SQL masih boleh berurusan dengan data besar, dan kunci adalah untuk menggabungkan kaedah dan alat yang betul. 1. Gunakan SQL pada alat Hadoop seperti Hive, Impala, Presto, dan Spark SQL untuk membolehkan pertanyaan yang cekap pada petabytes data. 2. Menggabungkan tasik data dan gudang data, dan gunakan alat ETL untuk menyambungkan data asal dan analisis berstruktur. 3. Kemahiran Pengoptimuman Pertanyaan Master, termasuk pembahagian, pengindeksan, pemilihan lapangan, penyiaran jadual kecil dan pelarasan paralelisme. 4. Menggabungkan teknologi pemprosesan masa nyata, seperti Flink SQL dan Streaming Spark, memenuhi keperluan tindak balas masa nyata.

Oleh kerana jumlah data semakin besar dan lebih besar, bolehkah SQL masih dapat mengatasi? Jawapannya adalah ya, tetapi premisnya ialah anda perlu menggunakan kaedah yang betul. Walaupun SQL sendiri berkuasa, ia tidak lagi cukup untuk bergantung kepada pangkalan data tradisional ketika menghadapi data besar. Inti mengintegrasikan teknologi SQL dan Big Data adalah untuk memilih alat yang betul, menyelaraskan proses, dan mengoptimumkan pertanyaan.

1. Menggunakan SQL dengan baik pada alat Hadoop

Banyak platform data besar arus perdana kini menyokong kaedah pertanyaan seperti SQL, seperti Hive, Impala, Presto, dan Spark SQL. Mereka membolehkan anda masih menggunakan sintaks SQL yang biasa apabila memproses petabytes data.

• Hive adalah penyelesaian pertama untuk muncul, sesuai untuk analisis luar talian, tetapi mempunyai latensi yang tinggi.
• Impala lebih sesuai untuk pertanyaan masa nyata, tindak balas pantas, dan sesuai untuk analisis interaktif.
• Spark SQL menggabungkan pengkomputeran dalam memori dan antara muka data untuk disesuaikan dengan ETL dan logik kompleks.
• Presto sesuai untuk pertanyaan sumber silang data, seperti memeriksa HDFS dan MySQL pada masa yang sama.

Apabila menggunakan alat jenis ini, juga penting untuk memberi perhatian kepada pemilihan format data. Format penyimpanan lajur parket dan ORC dapat meningkatkan prestasi pertanyaan dengan ketara.

2. Gabungan tasik data dan gudang data

Pada masa kini, banyak syarikat sedang membina tasik data untuk menyimpan data mentah pada HDFS atau S3. Tetapi mempunyai tasik data sahaja tidak mencukupi. Anda juga memerlukan gudang data dengan struktur yang jelas untuk menyokong pelaporan dan analisis BI. SQL berguna pada masa ini.

• Data Lake bertanggungjawab untuk penyimpanan dan pembersihan awal data mentah.
• Gudang data bertanggungjawab untuk pemprosesan berstruktur dan digunakan oleh pertanyaan SQL.
• Tengah boleh dihubungkan dengan alat ETL (seperti Spark Airflow).

Sebagai contoh, anda boleh menggunakan Spark SQL untuk membersihkan, menukar fail JSON di Data Lake, tuliskannya ke meja sarang, dan kemudian sambungkan dan pertanyaan oleh alat BI.

3. Teknik pengoptimuman pertanyaan tidak boleh hilang

Walaupun anda menggunakan platform data besar, pertanyaan SQL yang perlahan masih menjadi masalah biasa. Pada masa ini, pengoptimuman sangat kritikal.

Beberapa petua praktikal:

• Pemisahan yang munasabah: Pemisahan mengikut masa, rantau dan bidang lain untuk mengurangkan jumlah data yang diimbas.
• Menggunakan indeks: Walaupun platform data besar tidak semua menyokong indeks tradisional, indeks seperti HBase, Iceberg, dan Delta Lake boleh dibina.
• Elakkan pilih *: hanya ambil medan yang diperlukan, terutamanya dalam penyimpanan kolumnar, yang sangat penting.
• Siaran meja kecil: Apabila menyertai, jika terdapat meja kecil di satu sisi, anda boleh menyiarkannya untuk mengurangkan shuffle.
• Laraskan paralelisme: dengan munasabah menetapkan paralelisme tugas berdasarkan sumber kluster untuk mengelakkan sisa sumber atau kesesakan.

4. Digunakan bersempena dengan pemprosesan masa nyata

SQL tradisional lebih sesuai untuk pemprosesan batch, tetapi sekarang semakin banyak senario memerlukan tindak balas masa nyata. Pada masa ini, anda boleh menggabungkan Kafka, Flink, Spark Streaming dan alat lain.

Contohnya:

• Kafka mengumpul log masa nyata.
• Flink menggunakan SQL untuk pengagregatan masa nyata.
• Hasilnya ditulis kepada Clickhouse, HBase, atau Redis untuk kegunaan Kanban masa nyata.

Kedua-dua Flink SQL dan Spark Streaming Streaming Sokongan SQL seperti sintaks, yang kos rendah dalam pembelajaran dan sesuai untuk beralih dari batch ke streaming.

Pada dasarnya itu sahaja. Kunci untuk mengintegrasikan SQL dan Big Data bukanlah untuk meninggalkan SQL, tetapi untuk mencari kedudukannya dalam seni bina baru, dan kemudian gunakan alat dan kaedah yang sesuai untuk menjadikannya dengan baik.

Atas ialah kandungan terperinci SQL dan Strategi Integrasi Data Big. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!