第 1章　緒論　1
　1.1 數據庫的相關概念　2
1.1.1　關系型數據庫管理系統　2
1.1.2　關系型數據庫的瓶頸　4
1.1.3　NoSQL的特點　4
1.1.4　NewSQL的概念　6
1.1.5　NoSQL的典型應用場景　7
　1.2 大數據的技術體系　8
1.2.1　大數據的特征　9
1.2.2　大數據的采集　10
1.2.3　大數據的存儲　11
1.2.4　大數據的管理和使用　13
1.2.5　數據可視化　13
1.2.6　大數據安全與治理　15
小結　15
思考題　16
第 2章　NoSQL數據庫的基本原理　17
　2.1 關系型數據庫的原理簡述　18
2.1.1　關系模型　18
2.1.2　關系型數據庫的完整性約束　19
2.1.3　關系型數據庫的事務機制　19
2.1.4　關系型數據庫的分布式部署　21
　2.2 分布式數據管理的特點　23
2.2.1　數據分片　24
2.2.2　數據多副本　24
2.2.3　一次寫入多次讀取　26
2.2.4　分布式系統的可伸縮性　27
　2.3 分布式系統的一致性問題　27
2.3.1　CAP原理　28
2.3.2　BASE和最終一致性　29
2.3.3　Paxos算法簡介　30
　2.4 NoSQL的常見模式　33
2.4.1　鍵值對存儲模式　33
2.4.2　文檔式存儲模式　34
2.4.3　列存儲模式　35
2.4.4　圖存儲模式　36
　2.5 NoSQL系統的其他相關技術　37
2.5.1　分布式數據處理　37
2.5.2　時間同步服務　38
2.5.3　布隆過濾器　38
小結　40
思考題　40
第3章　HDFS的基本原理　41
　3.1 Hadoop概述　42
3.1.1　Hadoop的由來　42
3.1.2　Hadoop的架構與擴展　43
3.1.3　Hadoop的部署需求　45
　3.2 HDFS原理　46
3.2.1　HDFS架構　46
3.2.2　Namenode的數據結構　47
3.2.3　數據分塊和多副本機制　48
3.2.4　數據讀寫原理　50
3.2.5　HDFS支持的序列化文件　51
　3.3 部署和配置HDFS　52
3.3.1　部署HDFS　53
3.3.2　HDFS的基本配置　55
3.3.3　集群的啟動和停止　57
　3.4 使用和管理HDFS　58
3.4.1　管理和操作命令　58
3.4.2　格式化Namenode　59
3.4.3　Namenode的安全模式　60
3.4.4　元數據恢復　61
3.4.5　子節點添加與刪除　61
3.4.6　HDFS文件系統操作　62
3.4.7　以Web方式查看文件系統　64
　3.5 MapReduce原理簡介　66
　3.6 Hive分布式數據倉庫　68
小結　69
思考題　69
第4章　HBase的基本原理與使用　70
　4.1 HBase概述　71
　4.2 HBase的數據模型　72
　4.3 HBase的拓撲結構　74
　4.4 HBase部署與配置　75
　4.5 子節點伸縮性管理　78
　4.6 HBase的基本操作　79
4.6.1　HBase Shell　79
4.6.2　表和列族操作　79
4.6.3　數據更新　82
4.6.4　數據查詢　83
4.6.5　過濾查詢　85
4.6.6　快照操作　89
　4.7 批量導入導出　89
4.7.1　批量導入數據　89
4.7.2　備份和恢復　91
　4.8 通過Java訪問HBase　92
4.8.1　開發環境的配置　92
4.8.2　表的連接和操作　93
4.8.3　數據更新　94
4.8.4　數據查詢　96
4.8.5　刪除列和行　97
4.8.6　過濾器的使用　98
　4.9 通過Python訪問HBase　99
4.9.1　基于Thrift框架的多語言編程　99
4.9.2　環境準備　100
4.9.3　代碼分析　101
小結　104
思考題　104
第5章　HBase的高 級原理　105
　5.1 水平分區原理　106
5.1.1　META表　106
5.1.2　數據寫入和讀取機制　108
5.1.3　預寫日志　110
5.1.4　分區拆分　111
　5.2 列族與Store　113
5.2.1　列族的屬性　113
5.2.2　表在HDFS上的存儲　115
5.2.3　HFile的結構　116
5.2.4　Storefile合并　119
　5.3 數據表的基本設計原則　121
5.4　HBase集群的高可用性與伸縮性　121
5.4.1　Zookeeper的基本原理　122
5.4.2　基于Zookeeper的高可用性　124
5.4.3　獨立安裝Zookeeper　125
5.4.4　集群間同步復制　126
　5.5 HBase的擴展　128
5.5.1　協處理器機制　128
5.5.2　基于HBase的分布式處理　129
5.5.3　擴展開源軟件　131
5.5.4　FusionInsight HD簡介　134
小結　135
思考題　136
第6章　Cassandra的原理和使用　137
　6.1 Cassandra概述　138
　6.2 Cassandra的技術原理　138
6.2.1　Amazon Dynamo　138
6.2.2　Cassandra的數據模型　143
6.2.3　Yaml格式　145
6.2.4　其他相關技術原理　146
　6.3 Cassandra的部署與配置　147
6.3.1　單節點部署Cassandra　147
6.3.2　Cassandra的配置文件　148
6.3.3　Cassandra集群部署　150
6.3.4　集群啟動　150
　6.4 CQL語言與cqlsh環境　151
6.4.1　cqlsh環境簡介　152
6.4.2　鍵空間管理　153
6.4.3　數據表管理　156
6.4.4　CQL的數據類型　158
　6.5 CQL數據查詢　161
6.5.1　基本數據查詢　161
6.5.2　條件查詢　162
6.5.3　索引機制　164
6.5.4　使用標量函數　166
　6.6 CQL數據更新　166
6.6.1　插入、更新和刪除　166
6.6.2　讀寫一致性　169
6.6.3　集合列操作　171
6.6.4　計數器列的操作　174
6.6.5　日期時間列的操作　175
6.6.6　批量導入/導出數據　176
　6.7 基本集群維護方法　177
6.7.1　編程接口簡介　177
6.7.2　多數據中心與機架感知策略　177
6.7.3　Nodetool工具　178
6.7.4　常見節點管理方法　180
　6.8 編程訪問Cassandra　181
6.8.1　通過Java訪問Cassandra　181
6.8.2　通過Python訪問Cassandra　182
　小結　183
　思考題　183
第7章　MongoDB的原理和使用　184
　7.1 概述　185
　7.2 MongoDB的技術原理　185
7.2.1　文檔和集合　185
7.2.2　分片機制和集群架構　186
7.2.3　CouchDB簡介　188
　7.3 安裝配置MongoDB　189
7.3.1　單機環境部署　189
7.3.2　MongoDB的配置文件　191
　7.4 基本命令行操作　191
7.4.1　Shell環境　191
7.4.2　數據庫和集合操作　193
7.4.3　基本增刪改查操作　194
7.4.4　聚合和管道　196
7.4.5　索引操作　198
7.4.6　Gridfs的原理和操作　201
　7.5 批量操作和數據備份　203
　7.6 MongoDB集群化部署　204
7.6.1　單機多實例　204
7.6.2　部署復制集　205
7.6.3　部署分片集　209
　7.7 通過Java訪問MongoDB　213
7.7.1　表和數據操作　213
7.7.2　Gridfs操作　216
　7.8 通過Python訪問MongoDB　218
小結　220
思考題　220
第8章　其他NoSQL數據庫簡介　221
　8.1 圖數據庫簡介　222
　8.2 Neo4j的安裝與使用　223
8.2.1　在Windows中安裝Neo4j　223
8.2.2　在CentOS 7中安裝Neo4j　224
8.2.3　Neo4j的Web操作界面　225
8.2.4　Cypher語言簡介　226
8.2.5　通過Java訪問Neo4j　229
8.2.6　通過Python訪問Neo4j　230
　8.3 Redis和內存數據庫　231
　8.4 搜索引擎系統　232
小結　236
思考題　236
附錄　237
附錄1　在CentOS 7上實現SSH無密碼訪問　237
附錄2　在CentOS 7上部署NTP服務端與客戶端　239
附錄3　在CentOS 7上安裝Python 3　240
附錄4　在CentOS 7上安裝Thrift編譯器　241
附錄5　《NoSQL數據庫原理》配套實驗課程方案簡介　242