NoSQL，泛指非关系型的数据库。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
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虽然关系型数据库系统RDBMS在安装和使用上仍然占有主要地位，但毋庸置疑，非关系型数据库NoSQL技术已经成为今天发展最快的数据库技术。
NoSQL详解：如何找到对的技术
NoSQL是对数据库系统的总称，在某种程度上，它的性能和用途可能完全不同。NoSQL一词最早产生于上世纪九十年代，意思是NoSQL(没有SQL语言)，后来随着时间和技术的发展，SQL界面仍然作为处理数据的方式存在，所以NoSQL又有了新的诠释，即NotOnlySQL(不只是SQL语言)。今天，NoSQL数据库凭借着其非关系型、分布式、开源和横向扩展等优势，被认为是下一代数据库产品。
四种主要的NoSQL数据库和它们主要的应用场景
键值数据库：当数据以键的形式访问时，比如通过国际标准书号ISBN找一本书，键值数据库是最理想的。在这里，ISBN是键，书籍的其他信息就是值。必须知道键才能查询，不过值是一堆无意义的数据，读取之后必须经过翻译。
文档存储数据库：该数据库以文档的形式管理和存储数据。有点类似于键值数据库，但文档数据库中的数据有结构。与键值数据库中值是一堆无意义的数据不同，文档数据库中数据以文档的结构被描述，典型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML.文档存储数据库中的数据可以通过定义的任何模式进行查询，但键值数据库只能通过它的键进行查询。
架构图如下图所示。这张图基本涵盖了互联网技术公司的大部分技术点，不同公司只是在具体的技术实现上稍有差异，但不会跳出这个框架的范畴。
SQL： 常用的有mysql，用于存储业务数据。互联网发展初期，各个业务一般都会独立运营mysql集群，但随着业务越来越多，mysql集群规模越来越大，那就有必要做成SQL平台。
NoSQL: 翻译为Not Only SQL，作为mysql的一种补充。Nosql一般本身就提供集群，且使用起来很方便，公司业务发展初期没有必要。一般Nosql集群的数量越来越多，那就有必要做成Nosql平台。
小文件： 互联网中有很多小文件，比如商品图片，Facebook的图片。这类小文件具有数据小、数量巨大、访问大的特点。如果每个业务都去考虑小文件存储的话，就会出现重复造轮子现象，那就有必要做成小文件平台了。
大文件： 互联网的大文件主要分为两类：一类是业务上的大数据，例如Youtube的视频、电影网站的电影；另一类是海量的日志数据，例如各种访问日志。实力雄厚的一些大公司会基于开源方案做成大数据平台。
开发框架： 比如常见的Spring框架。
Web服务器： 常见的有tomcat、jetty等。
容器： Docker可以极大降低运维成本，以及在实现动态扩容上非常方便。
配置中心： 故名思义，配置中心就是集中管理各个系统的配置。
服务中心： 解决跨系统依赖的配置和调度问题。比如有10个系统依赖A系统的x接口，此时A系统实现了一个y接口可以更好地支持x接口，那么如果直接更新10个系统依赖的配置将会很麻烦。
消息队列： 支持系统解耦。
负载均衡： 充当任务分配器的职责。
CDN： 可以对一些常用文件进行就近缓存，来提高访问速度。
多机房： 多机房的主要目的是备灾，当机房故障时可以快速地将业务切换到另外一个机房，这种切换操作允许一定时间的中断，比如10分钟，1个小时。
多中心： 多中心的要求就更高了，要求同时对外提供服务，且业务能够自动在多中心之间切换，故障后不需人工干预或者很少的人工干预就能自动恢复。
用户管理： 对各个系统的用户进行统一管理。
消息推送： 根据不同途径分为短信、邮件、站内信、App推送。
存储云： 实现是CDN+小文件存储。
图片云： 实现也是CDN+小文件存储。为何不与存储云统一一套系统呢？这是因为图片业务的复杂性导致的。图片涉及的业务会更多，包括裁剪、压缩、美化、审核、水印等。
业务千差万别，各个互联网业务面对的主要问题是复杂度越来越高。此时就要用到拆和合的技术。拆即将一个大系统拆分为多个子系统，降低复杂度。当子系统越来越多，有可能就需要采用合的技术。
测试平台的核心目的是提升测试效率。
运维平台的核心职责分为四大块：配置、部署、监控、应急。
数据平台的核心职责主要包含三部分：数据管理、数据分析和数据应用。
管理平台的核心职责就是权限管理。
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
大数据
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
内存数据库，也叫缓存，可以存储访问频次很高的数据
redis是一个nosql(not only sql不仅仅只有sql)数据库，翻译成中文叫做非关系型型数据库
私は大学に入って以来、かなり强い「手を动かす」実践力を持っておりました。新しい物事への呑み込みが早く、柔软性に富んでいると思います。NEC研究所で実习している间、新兴テクノロジーNoSQLのシステムプラットフォームについて研究しておりました。短い1ヶ月の间、真面目に学んだり仕事に励（はけ）んだりしただけでなく、任务もうまく果たせたと思います。
そして、大学学生会に入って、先辈たちといっしょに学校サイトの机能开発をしていたので、内部システム开発とデザインの経験を持っております。その後、システムマネジメントを2年间しておりました。学校のサーバーの安全管理をしていたので、セキュリティーについても経験を积んでおります。
手工翻译！请参考！
