大数据开发规范-(更新版)

2024-02-29 22:12
文章标签 数据 开发 规范 更新版

本文主要是介绍大数据开发规范-(更新版),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

介绍

大数据是什么,大数据是指规模庞大、种类繁多且处理速度快到难以使用传统数据库和软件工具来捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据通常包括结构化数据(如关系数据库中的数据)、半结构化数据(如XML文件)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。大数据的特点通常被总结为“3V”,即数据量大(Volume)、数据类型多样(Variety)和数据处理速度快(Velocity)。
大数据技术是为了应对大数据的挑战而诞生的一套技术体系,包括分布式存储、分布式计算、数据挖掘、机器学习等方面的技术。常见的大数据技术包括Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka、Flink等。
大数据技术的应用非常广泛,涵盖了金融、电商、医疗、物流、社交媒体等各行各业。通过对大数据的采集、存储、处理和分析,企业和组织可以从中获得有价值的信息和洞察,用于业务决策、产品改进、市场营销等方面。
总之,大数据是指那些规模巨大、类型多样、处理速度快的数据集合,而大数据技术则是为了处理和利用这些数据而发展起来的一系列技术和工具。

大数据通常分几种

在大数据领域,创建表的方式通常取决于所使用的大数据存储和处理系统,比如Hadoop、Spark、Hive、Impala等。

创建表方式

Hive:Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以通过类SQL语句来管理数据。在Hive中,可以使用类似于SQL的语法来创建表,例如:

CREATE TABLE table_name (column1 INT,column2 STRING,...
)

Impala:Impala是一个高性能的SQL查询引擎,也可以通过类似于SQL的语法来创建表,例如:

CREATE TABLE table_name (column1 INT,column2 STRING,...
)

Spark SQL:Spark SQL提供了类似于Hive的SQL查询功能,可以通过SQL语句来创建表,例如:

CREATE TABLE table_name (column1 INT,column2 STRING,...
)

HBase:HBase是一个分布式列存储数据库,在HBase中创建表需要定义表的列族和其他属性,例如:

create 'table_name', 'column_family1', 'column_family2'

Kudu:Kudu是一个快速分析存储层,也可以通过类似于SQL的语法来创建表,例如:

CREATE TABLE table_name (column1 INT,column2 STRING,...
)

Hive简单了解

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,提供类似于SQL的查询语言来进行数据分析。它将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并支持类似于SQL的查询语句,使用户能够方便地进行数据分析和处理。
以下是Hive的一些主要特点和功能:

  1. SQL-Like Query Language:Hive提供类似于SQL的查询语言(HiveQL),使用户可以使用熟悉的SQL语法来查询和分析数据。
  2. Schema on Read:Hive采用“Schema on Read”的方式,即在读取数据时才会应用数据模式,这使得Hive能够处理各种格式和结构的数据。
  3. HDFS Integration:Hive与Hadoop分布式文件系统(HDFS)紧密集成,可以直接读取和写入HDFS中的数据。
  4. Extensibility:Hive支持自定义函数(UDF)、聚合函数(UDAF)和用户自定义序列化器等扩展功能,以满足不同场景下的需求。
  5. Partitioning and Bucketing:Hive支持按照列进行分区(Partitioning)和桶划分(Bucketing),可以提高查询性能和减少数据扫描量。
  6. Metadata Store:Hive使用元数据存储来管理表结构、分区信息、表位置等元数据,方便对数据进行管理和查询优化。
  7. Data Serialization Formats:Hive支持多种数据序列化格式,包括文本、Parquet、ORC等,用户可以根据需求选择合适的数据格式。
  8. 优化器和执行引擎:Hive提供了优化器和执行引擎来优化查询计划,提高查询性能。

创建表方式

在Hive中,可以使用不同的方式来创建分区表和分桶表,具体取决于数据的特点和查询需求。下面我将介绍在Hive中创建各种类型表的方式:

创建分区表(Partitioned Table):

创建一个基本的分区表可以使用如下的语法:

sqlCopy CodeCREATE TABLE partitioned_table_name (column1 INT,column2 STRING,...
)
PARTITIONED BY (partition_column STRING);

例如,如果我们有一个表示销售数据的表,并且想要按照日期进行分区,可以这样创建分区表:

sqlCopy CodeCREATE TABLE sales_data (transaction_id INT,date STRING,amount DOUBLE
)
PARTITIONED BY (sale_date STRING);
创建分桶表(Bucketed Table):

创建一个基本的分桶表可以使用如下的语法:

CREATE TABLE bucketed_table_name (column1 INT,column2 STRING,...
)
CLUSTERED BY (bucket_column) INTO num_buckets BUCKETS;

例如,如果我们有一个用户信息表,并且希望按照用户ID进行分桶存储,可以这样创建分桶表:

sqlCopy CodeCREATE TABLE user_info (user_id INT,username STRING,email STRING,age INT
)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 4 BUCKETS;
加载分区数据和分桶数据:

一旦表被创建,可以使用类似以下的语句加载分区数据和分桶数据:

sqlCopy Code-- 加载分区数据
ALTER TABLE sales_data ADD PARTITION (sale_date='2024-01-01');-- 加载分桶数据
INSERT INTO TABLE user_info VALUES (1, 'Alice', 'alice@example.com', 25);

表的存储位置保存

在Hive中,表数据可以被保存在不同的存储格式和存储位置中,这取决于用户的需求和配置。下面是Hive中常见的表保存方式类型:

  1. Text File Format:表数据以文本文件的形式保存在HDFS上。这是一种常见的格式,易于查看和理解,但不适合大规模数据处理。
  2. Sequence File Format:表数据以序列文件的形式保存在HDFS上,提供了更高的压缩比和更快的读写速度。
  3. RCFile Format:RCFile(Record Columnar File)是Hive自定义的一种列式存储格式,可以显著提高查询性能和压缩比。
  4. ORC (Optimized Row Columnar) Format:ORC是一种高效的列式存储格式,具有更高的压缩比和更快的查询性能,适合大规模数据处理。
  5. Parquet Format:Parquet是一种列式存储格式,支持高效的压缩和列式存储,适合复杂结构数据和大规模数据分析。
  6. Avro Format:Avro是一种数据序列化格式,可用于将数据以二进制格式存储,并提供了数据模式的支持。
  7. Custom File Format:用户还可以定义自己的自定义文件格式,根据需求进行数据存储和处理。

表的存储位置也可以根据用户的配置进行设置,可以存储在默认的Hive表目录下,也可以指定存储在HDFS上的特定路径。

这篇关于大数据开发规范-(更新版)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/760270

相关文章

Spring Boot + MyBatis Plus 高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)

《SpringBoot+MyBatisPlus高效开发实战从入门到进阶优化(推荐)》本文将详细介绍SpringBoot+MyBatisPlus的完整开发流程,并深入剖析分页查询、批量操作、动... 目录Spring Boot + MyBATis Plus 高效开发实战:从入门到进阶优化1. MyBatis

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Redis 中的热点键和数据倾斜示例详解

《Redis中的热点键和数据倾斜示例详解》热点键是指在Redis中被频繁访问的特定键,这些键由于其高访问频率,可能导致Redis服务器的性能问题,尤其是在高并发场景下,本文给大家介绍Redis中的热... 目录Redis 中的热点键和数据倾斜热点键(Hot Key)定义特点应对策略示例数据倾斜(Data S

利用Python开发Markdown表格结构转换为Excel工具

《利用Python开发Markdown表格结构转换为Excel工具》在数据管理和文档编写过程中,我们经常使用Markdown来记录表格数据,但它没有Excel使用方便,所以本文将使用Python编写一... 目录1.完整代码2. 项目概述3. 代码解析3.1 依赖库3.2 GUI 设计3.3 解析 Mark

Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩

《Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到... python将mysql数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到另一个

利用Go语言开发文件操作工具轻松处理所有文件

《利用Go语言开发文件操作工具轻松处理所有文件》在后端开发中,文件操作是一个非常常见但又容易出错的场景,本文小编要向大家介绍一个强大的Go语言文件操作工具库,它能帮你轻松处理各种文件操作场景... 目录为什么需要这个工具?核心功能详解1. 文件/目录存javascript在性检查2. 批量创建目录3. 文件