这次我有幸参加了51CTO举办的2013年大数据峰会，这次大会的主题是大数据的运维（第一天）以及大数据的分析（第二天）。
大数据到底是啥意思呢？从字眼上就是很多很大量的数据，可以叫做海量数据。
当数据很小时，你可以用一台机器顶住数据访问压力，再大时你可以加内存换SSD硬盘，或者采购性能很强劲的小型机，通过硬件去解决。
从架构层出发，于是就发展到了读写分离，同时有多台Slave备机提供读取业务，这样就降低了数据库的负载。
随着数据的增长，发现依靠读写分离也解决不了高负荷高并发的访问，Slave备机延时很大，于是又发展到了对表的水平切分，依靠表的主键取模，把数据平均分散到不同的小表，再分布到各台机器上，可以看做是迁移数据，我之前写过《一篇用户信息表水平切分》的博文，有兴趣的可以去访问：
http://hcymysql.blog.51cto.com/5223301/1179880
但这个有一个弊端，就是开发需要更改他们的代码，增加路由访问策略，要知道每张小表是分布到哪台机器上，对开发人员并不是透明的，而对于DBA来说，每次都需要通过手工去拆分，比较繁琐。
下面就进入了会议的正题，首先是新浪微博，他们的解决方案是通过数据库前端CACHE层，用redis做缓存，采用nosql型数据库（非传统关系型数据库），降低数据库的负载。他们没有采用memcache，是考虑到数据可以持久化的保存在磁盘上，解决了服务重启后数据不丢失的问题，且存储的数据类型较多。
下面是淘宝，他们的开源软件Oceanbase海量数据平台（数据库中间件），其原理也是通过对主键的取模，把一张大表拆分成N张小表并存储到各台服务器上，前端应用访问海量平台，经过海量平台处理，把请求发送到后端MySQL数据库上，MySQL完成数据查询，再经过中间件，将结果送回客户端。这样对开发来说是透明的，代码层加上API接口，开发不需要知道每张小表具体放在哪台服务器上，DBA也减少了繁琐的水平拆表的工作。
目前应用在收藏夹、直通车报表、天猫评价等OLTP和OLAP在线业务，线上数据量已经超过一千亿条。
更多介绍请参考官网：
http://alibaba.github.io/oceanbase/
第二天，主要介绍了数据分析与挖掘，当数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。Hadoop基于MapReduce在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，目前已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。
目前淘宝，百度，暴风影音，360安全卫士都采用hadoop做海量数据分析。
关键词：MySQL、nosql、hadoop已成为当今互联网行业最流行、最前端的技术。
本文转自hcymysql51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/hcymysql/1188630 ，如需转载请自行联系原作者
