SQL kann sich weiterhin mit Big Data befassen, und der Schlüssel besteht darin, die richtigen Methoden und Tools zu kombinieren. 1. Verwenden Sie SQL für Hadoop -Tools wie Hive, Impala, Presto und Funken -SQL, um effiziente Abfragen zu Petabyte von Daten zu erm?glichen. 2. Kombinieren Sie den Data Lake und das Data Warehouse und verwenden Sie ETL -Tools, um die Originaldaten und die strukturierte Analyse zu verbinden. 3.. Master -Query -Optimierungsf?higkeiten, einschlie?lich Partitionierung, Indizierung, Feldauswahl, Rundfunk- und Parallelismusanpassung. 4. Kombination von Echtzeit-Verarbeitungstechnologien wie Flink SQL und Spark-Streaming erfüllen die Reaktionsanforderungen in Echtzeit.

Kann SQL immer noch damit fertig werden, wenn die Datenmenge immer gr??er wird? Die Antwort lautet Ja, aber die Pr?misse ist, dass Sie die richtige Methode anwenden müssen. Obwohl SQL selbst leistungsf?hig ist, reicht es nicht mehr aus, sich auf herk?mmliche Datenbanken zu verlassen, wenn sie mit Big Data konfrontiert sind. Der Kern der Integration von SQL und Big Data Technology besteht darin, die richtigen Tools auszuw?hlen, den Prozess zu optimieren und die Abfrage zu optimieren.

1. Nutzen Sie SQL bei Hadoop -Tools gut

Viele der Mainstream-Big-Data-Plattformen unterstützen jetzt SQL-?hnliche Abfragemethoden wie Hive, Impala, Presto und Spark SQL. Sie erm?glichen es Ihnen, bei der Verarbeitung von Datenpetabyten weiterhin vertraute SQL -Syntax zu verwenden.

• Hive ist die erste L?sung für die Offline -Analyse, hat jedoch eine hohe Latenz.
• Impala eignet sich besser für Echtzeitfragen, schnelle Reaktion und für die interaktive Analyse.
• Spark SQL kombiniert In-Memory-Computing- und DataFrame-Schnittstellen für ETL und komplexe Logik.
• PRESTO eignet sich für Querien mit Cross-Data-Quellen, z. B. für gleichzeitig HDFS und MySQL.

Bei Verwendung dieser Art von Tool ist es auch wichtig, auf die Auswahl der Datenformate zu achten. Parquet- und ORC -S?ulenspeicherformate k?nnen die Abfrageleistung erheblich verbessern.

2. Die Kombination von Data Lakes und Data Warehouses

Heutzutage bauen viele Unternehmen Datenseen, um Rohdaten auf HDFS oder S3 zu speichern. Aber ein Datensee allein reicht nicht aus. Sie ben?tigen auch ein Data Warehouse mit einer klaren Struktur, um die Berichterstattung und die BI -Analyse zu unterstützen. SQL ist zu dieser Zeit nützlich.

• Der Data Lake ist für die Speicherung und vorl?ufige Reinigung von Rohdaten verantwortlich.
• Das Data Warehouse ist für die strukturierte Verarbeitung verantwortlich und wird von SQL -Abfragen verwendet.
• Die Mitte kann durch ETL -Werkzeuge (z. B. Luftstromfunken) verbunden werden.

Beispielsweise k?nnen Sie Spark SQL verwenden, um die JSON -Dateien im Data Lake zu konvertieren, sie in die Hive -Tabelle zu schreiben und dann nach BI -Tools zu verbinden und abzufragen.

3. Die Techniken zur Optimierung von Abfragen darf nicht fehlen

Selbst wenn Sie die Big Data -Plattform verwenden, ist eine langsame SQL -Abfrage immer noch ein h?ufiges Problem. Zu diesem Zeitpunkt ist die Optimierung besonders kritisch.

Mehrere praktische Tipps:

• Angemessene Partitionierung: Partition nach Zeit, Region und anderen Bereichen, um die Menge an gescannten Daten zu verringern.
• Verwenden von Indizes: Obwohl Big Data -Plattformen nicht alle herk?mmlichen Indizes unterstützen, k?nnen Indizes wie HBase, Iceberg und Delta Lake gebaut werden.
• Vermeiden Sie Auswahl *: Nehmen Sie nur die erforderlichen Felder, insbesondere im Spaltenspeicher, was besonders wichtig ist.
• Kleine Tischübertragung: Wenn Sie sich anschlie?en, k?nnen Sie ihn bei einem kleinen Tisch übertragen, um das Shuffle zu reduzieren.
• Passen Sie die Parallelit?t an: Stellen Sie die Parallelit?t von Aufgaben angemessen auf basierend auf Clusterressourcen ein, um Ressourcenabf?lle oder Engp?sse zu vermeiden.

4.. In Verbindung mit der Echtzeitverarbeitung verwendet

Die herk?mmliche SQL eignet sich besser für die Stapelverarbeitung, aber jetzt erfordern immer mehr Szenarien eine Echtzeit-Reaktion. Zu diesem Zeitpunkt k?nnen Sie Kafka, Flink, Funkenstreaming und andere Werkzeuge kombinieren.

Zum Beispiel:

• Kafka sammelt Echtzeit-Protokolle.
• Flink verwendet SQL für Echtzeitaggregation.
• Das Ergebnis wird an Clickhouse, HBase oder Redis für die Verwendung von Kanban in Echtzeit geschrieben.

Sowohl Flink SQL als auch Spark Structured Streaming unterstützen die SQL-?hnliche Syntax, die kostengünstig im Lernen gilt und für den übergang vom Stapel zum Streaming geeignet ist.

Grunds?tzlich ist das. Der Schlüssel zur Integration von SQL und Big Data besteht nicht darin, SQL aufzugeben, sondern seine Positionierung in der neuen Architektur zu finden und dann geeignete Tools und Methoden zu verwenden, um sie gut zu machen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSQL- und Big Data Integrationsstrategien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!