第 1章　绪论　1
　1.1 数据库的相关概念　2
1.1.1　关系型数据库管理系统　2
1.1.2　关系型数据库的瓶颈　4
1.1.3　NoSQL的特点　4
1.1.4　NewSQL的概念　6
1.1.5　NoSQL的典型应用场景　7
　1.2 大数据的技术体系　8
1.2.1　大数据的特征　9
1.2.2　大数据的采集　10
1.2.3　大数据的存储　11
1.2.4　大数据的管理和使用　13
1.2.5　数据可视化　13
1.2.6　大数据安全与治理　15
小结　15
思考题　16
第 2章　NoSQL数据库的基本原理　17
　2.1 关系型数据库的原理简述　18
2.1.1　关系模型　18
2.1.2　关系型数据库的完整性约束　19
2.1.3　关系型数据库的事务机制　19
2.1.4　关系型数据库的分布式部署　21
　2.2 分布式数据管理的特点　23
2.2.1　数据分片　24
2.2.2　数据多副本　24
2.2.3　一次写入多次读取　26
2.2.4　分布式系统的可伸缩性　27
　2.3 分布式系统的一致性问题　27
2.3.1　CAP原理　28
2.3.2　BASE和最终一致性　29
2.3.3　Paxos算法简介　30
　2.4 NoSQL的常见模式　33
2.4.1　键值对存储模式　33
2.4.2　文档式存储模式　34
2.4.3　列存储模式　35
2.4.4　图存储模式　36
　2.5 NoSQL系统的其他相关技术　37
2.5.1　分布式数据处理　37
2.5.2　时间同步服务　38
2.5.3　布隆过滤器　38
小结　40
思考题　40
第3章　HDFS的基本原理　41
　3.1 Hadoop概述　42
3.1.1　Hadoop的由来　42
3.1.2　Hadoop的架构与扩展　43
3.1.3　Hadoop的部署需求　45
　3.2 HDFS原理　46
3.2.1　HDFS架构　46
3.2.2　Namenode的数据结构　47
3.2.3　数据分块和多副本机制　48
3.2.4　数据读写原理　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　集群的启动和停止　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　元数据恢复　61
3.4.5　子节点添加与删除　61
3.4.6　HDFS文件系统操作　62
3.4.7　以Web方式查看文件系统　64
　3.5 MapReduce原理简介　66
　3.6 Hive分布式数据仓库　68
小结　69
思考题　69
第4章　HBase的基本原理与使用　70
　4.1 HBase概述　71
　4.2 HBase的数据模型　72
　4.3 HBase的拓扑结构　74
　4.4 HBase部署与配置　75
　4.5 子节点伸缩性管理　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　数据更新　82
4.6.4　数据查询　83
4.6.5　过滤查询　85
4.6.6　快照操作　89
　4.7 批量导入导出　89
4.7.1　批量导入数据　89
4.7.2　备份和恢复　91
　4.8 通过Java访问HBase　92
4.8.1　开发环境的配置　92
4.8.2　表的连接和操作　93
4.8.3　数据更新　94
4.8.4　数据查询　96
4.8.5　删除列和行　97
4.8.6　过滤器的使用　98
　4.9 通过Python访问HBase　99
4.9.1　基于Thrift框架的多语言编程　99
4.9.2　环境准备　100
4.9.3　代码分析　101
小结　104
思考题　104
第5章　HBase的高 级原理　105
　5.1 水平分区原理　106
5.1.1　META表　106
5.1.2　数据写入和读取机制　108
5.1.3　预写日志　110
5.1.4　分区拆分　111
　5.2 列族与Store　113
5.2.1　列族的属性　113
5.2.2　表在HDFS上的存储　115
5.2.3　HFile的结构　116
5.2.4　Storefile合并　119
　5.3 数据表的基本设计原则　121
5.4　HBase集群的高可用性与伸缩性　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　独立安装Zookeeper　125
5.4.4　集群间同步复制　126
　5.5 HBase的扩展　128
5.5.1　协处理器机制　128
5.5.2　基于HBase的分布式处理　129
5.5.3　扩展开源软件　131
5.5.4　FusionInsight HD简介　134
小结　135
思考题　136
第6章　Cassandra的原理和使用　137
　6.1 Cassandra概述　138
　6.2 Cassandra的技术原理　138
6.2.1　Amazon Dynamo　138
6.2.2　Cassandra的数据模型　143
6.2.3　Yaml格式　145
6.2.4　其他相关技术原理　146
　6.3 Cassandra的部署与配置　147
6.3.1　单节点部署Cassandra　147
6.3.2　Cassandra的配置文件　148
6.3.3　Cassandra集群部署　150
6.3.4　集群启动　150
　6.4 CQL语言与cqlsh环境　151
6.4.1　cqlsh环境简介　152
6.4.2　键空间管理　153
6.4.3　数据表管理　156
6.4.4　CQL的数据类型　158
　6.5 CQL数据查询　161
6.5.1　基本数据查询　161
6.5.2　条件查询　162
6.5.3　索引机制　164
6.5.4　使用标量函数　166
　6.6 CQL数据更新　166
6.6.1　插入、更新和删除　166
6.6.2　读写一致性　169
6.6.3　集合列操作　171
6.6.4　计数器列的操作　174
6.6.5　日期时间列的操作　175
6.6.6　批量导入/导出数据　176
　6.7 基本集群维护方法　177
6.7.1　编程接口简介　177
6.7.2　多数据中心与机架感知策略　177
6.7.3　Nodetool工具　178
6.7.4　常见节点管理方法　180
　6.8 编程访问Cassandra　181
6.8.1　通过Java访问Cassandra　181
6.8.2　通过Python访问Cassandra　182
　小结　183
　思考题　183
第7章　MongoDB的原理和使用　184
　7.1 概述　185
　7.2 MongoDB的技术原理　185
7.2.1　文档和集合　185
7.2.2　分片机制和集群架构　186
7.2.3　CouchDB简介　188
　7.3 安装配置MongoDB　189
7.3.1　单机环境部署　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环境　191
7.4.2　数据库和集合操作　193
7.4.3　基本增删改查操作　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 批量操作和数据备份　203
　7.6 MongoDB集群化部署　204
7.6.1　单机多实例　204
7.6.2　部署复制集　205
7.6.3　部署分片集　209
　7.7 通过Java访问MongoDB　213
7.7.1　表和数据操作　213
7.7.2　Gridfs操作　216
　7.8 通过Python访问MongoDB　218
小结　220
思考题　220
第8章　其他NoSQL数据库简介　221
　8.1 图数据库简介　222
　8.2 Neo4j的安装与使用　223
8.2.1　在Windows中安装Neo4j　223
8.2.2　在CentOS 7中安装Neo4j　224
8.2.3　Neo4j的Web操作界面　225
8.2.4　Cypher语言简介　226
8.2.5　通过Java访问Neo4j　229
8.2.6　通过Python访问Neo4j　230
　8.3 Redis和内存数据库　231
　8.4 搜索引擎系统　232
小结　236
思考题　236
附录　237
附录1　在CentOS 7上实现SSH无密码访问　237
附录2　在CentOS 7上部署NTP服务端与客户端　239
附录3　在CentOS 7上安装Python 3　240
附录4　在CentOS 7上安装Thrift编译器　241
附录5　《NoSQL数据库原理》配套实验课程方案简介　242