NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是否意味著缺乏安全性？

NoSQL薄弱的安全性會(huì)給企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響 。Imperva公司創(chuàng)始人兼CTO Amichai Shulman如是說(shuō)。在新的一年中，無(wú)疑會(huì)有更多企業(yè)開(kāi)始或籌劃部署NoSQL。方案落實(shí)后就會(huì)逐漸發(fā)現(xiàn)種種安全問(wèn)題，因此早做準(zhǔn)備才是正確的選擇。 作為傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的替代方案，NoSQL在查詢中并不使用SQL語(yǔ)言，而且允許用戶隨時(shí)變更數(shù)據(jù)屬性。此類數(shù)據(jù)庫(kù)以擴(kuò)展性良好著稱，并能夠在需要大量應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)本身進(jìn)行實(shí)時(shí)交互的交易處理任務(wù)中發(fā)揮性能優(yōu)勢(shì)，Couchbase創(chuàng)始人兼產(chǎn)品部門高級(jí)副總裁James Phillips解釋稱：NoSQL以交易業(yè)務(wù)為核心。它更注重實(shí)時(shí)處理能力并且擅長(zhǎng)直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，大幅度促進(jìn)了交互型軟件系統(tǒng)的發(fā)展。Phillips指出。其中最大的優(yōu)勢(shì)之一是能夠隨時(shí)改變(在屬性方面)，由于結(jié)構(gòu)性的弱化，修改過(guò)程非常便捷。 NoSQL最大優(yōu)勢(shì)影響其安全性 NoSQL的關(guān)鍵性特色之一是其動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)模型，Shulman解釋道。我可以在其運(yùn)作過(guò)程中加入新的屬性記錄。因此與這種結(jié)構(gòu)相匹配的安全模型必須具備一定的前瞻性規(guī)劃。也就是說(shuō)，它必須能夠了解數(shù)據(jù)庫(kù)引入的新屬性將引發(fā)哪些改變，以及新加入的屬性擁有哪些權(quán)限。然而這個(gè)層面上的安全概念目前尚不存在，根本沒(méi)有這樣的解決方案。 根據(jù)Phillips的說(shuō)法，某些NoSQL開(kāi)發(fā)商已經(jīng)開(kāi)始著手研發(fā)安全機(jī)制，至少在嘗試保護(hù)數(shù)據(jù)的完整性。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，如果我們的數(shù)據(jù)組成不正確，那么它將無(wú)法與結(jié)構(gòu)并行運(yùn)作，換言之?dāng)?shù)據(jù)插入操作整體將宣告失敗。目前各種驗(yàn)證規(guī)則與完整性檢查已經(jīng)比較完善，而事實(shí)證明這些驗(yàn)證機(jī)制都能在NoSQL中發(fā)揮作用。我們與其他人所推出的解決方案類似，都會(huì)在插入一條新記錄或是文檔型規(guī)則時(shí)觸發(fā)，并在執(zhí)行過(guò)程中確保插入數(shù)據(jù)的正確性。 Shulman預(yù)計(jì)新用戶很快將在配置方面捅出大婁子，這并非因?yàn)镮T工作人員的玩忽職守，實(shí)際上主要原因是NoSQL作為一項(xiàng)新技術(shù)導(dǎo)致大多數(shù)人對(duì)其缺乏足夠的知識(shí)基礎(chǔ)。Application Security研發(fā)部門TeamSHATTER的經(jīng)理Alex Rothacker對(duì)上述觀點(diǎn)表示贊同。他指出，培訓(xùn)的一大問(wèn)題在于，大多數(shù)NoSQL的從業(yè)者往往屬于新生代IT人士，他們對(duì)于技術(shù)了解較多，但往往缺乏足夠的安全管理經(jīng)驗(yàn)。 如果他們從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)入手，那么由于強(qiáng)制性安全機(jī)制的完備，他們可以在使用中學(xué)習(xí)。但NoSQL，只有行家才能通過(guò)觀察得出正確結(jié)論，并在大量研究工作后找到一套完備的安全解決方案。因此可能有90%的從業(yè)者由于知識(shí)儲(chǔ)備、安全經(jīng)驗(yàn)或是工作時(shí)間的局限而無(wú)法做到這一點(diǎn)。 NoSQL需在安全性方面進(jìn)行優(yōu)化 盡管Phillips認(rèn)同新技術(shù)與舊經(jīng)驗(yàn)之間存在差異，但企業(yè)在推廣NoSQL時(shí)加大對(duì)安全性的關(guān)注會(huì)起到很大程度的積極作用。他認(rèn)為此類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制與傳統(tǒng)關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其中包含著的敏感類信息更少，而且與企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部其它應(yīng)用程序的接觸機(jī)會(huì)也小得多。 他們并不把這項(xiàng)新技術(shù)完全當(dāng)成數(shù)據(jù)庫(kù)使用，正如我們?cè)谑占泶罅縼?lái)自其它應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)類數(shù)據(jù)時(shí)，往往也會(huì)考慮將其作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制一樣，他補(bǔ)充道。當(dāng)然，如果我打算研發(fā)一套具備某種特定功能的社交網(wǎng)絡(luò)、社交游戲或是某種特殊web應(yīng)用程序，也很可能會(huì)將其部署于防火墻之下。這樣一來(lái)它不僅與應(yīng)用程序緊密結(jié)合，也不會(huì)被企業(yè)中的其它部門所觸及。 但Rothacker同時(shí)表示，這種過(guò)度依賴周邊安全機(jī)制的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)也存在著極其危險(xiǎn)的漏洞。一旦系統(tǒng)完全依附于周邊安全模型，那么驗(yàn)證機(jī)制就必須相對(duì)薄弱，而且缺乏多用戶管理及數(shù)據(jù)訪問(wèn)方面的安全保護(hù)。只要擁有高權(quán)限賬戶，我們幾乎能訪問(wèn)存儲(chǔ)機(jī)制中的一切數(shù)據(jù)。舉例來(lái)說(shuō)，Brian Sullivan就在去年的黑帽大會(huì)上演示了如何在完全不清楚數(shù)據(jù)具體內(nèi)容的情況下，將其信息羅列出來(lái)甚至導(dǎo)出。 而根據(jù)nCircle公司CTO Tim ‘TK’ Keanini的觀點(diǎn)，即使是與有限的應(yīng)用程序相關(guān)聯(lián)，NoSQL也很有可能被暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在缺少嚴(yán)密網(wǎng)絡(luò)劃分的情況下，它可能成為攻擊者窺探存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的薄弱環(huán)節(jié)。因?yàn)镹oSQL在設(shè)計(jì)上主要用于互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的部署，所以它很可能被直接連接到互聯(lián)網(wǎng)中，進(jìn)而面臨大量攻擊行為。 其中發(fā)生機(jī)率最高的攻擊行為就是注入式攻擊，這也是一直以來(lái)肆虐于關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的頭號(hào)公敵。盡管NoSQL沒(méi)有將SQL作為查詢語(yǔ)言，也并不代表它能夠免受注入式攻擊的威脅。雖然不少人宣稱SQL注入在NoSQL這邊不起作用，但其中的原理是完全一致的。攻擊者需要做的只是改變自己注入內(nèi)容的語(yǔ)法形式，Rothacker解釋稱。也就是說(shuō)雖然SQL注入不會(huì)出現(xiàn)，但JavaScript注入或者JSON注入同樣能威脅安全。 此外，攻擊者在籌劃對(duì)這類數(shù)據(jù)庫(kù)展開(kāi)侵襲時(shí)，也很可能進(jìn)一步優(yōu)化自己的工具。不成熟的安全技術(shù)往往帶來(lái)這樣的窘境：需要花費(fèi)大量時(shí)間學(xué)習(xí)如何保障其安全，但幾乎每個(gè)IT人士都能迅速掌握攻擊活動(dòng)的組織方法。因此我認(rèn)為攻擊者將會(huì)始終走在安全部署的前面，Shulman說(shuō)道。遺憾的是搞破壞總比防范工作更容易，而我們已經(jīng)看到不少NoSQL技術(shù)方面的公開(kāi)漏洞，尤其是目前引起熱議的、以JSON注入為載體的攻擊方式。 NoSQL安全性并非其阻礙 然而，這一切都不應(yīng)該成為企業(yè)使用NoSQL的阻礙，他總結(jié)道。我認(rèn)為歸根結(jié)底，這應(yīng)該算是企業(yè)的一種商業(yè)決策。只要這種選擇能夠帶來(lái)吸引力巨大的商業(yè)機(jī)遇，就要承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)，Shulman解釋道。但應(yīng)該采取一定措施以盡量弱化這種風(fēng)險(xiǎn)。 舉例來(lái)說(shuō)，鑒于數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)外部安全機(jī)制的依賴性，Rothacker建議企業(yè)積極考慮引入加密方案。他警告稱，企業(yè)必須對(duì)與NoSQL相對(duì)接的應(yīng)用程序代碼仔細(xì)檢查。換言之，企業(yè)必須嚴(yán)格挑選負(fù)責(zé)此類項(xiàng)目部署的人選，確保將最好的人才用于這方面事務(wù)，Shulman表示。當(dāng)大家以NoSQL為基礎(chǔ)編寫應(yīng)用程序時(shí)，必須啟用有經(jīng)驗(yàn)的編程人員，因?yàn)榭蛻舳塑浖堑謸醢踩珕?wèn)題的第一道屏障。切實(shí)為額外緩沖區(qū)的部署留出時(shí)間與預(yù)算，這能夠讓員工有閑暇反思自己的工作內(nèi)容并盡量多顧及安全考量多想一點(diǎn)就是進(jìn)步。綜上所述，這可能與部署傳統(tǒng)的關(guān)系類數(shù)據(jù)庫(kù)也沒(méi)什么不同。 具有諷刺意味的是，近年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序在安全性方面的提升基本都跟數(shù)據(jù)庫(kù)本身沒(méi)什么關(guān)系，nCircle公司安全研究及開(kāi)發(fā)部門總監(jiān)Oliver Lavery如是說(shuō)。

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目前哪些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用廣泛，各有什么特點(diǎn)

特點(diǎn)：

它們可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

它們運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。

PC集群擴(kuò)充起來(lái)非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

它們擊碎了性能瓶頸。

NoSQL的支持者稱，通過(guò)NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。

“SQL并非適用于所有的程序代碼，” 對(duì)于那些繁重的重復(fù)操作的數(shù)據(jù)，SQL值得花錢。但是當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單時(shí)，SQL可能沒(méi)有太大用處。

沒(méi)有過(guò)多的操作。

雖然NoSQL的支持者也承認(rèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了無(wú)可比擬的功能集合，而且在數(shù)據(jù)完整性上也發(fā)揮絕對(duì)穩(wěn)定，他們同時(shí)也表示，企業(yè)的具體需求可能沒(méi)有那么多。

Bootstrap支持

因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開(kāi)源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開(kāi)源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

優(yōu)點(diǎn)：

易擴(kuò)展

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多，但是一個(gè)共同的特點(diǎn)都是去掉關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系型特性。數(shù)據(jù)之間無(wú)關(guān)系，這樣就非常容易擴(kuò)展。也無(wú)形之間，在架構(gòu)的層面上帶來(lái)了可擴(kuò)展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無(wú)關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一種大粒度的Cache，在針對(duì)web2.0的交互頻繁的應(yīng)用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是記錄級(jí)的，是一種細(xì)粒度的Cache，所以NoSQL在這個(gè)層面上來(lái)說(shuō)就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無(wú)需事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，隨時(shí)可以存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡(jiǎn)直就是一個(gè)噩夢(mèng)。這點(diǎn)在大數(shù)據(jù)量的web2.0時(shí)代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實(shí)現(xiàn)高可用的架構(gòu)。比如Cassandra，HBase模型，通過(guò)復(fù)制模型也能實(shí)現(xiàn)高可用。

主要應(yīng)用：

Apache HBase

這個(gè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)建立在谷歌強(qiáng)大的BigTable管理引擎基礎(chǔ)上。作為具有開(kāi)源、Java編碼、分布式多個(gè)優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)庫(kù)，Hbase最初被設(shè)計(jì)應(yīng)用于Hadoop平臺(tái)，而這一強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平臺(tái)的龐大數(shù)據(jù)。

Apache Storm

用于處理高速、大型數(shù)據(jù)流的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm為Apache Hadoop添加了可靠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理功能，同時(shí)還增加了低延遲的儀表板、安全警報(bào)，改進(jìn)了原有的操作方式，幫助企業(yè)更有效率地捕獲商業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展新業(yè)務(wù)。

Apache Spark

該技術(shù)采用內(nèi)存計(jì)算，從多迭代批量處理出發(fā)，允許將數(shù)據(jù)載入內(nèi)存做反復(fù)查詢，此外還融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、流處理和圖計(jì)算等多種計(jì)算范式，Spark用Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，構(gòu)建在HDFS上，能與Hadoop很好的結(jié)合，而且運(yùn)行速度比MapReduce快100倍。

Apache Hadoop

該技術(shù)迅速成為了大數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)它被用來(lái)管理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，對(duì)于復(fù)雜的分布式應(yīng)用，Hadoop體現(xiàn)出了非常好的性能，平臺(tái)的靈活性使它可以運(yùn)行在商用硬件系統(tǒng)，它還可以輕松地集成結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

Apache Drill

你有多大的數(shù)據(jù)集？其實(shí)無(wú)論你有多大的數(shù)據(jù)集，Drill都能輕松應(yīng)對(duì)。通過(guò)支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平臺(tái)，允許大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐，而且能很快得出結(jié)果。

Apache Sqoop

也許你的數(shù)據(jù)現(xiàn)在還被鎖定于舊系統(tǒng)中，Sqoop可以幫你解決這個(gè)問(wèn)題。這一平臺(tái)采用并發(fā)連接，可以將數(shù)據(jù)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)方便地轉(zhuǎn)移到Hadoop中，可以自定義數(shù)據(jù)類型以及元數(shù)據(jù)傳播的映射。事實(shí)上，你還可以將數(shù)據(jù)（如新的數(shù)據(jù)）導(dǎo)入到HDFS、Hive和Hbase中。

Apache Giraph

這是功能強(qiáng)大的圖形處理平臺(tái)，具有很好可擴(kuò)展性和可用性。該技術(shù)已經(jīng)被Facebook采用，Giraph可以運(yùn)行在Hadoop環(huán)境中，可以將它直接部署到現(xiàn)有的Hadoop系統(tǒng)中。通過(guò)這種方式，你可以得到強(qiáng)大的分布式作圖能力，同時(shí)還能利用上現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理引擎。

Cloudera Impala

Impala模型也可以部署在你現(xiàn)有的Hadoop群集上，監(jiān)視所有的查詢。該技術(shù)和MapReduce一樣，具有強(qiáng)大的批處理能力，而且Impala對(duì)于實(shí)時(shí)的SQL查詢也有很好的效果，通過(guò)高效的SQL查詢，你可以很快的了解到大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)。

Gephi

它可以用來(lái)對(duì)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和量化處理，通過(guò)為數(shù)據(jù)創(chuàng)建功能強(qiáng)大的可視化效果，你可以從數(shù)據(jù)中得到不一樣的洞察力。Gephi已經(jīng)支持多個(gè)圖表類型，而且可以在具有上百萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)的大型網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行。Gephi具有活躍的用戶社區(qū)，Gephi還提供了大量的插件，可以和現(xiàn)有系統(tǒng)完美的集成到一起，它還可以對(duì)復(fù)雜的IT連接、分布式系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)流等信息進(jìn)行可視化分析。

MongoDB

這個(gè)堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)一直被很多組織推崇，它在大數(shù)據(jù)管理上有極好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的員工創(chuàng)建，現(xiàn)在該技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于大數(shù)據(jù)管理。MongoDB是一個(gè)應(yīng)用開(kāi)源技術(shù)開(kāi)發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用于在JSON這樣的平臺(tái)上存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。目前，紐約時(shí)報(bào)、Craigslist以及眾多企業(yè)都采用了MongoDB，幫助他們管理大型數(shù)據(jù)集。（Couchbase服務(wù)器也作為一個(gè)參考）。

十大頂尖公司：

Amazon Web Services

Forrester將AWS稱為“云霸主”，談到云計(jì)算領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，那就不得不提到亞馬遜。該公司的Hadoop產(chǎn)品被稱為EMR（Elastic Map Reduce），AWS解釋這款產(chǎn)品采用了Hadoop技術(shù)來(lái)提供大數(shù)據(jù)管理服務(wù)，但它不是純開(kāi)源Hadoop，經(jīng)過(guò)修改后現(xiàn)在被專門用在AWS云上。

Forrester稱EMR有很好的市場(chǎng)前景。很多公司基于EMR為客戶提供服務(wù)，有一些公司將EMR應(yīng)用于數(shù)據(jù)查詢、建模、集成和管理。而且AWS還在創(chuàng)新，F(xiàn)orrester稱未來(lái)EMR可以基于工作量的需要自動(dòng)縮放調(diào)整大小。亞馬遜計(jì)劃為其產(chǎn)品和服務(wù)提供更強(qiáng)大的EMR支持，包括它的RedShift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、新公布的Kenesis實(shí)時(shí)處理引擎以及計(jì)劃中的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和商業(yè)智能工具。不過(guò)AWS還沒(méi)有自己的Hadoop發(fā)行版。

Cloudera

Cloudera有開(kāi)源Hadoop的發(fā)行版，這個(gè)發(fā)行版采用了Apache Hadoop開(kāi)源項(xiàng)目的很多技術(shù)，不過(guò)基于這些技術(shù)的發(fā)行版也有很大的進(jìn)步。Cloudera為它的Hadoop發(fā)行版開(kāi)發(fā)了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和監(jiān)控，以及名為Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop發(fā)行版基于開(kāi)源Hadoop，但也不是純開(kāi)源的產(chǎn)品。當(dāng)Cloudera的客戶需要Hadoop不具備的某些功能時(shí)，Cloudera的工程師們就會(huì)實(shí)現(xiàn)這些功能，或者找一個(gè)擁有這項(xiàng)技術(shù)的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的創(chuàng)新方法忠于核心Hadoop，但因?yàn)槠淇蓪?shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新并積極滿足客戶需求，這一點(diǎn)使它不同于其他那些供應(yīng)商。”目前，Cloudera的平臺(tái)已經(jīng)擁有200多個(gè)付費(fèi)客戶，一些客戶在Cloudera的技術(shù)支持下已經(jīng)可以跨1000多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的有效管理。

Hortonworks

和Cloudera一樣，Hortonworks是一個(gè)純粹的Hadoop技術(shù)公司。與Cloudera不同的是，Hortonworks堅(jiān)信開(kāi)源Hadoop比任何其他供應(yīng)商的Hadoop發(fā)行版都要強(qiáng)大。Hortonworks的目標(biāo)是建立Hadoop生態(tài)圈和Hadoop用戶社區(qū)，推進(jìn)開(kāi)源項(xiàng)目的發(fā)展。Hortonworks平臺(tái)和開(kāi)源Hadoop聯(lián)系緊密，公司管理人員表示這會(huì)給用戶帶來(lái)好處，因?yàn)樗梢苑乐贡还?yīng)商套牢（如果Hortonworks的客戶想要離開(kāi)這個(gè)平臺(tái)，他們可以輕松轉(zhuǎn)向其他開(kāi)源平臺(tái)）。這并不是說(shuō)Hortonworks完全依賴開(kāi)源Hadoop技術(shù)，而是因?yàn)樵摴緦⑵渌虚_(kāi)發(fā)的成果回報(bào)給了開(kāi)源社區(qū)，比如Ambari，這個(gè)工具就是由Hortonworks開(kāi)發(fā)而成，用來(lái)填充集群管理項(xiàng)目漏洞。Hortonworks的方案已經(jīng)得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP這些供應(yīng)商的支持。

IBM

當(dāng)企業(yè)考慮一些大的IT項(xiàng)目時(shí)，很多人首先會(huì)想到IBM。IBM是Hadoop項(xiàng)目的主要參與者之一，F(xiàn)orrester稱IBM已有100多個(gè)Hadoop部署，它的很多客戶都有PB級(jí)的數(shù)據(jù)。IBM在網(wǎng)格計(jì)算、全球數(shù)據(jù)中心和企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施等眾多領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)?！癐BM計(jì)劃繼續(xù)整合SPSS分析、高性能計(jì)算、BI工具、數(shù)據(jù)管理和建模、應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算的工作負(fù)載管理等眾多技術(shù)。”

Intel

和AWS類似，英特爾不斷改進(jìn)和優(yōu)化Hadoop使其運(yùn)行在自己的硬件上，具體來(lái)說(shuō)，就是讓Hadoop運(yùn)行在其至強(qiáng)芯片上，幫助用戶打破Hadoop系統(tǒng)的一些限制，使軟件和硬件結(jié)合的更好，英特爾的Hadoop發(fā)行版在上述方面做得比較好。Forrester指出英特爾在最近才推出這個(gè)產(chǎn)品，所以公司在未來(lái)還有很多改進(jìn)的可能，英特爾和微軟都被認(rèn)為是Hadoop市場(chǎng)上的潛力股。

MapR Technologies

MapR的Hadoop發(fā)行版目前為止也許是最好的了，不過(guò)很多人可能都沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)。Forrester對(duì)Hadoop用戶的調(diào)查顯示，MapR的評(píng)級(jí)最高，其發(fā)行版在架構(gòu)和數(shù)據(jù)處理能力上都獲得了最高分。MapR已將一套特殊功能融入其Hadoop發(fā)行版中。例如網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)（NFS）、災(zāi)難恢復(fù)以及高可用性功能。Forrester說(shuō)MapR在Hadoop市場(chǎng)上沒(méi)有Cloudera和Hortonworks那樣的知名度，MapR要成為一個(gè)真正的大企業(yè)，還需要加強(qiáng)伙伴關(guān)系和市場(chǎng)營(yíng)銷。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括幾類各有什么特點(diǎn)？

NoSQL描述的是大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的集合，根據(jù)結(jié)構(gòu)化方法以及應(yīng)用場(chǎng)合的不同，主要可以將NoSQL分為以下幾類。

(1)Column-Oriented

面向檢索的列式存儲(chǔ)，其存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)為列式結(jié)構(gòu)，同于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的行式結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)會(huì)讓很多統(tǒng)計(jì)聚合操作更簡(jiǎn)單方便，使系統(tǒng)具有較高的可擴(kuò)展性。這類數(shù)據(jù)庫(kù)還可以適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的增加以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化，這個(gè)特點(diǎn)與云計(jì)算所需的相關(guān)需求是相符合的，比如GoogleAppengine的BigTable以及相同設(shè)計(jì)理念的Hadoop子系統(tǒng)HaBase就是這類的典型代表。需要特別指出的是，Big Table特別適用于MapReduce處理，這對(duì)于云計(jì)算的發(fā)展有很高的適應(yīng)性。

(2)Key-Value。

面向高性能并發(fā)讀/寫的緩存存儲(chǔ)，其結(jié)構(gòu)類似于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的Hash表，每個(gè)Key分別對(duì)應(yīng)一個(gè)Value,能夠提供非常快的查詢速度、大數(shù)據(jù)存放量和高并發(fā)操作，非常適合通過(guò)主鍵對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和修改等操作。Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)的主要特點(diǎn)是具有極高的并發(fā)讀/寫性能，非常適合作為緩存系統(tǒng)使用。MemcacheDB、BerkeleyDB、Redis、Flare就是Key-Value數(shù)據(jù)庫(kù)的代表。

(3)Document-Oriented。

面向海量數(shù)據(jù)訪問(wèn)的文檔存儲(chǔ)，這類存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)與Key-Value非常相似，也是每個(gè)Key分別對(duì)應(yīng)一個(gè)Value,但是這個(gè)Value主要以JSON(JavaScriptObjectNotations)或者XML等格式的文檔來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)。這種存儲(chǔ)方式可以很方便地被面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言所使用。這類數(shù)據(jù)庫(kù)可在海量的數(shù)據(jù)中快速查詢數(shù)據(jù)，典型代表為MongoDB、CouchDB等。

NoSQL具有擴(kuò)展簡(jiǎn)單、高并發(fā)、高穩(wěn)定性、成本低廉等優(yōu)勢(shì)，也存在一些問(wèn)題。例如，NoSQL暫不提供SQL的支持，會(huì)造成開(kāi)發(fā)人員的額外學(xué)習(xí)成本;NoSQL大多為開(kāi)源軟件其成熟度與商用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)相比有差距;NoSQL的架構(gòu)特性決定了其很難保證數(shù)據(jù)的完整性，適合在一些特殊的應(yīng)用場(chǎng)景使用。

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