什么是NoSQL数据库？从名称“非SQL”或“非关系型”衍生而来，这些数据库不使用类似SQL的查询语言，通常称为结构化存储。这些数据库自1960年就已经存在，但是直到现在一些大公司（例如Google和Facebook）开始使用它们时，这些数据库才流行起来。该数据库最明显的优势是摆脱了一组固定的列、连接和类似SQL的查询语言的限制。有时，NoSQL这个名称也可能表示“不仅仅SQL”，来确保它们可能支持SQL。 NoSQL数据库使用诸如键值、宽列、图形或文档之类的数据结构，并且可以如JSON之类的不同格式存储。
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Hadoop
文件系统：文件系统是用来存储和管理文件，并且提供文件的查询、增加、删除等操作。
直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令，就可以看到当前目录下的文件夹、文件。
文件存储在哪里？硬盘
一台只有250G硬盘的电脑，如果需要存储500G的文件可以怎么办？先将电脑硬盘扩容至少250G，再将文件分割成多块，放到多块硬盘上储存。
通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。
HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。
在分布式文件系统中，一个大文件会被切分成块，分别存储到几台机器上。结合上文中提到的那个存储500G大文件的那个例子，这500G的文件会按照一定的大小被切分成若干块，然后分别存储在若干台机器上，然后提供统一的操作接口。
看到这里，不少人可能会觉得，分布式文件系统不过如此，很简单嘛。事实真的是这样的么？
潜在问题
假如我有一个1000台机器组成的分布式系统，一台机器每天出现故障的概率是0.1%，那么整个系统每天出现故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一个容错机制来保证发生差错时文件依然可以读出，这里暂时先不展开介绍。
如果要存储PB级或者EB级的数据，成千上万台机器组成的集群是很常见的，所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀。
这是一张HDFS的架构简图：
client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上，从而发起查询。此外，不仅是查询文件，写入文件的时候也是先去请教NameNode，看看应该往哪个DateNode中去写。
为了某一份数据只写入到一个Datanode中，而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题，需要通过冗余备份的方式来进行容错处理。因此，HDFS在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失。
实际上，每个数据块在HDFS上都会保存多份，保存在不同的DataNode上。这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法。
接下来我们来看一下完整的文件写入的流程：
大文件要写入HDFS，client端根据配置将大文件分成固定大小的块，然后再上传到HDFS。
读取文件的流程：
1、client询问NameNode，我要读取某个路径下的文件，麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上？
2、NameNode回复client，这个路径下的文件被切成了3块，分别在DataNode1、DataNode3和DataNode4上
3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3个文件块，通过stream读取并且整合起来
文件写入的流程：
1、client先将文件分块，然后询问NameNode，我要写入一个文件到某个路径下，文件有3块，应该怎么写？
2、NameNode回复client，可以分别写到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，记住，每个块重复写3份，总共是9份
3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把数据写到他们上面
出于容错的考虑，每个数据块有3个备份，但是3个备份快都直接由client端直接写入势必会带来client端过重的写入压力，这个点是否有更好的解决方案呢？回忆一下mysql主备之间是通过binlog文件进行同步的，HDFS当然也可以借鉴这个思想，数据其实只需要写入到一个datanode上，然后由datanode之间相互进行备份同步，减少了client端的写入压力，那么至于是一个datanode写入成功即成功，还是需要所有的参与备份的datanode返回写入成功才算成功，是可靠性配置的策略，当然这个设置会影响到数据写入的吞吐率，我们可以看到可靠性和效率永远是“鱼和熊掌不可兼得”的。
潜在问题
NameNode确实会回放editlog，但是不是每次都从头回放，它会先加载一个fsimage，这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照，然后再在这个基础上回放editlog，完成后，会清空editlog，再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage，方便下一次加载。
这样，全量回放就变成了增量回放，但是如果NameNode长时间未重启过，editlog依然会比较大，恢复的时间依然比较长，这个问题怎么解呢？
SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程，它会定期地将editlog写入fsimage，然后情况原来的editlog，从而保证editlog的文件大小维持在一定大小。
NameNode挂了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一个NameNode，它挂了，整个系统就挂了。hadoop2.x之前，整个集群只能有一个NameNode，是有可能发生单点故障的，所以hadoop1.x有本身的不稳定性。但是hadoop2.x之后，我们可以在集群中配置多个NameNode，就不会有这个问题了，但是配置多个NameNode，需要注意的地方就更多了，系统就更加复杂了。
俗话说“一山不容二虎”，两个NameNode只能有一个是活跃状态active，另一个是备份状态standby，我们看一下两个NameNode的架构图。
两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog，保持状态一致可以相互替换。
因为active的NameNode挂了之后，standby的NameNode要马上接替它，所以它们的数据要时刻保持一致，在写入数据的时候，两个NameNode内存中都要记录数据的元信息，并保持一致。这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的，并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能。
进行数据同步操作的过程如下：
active NameNode有操作之后，它的editlog会被记录到JournalNode中，standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步，同时standby NameNode会监听记录的变化。这样做的话就是实时同步了，并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能。
优点：
缺点：
一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。
列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。
图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。
