九，保证分布式环境下nosql的扩展性，容错性和可靠性的技术有哪些

严格的说，Hbase 和它的支持系统源于著名的Google BigTable和Google文件系统设计（GFS的论文发于2003年，BigTable的论文发于2006年）。而 Cassandra 则是最近Facebook的数据库系统的开源分支，她在实现了BigTable的数据模型的同时，使用了基于Amazon的Dynamo的系统架构来存储数据（实际上，Cassandra的最初开发工作就是由两位从Amazon跳槽到Facebook的Dynamo工程师完成的）。
【备注1】Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台，可用性和扩展性都很好，性能也不错：读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。
在Dynamo的实现中提到一个关键的东西，就是数据分区。假设我们的数据的key的范围是0到2的64次方（不用怀疑你的数据量会超过它，正常甚至变态情况下你都是超不过的，甚至像伏地魔等其他类Dynamo系统是使用的 2的32次方），然后设置一个常数，比如说1000，将我们的key的范围分成1000份。然后再将这1000份key的范围均匀分配到所有的节点（s个节点），这样每个节点负责的分区数就是1000/s份分区。
如图二，假设我们有A、B、C三台机器，然后将我们的分区定义了12个。

图二：三个节点分12个区的数据的情况
因为数据是均匀离散到这个环上的（有人开始会认为数据的key是从1、2、3、4……这样子一直下去的，其实不是的，哈希计算出来的值，