sql技巧問題

同問 SQL有什么方法可以快速把列名和數(shù)據(jù)一一對上？ 比如：下面圖片的把第一行的第一列全業(yè)務對應下一行的3500.0元，都是把第二行的數(shù)據(jù)插入到第一行的第二列上

成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站設計的關注點不是能為您做些什么網(wǎng)站，而是怎么做網(wǎng)站，有沒有做好網(wǎng)站，給創(chuàng)新互聯(lián)公司一個展示的機會來證明自己，這并不會花費您太多時間，或許會給您帶來新的靈感和驚喜。面向用戶友好，注重用戶體驗，一切以用戶為中心。

大數(shù)據(jù)工程師需要學哪些技術?

一、大數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)采集，即對各種來源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，所進行的采集。

數(shù)據(jù)庫采集：流行的有Sqoop和ETL，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲方式。當然了，目前對于開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可實現(xiàn)hdfs，hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步和集成。

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集：一種借助網(wǎng)絡爬蟲或網(wǎng)站公開API，從網(wǎng)頁獲取非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其統(tǒng)一結(jié)構(gòu)化為本地數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集方式。

文件采集：包括實時文件采集和處理技術flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

二、大數(shù)據(jù)預處理

大數(shù)據(jù)預處理，指的是在進行數(shù)據(jù)分析之前，先對采集到的原始數(shù)據(jù)所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后期分析工作奠定基礎。數(shù)據(jù)預處理主要包括四個部分：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約。

三、大數(shù)據(jù)儲存

大數(shù)據(jù)每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數(shù)據(jù)信息,對整個業(yè)界的數(shù)據(jù)存儲、處理帶來了很大的機遇與挑戰(zhàn).為了滿足快速增長的存儲需求,云存儲需要具備高擴展性、高可靠性、高可用性、低成本、自動容錯和去中心化等特點.常見的云存儲形式可以分為分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫。其中,分布式文件系統(tǒng)采用大規(guī)模的分布式存儲節(jié)點來滿足存儲大量文件的需求,而分布式的NoSQL數(shù)據(jù)庫則為大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析提供支持。

四、大數(shù)據(jù)清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計算，”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”，是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)中。隨著業(yè)務數(shù)據(jù)量的增多，需要進行訓練和清洗的數(shù)據(jù)會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調(diào)度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調(diào)度和監(jiān)控。

關于大數(shù)據(jù)工程師需要學哪些技術，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數(shù)據(jù)工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關于數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師的技巧及素材等內(nèi)容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

關于寫SQL語句的技巧

恩，這個怎么說呢

sql語句總結(jié)一下，無非就幾種，關聯(lián)查詢，子查詢，各種函數(shù)的使用

根據(jù)要做的需求，先分析一下，需要用到哪些查詢

比如要用到關聯(lián)查詢

就先把要用到的表列出來，比如a,b,c三個表

就先寫出來

select from a,b,c

前邊查詢的內(nèi)容可以先放著不用寫

然后找三個表關聯(lián)關系，當然也要看是自然連接還是左連接什么的，這里就給你舉例正常連接吧

select from a,b,c where a.id=b.aid and b.id=c.bid

關聯(lián)關系寫好了，就可以在寫查詢的內(nèi)容了

select a.name,b.name,sum(c.value) from a,b,c where a.id=b.aid and b.id=c.bid

然后，你再看，因為有聚合查詢，后邊要group by

select a.name,b.name,sum(c.value) from a,b,c where a.id=b.aid and b.id=c.bid group by a.name,b.name

其他的，再有什么排序啊，等等啊，就好寫了，這里就不往下寫了

子查詢更簡單寫，主要就是要判斷好，要先寫子查詢，然后往外來套，比如

select * from b where id in (select id from a)

這個，你就要先寫括號里的那個，然后寫外邊的

至于函數(shù)的使用，這個沒什么經(jīng)驗，就是可能有時會出現(xiàn)類型轉(zhuǎn)換等等的問題，你就要牢記每個函數(shù)的作用，不懂再問吧

創(chuàng)建有效的大數(shù)據(jù)模型的6個技巧

創(chuàng)建有效的大數(shù)據(jù)模型的6個技巧

數(shù)據(jù)建模是一門復雜的科學，涉及組織企業(yè)的數(shù)據(jù)以適應業(yè)務流程的需求。它需要設計邏輯關系，以便數(shù)據(jù)可以相互關聯(lián)，并支持業(yè)務。然后將邏輯設計轉(zhuǎn)換成物理模型，該物理模型由存儲數(shù)據(jù)的存儲設備、數(shù)據(jù)庫和文件組成。

歷史上，企業(yè)已經(jīng)使用像SQL這樣的關系數(shù)據(jù)庫技術來開發(fā)數(shù)據(jù)模型，因為它非常適合將數(shù)據(jù)集密鑰和數(shù)據(jù)類型靈活地鏈接在一起，以支持業(yè)務流程的信息需求。

不幸的是，大數(shù)據(jù)現(xiàn)在包含了很大比例的管理數(shù)據(jù)，并不能在關系數(shù)據(jù)庫上運行。它運行在像NoSQL這樣的非關系數(shù)據(jù)庫上。這導致人們認為可能不需要大數(shù)據(jù)模型。

問題是，企業(yè)確實需要對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)建模。

以下是大數(shù)據(jù)建模的六個提示：

1.不要試圖將傳統(tǒng)的建模技術強加于大數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)的固定記錄數(shù)據(jù)在其增長中穩(wěn)定且可預測的，這使得建模相對容易。相比之下，大數(shù)據(jù)的指數(shù)增長是不可預測的，其無數(shù)形式和來源也是如此。當網(wǎng)站考慮建模大數(shù)據(jù)時，建模工作應該集中在構(gòu)建開放和彈性數(shù)據(jù)接口上，因為人們永遠不知道何時會出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)形式。這在傳統(tǒng)的固定記錄數(shù)據(jù)世界中并不是一個優(yōu)先事項。

2.設計一個系統(tǒng)，而不是一個模式

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)領域中，關系數(shù)據(jù)庫模式可以涵蓋業(yè)務對其信息支持所需的數(shù)據(jù)之間的大多數(shù)關系和鏈接。大數(shù)據(jù)并非如此，它可能沒有數(shù)據(jù)庫，或者可能使用像NoSQL這樣的數(shù)據(jù)庫，它不需要數(shù)據(jù)庫模式。

正因為如此，大數(shù)據(jù)模型應該建立在系統(tǒng)上，而不是數(shù)據(jù)庫上。大數(shù)據(jù)模型應包含的系統(tǒng)組件包括業(yè)務信息需求、企業(yè)治理和安全、用于數(shù)據(jù)的物理存儲、所有類型數(shù)據(jù)的集成、開放接口，以及處理各種不同數(shù)據(jù)類型的能力。

3.尋找大數(shù)據(jù)建模工具

有商業(yè)數(shù)據(jù)建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數(shù)據(jù)報告軟件。在考慮大數(shù)據(jù)工具和方法時，IT決策者應該包括為大數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型的能力，這是要求之一。

4.關注對企業(yè)的業(yè)務至關重要的數(shù)據(jù)

企業(yè)每天都會輸入大量的數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)大部分是無關緊要的。創(chuàng)建包含所有數(shù)據(jù)的模型是沒有意義的。更好的方法是確定對企業(yè)來說至關重要的大數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行建模。

5.提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)

如果組織專注于開發(fā)數(shù)據(jù)的正確定義和完整的元數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)來自何處、其目的是什么等等，那么可以對大數(shù)據(jù)模型產(chǎn)生更好的數(shù)據(jù)模型和關系。可以更好地支持支持業(yè)務的數(shù)據(jù)模型。

6.尋找數(shù)據(jù)的關鍵切入點

當今最常用的大數(shù)據(jù)載體之一就是地理位置，這取決于企業(yè)的業(yè)務和行業(yè)，還

有其他用戶需要的大數(shù)據(jù)常用密鑰。企業(yè)越能夠識別數(shù)據(jù)中的這些常用入口點，就越能夠設計出支持企業(yè)關鍵信息訪問路徑的數(shù)據(jù)模型。

作為一個JAVAEE程序員，必會的技能有哪些

程序員(英文Programmer)是從事程序開發(fā)、維護的專業(yè)人員。一般我們將程序員分為程序設計人員和程序編碼員，但兩者的界限并不非常清楚，特別是在中國。

作一個真正合格的程序員，應該具有的素質(zhì)。

1：團隊精神和協(xié)作能力

團隊精神和協(xié)作能力是作為一個程序員應具備的最基本的素質(zhì)。軟件工程已經(jīng)提了將近三十年了，當今的軟件開發(fā)已經(jīng)不是編程了，而是工程。獨行俠可以寫一些程序也能賺錢發(fā)財，但是進入研發(fā)團隊，從事商業(yè)化和產(chǎn)品化的開發(fā)任務，就必須具備這種素質(zhì)?？梢院敛豢鋸埖恼f這種素質(zhì)是一個程序員乃至一個團隊的安身立命之本。

2：文檔習慣

文檔是一個軟件系統(tǒng)的生命力。一個公司的產(chǎn)品再好、技術含量再高，如果沒有缺乏文檔，知識就沒有繼承，公司還是一個來料加工的軟件作坊。作為代碼程序員，必須將30％的工作時間寫用于技術文檔。沒有文檔的程序員勢必會被淘汰。

3：規(guī)范化的代碼編寫習慣

知名軟件公司的代碼的變量命名、注釋格式，甚至嵌套中行縮進的長度和函數(shù)間的空行數(shù)字都有明確規(guī)定，良好的編寫習慣，不但有助于代碼的移植和糾錯，也有助于不同技術人員之間的協(xié)作。 一些所謂的高手甚至叫囂高手寫的代碼一般人看不懂，我只能說他不是一名合格的程序員。

4：需求理解能力

程序員要能正確理解任務單中描述的需求。在這里要明確一點，程序員不僅僅要注意到軟件的功能需求，還應注意軟件的性能需求，要能正確評估自己的模塊對整個項目中的影響及潛在的威脅，如果有著兩到三年項目經(jīng)驗的熟練程序員對這一點沒有體會的話，只能說明他或許是認真工作過，但是沒有用心工作。

5：模塊化思維能力

作為一個優(yōu)秀的程序員，他的思想不能在局限當前的工作任務里面，要想想看自己寫的模塊是否可以脫離當前系統(tǒng)存在，通過簡單的封裝在其他系統(tǒng)中或其他模塊中直接使用。這樣做可以使代碼能重復利用，減少重復的勞動，也能是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越趨合理。模塊化思維能力的提高是一個程序員的技術水平提高的一項重要指標。

6：測試習慣

測試是軟件工程質(zhì)量保證的重要環(huán)節(jié)，但是測試不僅僅是測試工程師的工作，而是每個程序員的一種基本職責。程序員要認識測試不僅是正常的程序調(diào)試，而要是要進行有目的有針對性的異常調(diào)用測試，這一點要結(jié)合需求理解能力。

7：學習和總結(jié)的能力

程序員是很容易被淘汰的職業(yè)，所以要善于學習總結(jié)。許多程序員喜歡盲目追求一些編碼的小技巧，這樣的技術人員無論學了多少語言，代碼寫起來多熟練，我們只能說他是一名熟練的代碼民工，他永遠都不會有質(zhì)的提高。一個善于學習的程序員會經(jīng)?？偨Y(jié)自己的技術水平，對自己的技術層面要有良好的定位，這樣才能有目的地提高自己。這樣才能逐步提高，從程序員升級為軟件設計師、系統(tǒng)分析員。

作為高級程序員，除了應該具備上述全部素質(zhì)之外，還需要具備以下素質(zhì)：

1、 需求分析能力

2、 整體框架能力

3、 流程處理能力

4、 模塊分解能力

5、 整體項目評估能力

6、 團隊組織管理能力

1，激情。

我曾經(jīng)遇到許多“職業(yè)程序員”，他們從事IT是因為覺得這是一種職業(yè)，他們只在工作時間編程，除非送去培訓否則他們不會學習新東西，這不是好的程序員。我認為一個好的程序員總是對編程充滿激情，而且好的開發(fā)者會做一些編程工作即使這沒有報酬。激情是一個優(yōu)秀程序員的重要指標。

2，自學好學

編程領域始終發(fā)展變化著，不出一年有些新技術就變成了老技術，這并不是說好的程序員要對所有新技術跟進，但有些卻對學習任何新技術都沒有興趣。他們通常在學校學習了編程，然后工作后單位安排學什么就學什么。如果在招聘中你聽到“讓我培訓一個星期我就會勝任這個工作”那不要雇傭他。實際上，真正優(yōu)秀的程序員始終談論著你所不知道的新技術，向人們解釋為什么你必須用這個技術，哪怕沒有聽眾聽得明白，哪怕他自己也不明白。

3，聰明

聰明包括很多因素，情緒和社會交際只是其中之一。好的程序員絕不木訥，他們是最聰明的人，他們中的許多善于交際，健談、興趣廣泛。

4，隱性的經(jīng)驗

—好的程序員通。常有自己的私人的一些研究、愛好、項目，而這些是他們不寫在簡歷上 (通常覺得不值得寫)，但表現(xiàn)出來卻可能恰恰是他的潛能、深度和后勁所在。

5，技術多樣性

由于好的程序員喜歡學習和涉獵新技術，所以一般來說超過22歲的都熟知很多新技術，而且對多種技術的長短有 “強烈”的個人意見/見解，喜好嘗試新鮮技術。

6，資格證書

資格證書并不是識別真正程序員的方法，MCSE、SCJP、說明不了什么，它們只是讓別人認識和獲取的，頂多代表這個人在某個技術有一定的知識。

原文作者在文末寫道：以上所說的標準并不是絕對的，因為有些優(yōu)秀的程序員確實不符合上述，而有些bad程序員卻符合了。但相信這些對大多數(shù)真正的程序員都適用。

總結(jié)而言，優(yōu)秀的程序員通常有一下特點：

n 對技術充滿激情；

n 將編程作為一種愛好

n 如果你允許會滔滔不絕地跟你談論技術

n 有過個人的開發(fā)經(jīng)歷（與4意思相同）

n 堅持認為某種技術最好

n 如果讓他用他認為不好的技術他會非常別扭

n 聰明、健談、興趣廣泛

n 在大學和工作前就開始接觸程序

如何打造高性能大數(shù)據(jù)分析平臺

1.大數(shù)據(jù)是什么?

大數(shù)據(jù)是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數(shù)據(jù)的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化、大規(guī)模的數(shù)據(jù)等等都不夠完整。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通常被認為具有數(shù)據(jù)的五個主要特征，通常稱為數(shù)據(jù)的5 Vs。分別是大規(guī)模，多樣性，高效性、準確性和價值性。

據(jù)Gartner稱，大規(guī)?？梢员欢x為“在本(地)機數(shù)據(jù)采集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業(yè)價值。當現(xiàn)有的技術能夠針對性的進行改造后來處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)就可以說是一個成功的大數(shù)據(jù)解決方案。

這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)沒將不僅僅是來自于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源，同時也會來自于一些新興的數(shù)據(jù)源，例如常規(guī)(手持、工業(yè))設備，日志，汽車等，當然包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

據(jù)Gartner稱，多樣性可以定義如下：“高度變異的信息資產(chǎn)，在生產(chǎn)和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結(jié)構(gòu)的組合。同時還包括以前的歷史數(shù)據(jù)，由于技術的變革歷史數(shù)據(jù)同樣也成為多樣性數(shù)據(jù)之一 “。

高效性可以被定義為來自不同源的數(shù)據(jù)到達的速度。從各種設備，傳感器和其他有組織和無組織的數(shù)據(jù)流都在不斷進入IT系統(tǒng)。由此，實時分析和對于該數(shù)據(jù)的解釋(展示)的能力也應該隨之增加。

根據(jù)Gartner，高效性可以被定義如下：“高速的數(shù)據(jù)流I/O(生產(chǎn)和消費)，但主要聚焦在一個數(shù)據(jù)集內(nèi)或多個數(shù)據(jù)集之間的數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速率可變上”。

準確性，或真實性或叫做精度是數(shù)據(jù)的另一個重要組成方面。要做出正確的商業(yè)決策，當務之急是在數(shù)據(jù)上進行的所有分析必須是正確和準確(精確)的。

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以提供巨大的商業(yè)價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經(jīng)認識到他們的數(shù)據(jù)是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，并推薦相關產(chǎn)品，提供危險交易預警服務，等等。

與其他IT系統(tǒng)一樣，性能是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數(shù)據(jù)系統(tǒng)保證其性能。

2.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應包含的功能模塊

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)的功能，數(shù)據(jù)的預處理(例如，清洗，驗證等)，存儲數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等(例如做預測分析，生成在線使用建議等等)，最后呈現(xiàn)和可視化的總結(jié)、匯總結(jié)果。

下圖描述了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的這些高層次的組件：

2.1各種各樣的數(shù)據(jù)源

當今的IT生態(tài)系統(tǒng)，需要對各種不同種類來源的數(shù)據(jù)進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數(shù)據(jù)，來自工業(yè)、手持、家居傳感的任何東西等等。

顯然從不同數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)具有不同的格式、使用不同的協(xié)議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發(fā)送數(shù)據(jù)，feed可能會來自于CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協(xié)議。

由于這些單獨的系統(tǒng)的性能是不在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的控制范圍之內(nèi)，并且通常這些系統(tǒng)都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供并維護，所以本文將不會在深入到這些系統(tǒng)的性能分析中去。

2.2數(shù)據(jù)采集

第一步，獲取數(shù)據(jù)。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉(zhuǎn)換，去重，然后存到適合你們公司的一個持久化設備中(硬盤、存儲、云等)。

在下面的章節(jié)中，本文將重點介紹一些關于如何獲取數(shù)據(jù)方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數(shù)據(jù)采集技術的優(yōu)缺點。

2.3存儲數(shù)據(jù)

第二步，一旦數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，清洗，并轉(zhuǎn)化為所需格式時，這些過程都將在數(shù)據(jù)存儲到一個合適的持久化層中進行。

在下面的章節(jié)中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐(包括邏輯上和物理上)。在本文結(jié)尾也會討論一部分涉及數(shù)據(jù)安全方面的問題。

2.4數(shù)據(jù)處理和分析

第三步，在這一階段中的一部分干凈數(shù)據(jù)是去規(guī)范化的，包括對一些相關的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進行一些排序，在規(guī)定的時間間隔內(nèi)進行數(shù)據(jù)結(jié)果歸集，執(zhí)行機器學習算法，預測分析等。

在下面的章節(jié)中，本文將針對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)性能優(yōu)化介紹一些進行數(shù)據(jù)處理和分析的最佳實踐。

2.5數(shù)據(jù)的可視化和數(shù)據(jù)展示

最后一個步驟，展示經(jīng)過各個不同分析算法處理過的數(shù)據(jù)結(jié)果。該步驟包括從預先計算匯總的結(jié)果(或其他類似數(shù)據(jù)集)中的讀取和用一種友好界面或者表格(圖表等等)的形式展示出來。這樣便于對于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的理解。

3.數(shù)據(jù)采集中的性能技巧

數(shù)據(jù)采集是各種來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內(nèi)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠處理的數(shù)據(jù)量的能力。

數(shù)據(jù)采集過程基于對該系統(tǒng)的個性化需求，但一些常用執(zhí)行的步驟是 – 解析傳入數(shù)據(jù)，做必要的驗證，數(shù)據(jù)清晰，例如數(shù)據(jù)去重，轉(zhuǎn)換格式，并將其存儲到某種持久層。

涉及數(shù)據(jù)采集過程的邏輯步驟示如下圖所示：

下面是一些性能方面的技巧：

●來自不同數(shù)據(jù)源的傳輸應該是異步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的(MoM)中間件來實現(xiàn)。由于數(shù)據(jù)異步傳輸，所以數(shù)據(jù)采集過程的吞吐量可以大大高于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的處理能力。 異步數(shù)據(jù)傳輸同樣可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和不同的數(shù)據(jù)源之間進行解耦。大數(shù)據(jù)基礎架構(gòu)設計使得其很容易進行動態(tài)伸縮，數(shù)據(jù)采集的峰值流量對于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)來說算是安全的。

●如果數(shù)據(jù)是直接從一些外部數(shù)據(jù)庫中抽取的，確保拉取數(shù)據(jù)是使用批量的方式。

●如果數(shù)據(jù)是從feed file解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對于CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。

●優(yōu)先使用內(nèi)置的驗證解決方案。大多數(shù)解析/驗證工作流程的通常運行在服務器環(huán)境(ESB /應用服務器)中。大部分的場景基本上都有現(xiàn)成的標準校驗工具。在大多數(shù)的情況下，這些標準的現(xiàn)成的工具一般來說要比你自己開發(fā)的工具性能要好很多。

●類似地，如果數(shù)據(jù)XML格式的，優(yōu)先使用XML(XSD)用于驗證。

●即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優(yōu)先還是應該使用內(nèi)置的函數(shù)庫或者開發(fā)框架。在大多數(shù)的情況下通常會比你開發(fā)任何自定義代碼快得多。

●盡量提前濾掉無效數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的處理流程都不用在無效數(shù)據(jù)上浪費過多的計算能力。

●大多數(shù)系統(tǒng)處理無效數(shù)據(jù)的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統(tǒng)建設之初考慮這部分的數(shù)據(jù)庫存儲和其他額外的存儲開銷。

●如果來自數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數(shù)據(jù)源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數(shù)據(jù)，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數(shù)據(jù)清洗需要進行表關聯(lián)。數(shù)據(jù)清洗中需要用到的靜態(tài)數(shù)據(jù)關聯(lián)一次，并且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。

●數(shù)據(jù)去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些字段構(gòu)成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據(jù)主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。

●來自多個源接收的數(shù)據(jù)可以是不同的格式。有時，需要進行數(shù)據(jù)移植，使接收到的數(shù)據(jù)從多種格式轉(zhuǎn)化成一種或一組標準格式。

●和解析過程一樣，我們建議使用內(nèi)置的工具，相比于你自己從零開發(fā)的工具性能會提高很多。

●數(shù)據(jù)移植的過程一般是數(shù)據(jù)處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用并行計算。

●一旦所有的數(shù)據(jù)采集的上述活動完成后，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)通常存儲在某些持久層，以便以后分析處理，綜述，聚合等使用。

●多種技術解決方案的存在是為了處理這種持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系統(tǒng)，如Hadoop和等)。

●謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4.數(shù)據(jù)存儲中的性能技巧

一旦所有的數(shù)據(jù)采集步驟完成后，數(shù)據(jù)將進入持久層。

在本節(jié)中將討論一些與數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲性能相關的技巧包括物理存儲優(yōu)化和邏輯存儲結(jié)構(gòu)(數(shù)據(jù)模型)。這些技巧適用于所有的數(shù)據(jù)處理過程，無論是一些解析函數(shù)生的或最終輸出的數(shù)據(jù)還是預計算的匯總數(shù)據(jù)等。

●首先選擇數(shù)據(jù)范式。您對數(shù)據(jù)的建模方式對性能有直接的影響，例如像數(shù)據(jù)冗余，磁盤存儲容量等方面。對于一些簡單的文件導入數(shù)據(jù)庫中的場景，你也許需要保持數(shù)據(jù)原始的格式，對于另外一些場景，如執(zhí)行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數(shù)據(jù)范式化。

●大多數(shù)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫替代RDBMS處理數(shù)據(jù)。

●不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

●數(shù)據(jù)庫分為行存儲和列存儲。

●具體的數(shù)據(jù)庫選型依賴于你的具體需求(例如，你的應用程序的數(shù)據(jù)庫讀寫比)。

●同樣每個數(shù)據(jù)庫都會根據(jù)不同的配置從而控制這些數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)庫復制備份或者嚴格保持數(shù)據(jù)一致性。

●這些設置會直接影響數(shù)據(jù)庫性能。在數(shù)據(jù)庫技術選型前一定要注意。

●壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對于不同的NoSQL數(shù)據(jù)庫來說配置都是不同的，同時對數(shù)據(jù)庫性能的影響也是不一樣的。

●數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)是這些數(shù)據(jù)庫的另一個非常重要的功能。數(shù)據(jù)Sharding的方式能夠?qū)ο到y(tǒng)的性能產(chǎn)生巨大的影響，所以在數(shù)據(jù)Sharding和分區(qū)時請謹慎選擇。

●并非所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫都內(nèi)置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

●如果有需要還是建議使用內(nèi)置的類似功能，因為自己開發(fā)的還是不靈。

●NoSQLs內(nèi)置了壓縮、編解碼器和數(shù)據(jù)移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那么優(yōu)先選擇使用這些內(nèi)置的功能。這些工具可以執(zhí)行各種各樣的任務，如格式轉(zhuǎn)換、壓縮數(shù)據(jù)等，使用內(nèi)置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網(wǎng)絡的使用率。

●許多NoSQL數(shù)據(jù)庫支持多種類型的文件系統(tǒng)。其中包括本地文件系統(tǒng)，分布式文件系統(tǒng)，甚至基于云的存儲解決方案。

●如果在交互式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地(內(nèi)置)文件系統(tǒng)(例如HBase 使用HDFS)。

●這是因為，如果使用一些外部文件系統(tǒng)/格式，則需要對數(shù)據(jù)進行相應的編解碼/數(shù)據(jù)移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗余處理。

●大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型一般來說需要根據(jù)需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數(shù)據(jù)建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數(shù)據(jù)實體與現(xiàn)實世界之間的交互。

●在硬件一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。

5.數(shù)據(jù)處理分析中的性能技巧

數(shù)據(jù)處理和分析是一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。

本節(jié)討論一些數(shù)據(jù)處理性能方面的技巧。需要注意的是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)有兩個組成部分，實時數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理。本節(jié)涵蓋數(shù)據(jù)處理的各個方面。

●在細節(jié)評估和數(shù)據(jù)格式和模型后選擇適當?shù)臄?shù)據(jù)處理框架。

●其中一些框架適用于批量數(shù)據(jù)處理，而另外一些適用于實時數(shù)據(jù)處理。

●同樣一些框架使用內(nèi)存模式，另外一些是基于磁盤io處理模式。

●有些框架擅長高度并行計算，這樣能夠大大提高數(shù)據(jù)效率。

●基于內(nèi)存的框架性能明顯優(yōu)于基于磁盤io的框架，但是同時成本也可想而知。

●概括地說，當務之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。

●一些這些框架將數(shù)據(jù)劃分成較小的塊。這些小數(shù)據(jù)塊由各個作業(yè)獨立處理。協(xié)調(diào)器管理所有這些獨立的子作業(yè)

●在數(shù)據(jù)分塊是需要當心。

●該數(shù)據(jù)快越小，就會產(chǎn)生越多的作業(yè)，這樣就會增加系統(tǒng)初始化作業(yè)和清理作業(yè)的負擔。

●如果數(shù)據(jù)快太大，數(shù)據(jù)傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一臺服務器上運行一個大作業(yè)，而其他服務器就會等待。

●不要忘了查看一個任務的作業(yè)總數(shù)。在必要時調(diào)整這個參數(shù)。

●最好實時監(jiān)控數(shù)據(jù)塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數(shù)據(jù)塊的冗余參數(shù)提高(一般hadoop默認是3份)這樣又會反作用使得系統(tǒng)性能下降。

●此外，實時數(shù)據(jù)流需要與批量數(shù)據(jù)處理的結(jié)果進行合并。設計系統(tǒng)時盡量減少對其他作業(yè)的影響。

●大多數(shù)情況下同一數(shù)據(jù)集需要經(jīng)過多次計算。這種情況可能是由于數(shù)據(jù)抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業(yè)務流程發(fā)生變化，值得一提的是舊數(shù)據(jù)也是如此。設計系統(tǒng)時需要注意這個地方的容錯。

●這意味著你可能需要存儲原始數(shù)據(jù)的時間較長，因此需要更多的存儲。

●數(shù)據(jù)結(jié)果輸出后應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結(jié)果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那么你就要將結(jié)果以周為單位進行匯總保存。

●為了達到這個目標，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)經(jīng)常會輸出一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表，這樣在展示輸出上就有很大的優(yōu)勢。

●更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數(shù)據(jù)匯總結(jié)果，如果在數(shù)據(jù)規(guī)模較大的時候按照每周來匯總數(shù)據(jù)，這樣就會大大降低數(shù)據(jù)處理能力。

●一些框架提供了大數(shù)據(jù)查詢懶評價功能。在數(shù)據(jù)沒有在其他地方被使用時效果不錯。

●實時監(jiān)控系統(tǒng)的性能，這樣能夠幫助你預估作業(yè)的完成時間。

6.數(shù)據(jù)可視化和展示中的性能技巧

精心設計的高性能大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過對數(shù)據(jù)的深入分析，能夠提供有價值戰(zhàn)略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數(shù)據(jù)的多維度透視視圖。

需要注意的是傳統(tǒng)的BI和報告工具，或用于構(gòu)建自定義報表系統(tǒng)無法大規(guī)模擴展?jié)M足大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現(xiàn)已上市。

本文將不會對這些個別工具如何進行調(diào)節(jié)，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。

●確?？梢暬瘜语@示的數(shù)據(jù)都是從最后的匯總輸出表中取得的數(shù)據(jù)。這些總結(jié)表可以根據(jù)時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數(shù)據(jù)。

●這不僅最大限度地減少數(shù)據(jù)傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助于避免性能卡頓問題。

●重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產(chǎn)生非常不錯的影響。

●物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。

●大部分可視化工具允許通過增加線程數(shù)來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那么這是提高系統(tǒng)性能的好辦法。

●盡量提前將數(shù)據(jù)進行預處理，如果一些數(shù)據(jù)必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。

●可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。

●同樣，一些工具可以進行增量數(shù)據(jù)同步。這最大限度地減少了數(shù)據(jù)傳輸，并將整個可視化過程固化下來。

●保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。

●大多數(shù)可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形(SVG)。使用SVG復雜的布局可能會產(chǎn)生嚴重的性能影響。

7.數(shù)據(jù)安全以及對于性能的影響

像任何IT系統(tǒng)一樣安全性要求也對大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能有很大的影響。在本節(jié)中，我們討論一下安全對大數(shù)據(jù)平臺性能的影響。

– 首先確保所有的數(shù)據(jù)源都是經(jīng)過認證的。即使所有的數(shù)據(jù)源都是安全的，并且沒有針對安全方面的需求，那么你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現(xiàn)。

– 數(shù)據(jù)進過一次認證，那么就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那么使用一些類似于token的技術保存下來以便后續(xù)繼續(xù)使用。這將節(jié)省數(shù)據(jù)一遍遍認證的開銷。

– 您可能需要支持其他的認證方式，例如基于PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。

– 通常情況下數(shù)據(jù)壓縮后進入大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。這么做好處非常明顯不細說。

– 針對不同算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮算法。

– 同樣，評估加密邏輯和算法，然后再選擇。

– 明智的做法是敏感信息始終進行限制。

– 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據(jù)不同的監(jiān)管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。

– 注意，這種需求不僅增加了數(shù)據(jù)處理的復雜度，但會增加存儲成本。

– 盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發(fā)性能要好很多。

8.總結(jié)

本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術性的知道可以作為打造大數(shù)據(jù)分析平臺的一般準則。大數(shù)據(jù)分析平臺非常復雜，為了滿足這種類型系統(tǒng)的性能需求，需要我們從開始建設的時候進行考量。

本文介紹的技術準則可以用在大數(shù)據(jù)平臺建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數(shù)據(jù)分析平臺的性能。

當前標題：nosql技巧,常用nosql
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