通过DAG连接起来的一系列RDD操作就可以实现管道化,避免了多次转换操作之间数据同步的等待，而且不必担心有过多的中间数据，因为这些具有血缘关系（DAG）的操作都管道化了，一个操作得到的结果不需要保存为中间数据，而是直接管道式地流入到下一个操作进行处理。同时，这种通过血缘关系把一系列操作进行管道化连接的设计方式，也使得管道中每次操作的计算变得相对简单，保证了每个操作在处理逻辑上的单一性。
（新增）9.6 Spark宽依赖与窄依赖的定义，DAG阶段的划分
9.6.1 Spark宽依赖与窄依赖的定义
这里的宽窄可以记作父RDD的一个分区对应子RDD分区的范围大小，对应一个子RDD分区就是窄，对应多个就是宽。
9.6.2 DAG阶段的划分
在DAG中进行反向解析，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的RDD加入到当前阶段中，将窄依赖尽量划分在同一阶段中。
第十章
流数据就是动态数据。
（补充）10.5.3 Spark和Spark Streaming的差别
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