分布式数据仓库
王家林的云计算分布式大数据Hive数据仓库最佳实践
王家林的云计算分布式大数据Hive数据仓库最佳实践一:课程简介:或许Hive会是数据仓库的终结者……作为企业Hadoop应用的核心产品，Hive承载着FaceBook、淘宝等大佬 95%以上的离线统计，很多企业里的离线统计甚至全由Hive完成.Hive可以让你轻松的在Hadoop中存储、查询和分析海量数据。
二:课程特色1，深入浅出中动手实作;2，对Hive深入浅出的剖析;3，掌握Hive的优化技术;4， Hive和亚马逊云计算三:适合对象:软件工程师;数据库开发人员;网络后台开发人员;运维人员;四:基础要求了解Linux系统;了解网络;了解Java;五:讲师简介王家林:Hadoop源码级专家，曾负责某知名公司的类Hadoop框架开发工作，专注于Hadoop一站式解决方案的提供，同时也是云计算分布式大数据处理的最早实践者之一，Hadoop的狂热爱好者，不断的在实践中用Hadoop解决不同领域的大数据的高效处理和存储，现在正负责Hadoop在搜索引擎中的研发中国电信的多次Hadoop 培训，花旗银行的Hadoop内训，金立手机的Hadoop内训等，著有《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---从零开始》《云计算分布式大数据Hadoop实战高手之路---高手崛起》《云计算分布式大数据Hadoop。
实战高手之路---高手之巅》等;Android架构师、高级工程师、咨询顾问、培训专家;通晓Android、HTML5、Hadoop，迷恋英语播音和健美;致力于Android、HTML5、Hadoop的软、硬、云整合的一站式解决方案;国内最早(2007年)从事于Android系统移植、软硬整合、框架修改、应用程序软件开发以及Android系统测试和应用软件测试的技术专家和技术创业人员之一。
HTML5技术领域的最早实践者(2009年)之一,成功为多个机构实现多款自定义HTML5浏览器，参与某知名的HTML5浏览器研发;超过10本的IT畅销书作者;六:培训内容时间内容备注第1个主题:云计算的四大核心技术1. HDFS2. MapReduce3. HBase4.Hive第2个主题:Hive集群与管理1、 Hadoop集群的搭建2、 Hadoop集群的监控3、 Hadoop集群的管理4、集群下运行MapReduce程序5、安装并启动Hive6、测试Hive第3主题:Hive的命令、数据类型和文件格式1. Hive的CLI第一天 2. Hive的集合数据类型3(编码和模式第4主题:开发Hive1. 连接Java调试器到Hive2. 通过Eclipse来开发Hive代码3. Hive的单元测试第5题:HQL1. HQL的数据定义2. 使用HQL操作数据3. 深入HQL查询第6题:HQL的视图和索引1. HQL的视图:降低查询的复杂度和限定特定的条件2. HQL的索引:索引的创建和管理、定制索引时间内容备注第1个主题:Hive中的函数1. 使用Hive中已有的函数2. 自定义聚合函数3. 自定义表生成函数4. 在自定义函数中访问缓存第2个主题:Hive的存储过程1、为何需要Hive中的存储过程2、在后台中运行的存储过程3、HiveStorageHandler4、存储过程的具体编写和使用第3个主题:Hive架构优化1、降低IO负载2、表的分区、动态分区3、压缩4、分布式缓存第4个主题:彻底优化HQL1、 HQL优化的具体策略和方式2、 Map和Reduce3、数据倾斜4，执行计划第5个主题:在AWS上使用Hive第二天 1. 使用并管理EMR Hive集群2. EMR集群的详细配置3(持久层、元数据4.集群中的HDFS和S3(配置、日志等) 第6个主题:Hive的Thrift1. 配置、启动、使用Thrift2. Thrift的管理3. 管理Hive Server4.ThriftMetaStore。
DM3（自主版权的分布式数据库管理系统）
DM3（自主版权的分布式数据库管理系统）
无
【期刊名称】《共创软件》
【年(卷),期】2002(000)001
【摘要】DM是“数据库多媒体“的英文(Database Multimedia)缩写，也是中文“达梦”二字汉语拼音(DA MENG)的缩写。
直意达到梦想，梦想就是国人要制造出自己的数据库管理系统(简称DBMS)。
【总页数】2页(P86-87)
【作者】无
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.133
【相关文献】
1.交互网络下安全体系的选择--条件接收系统、数字版权管理系统和认证管理系统浅析 [J], 孙康
2.安全数据库管理系统DM3 [J], 刘小平
3.基于DM3的分布式数据仓库管理系统的设计 [J], 袁磊;陈长清;冯玉才;冯剑琳
4.数据库管理系统DM3的TPC-H测试设计和分析 [J], 冯玉才;朱正华
5.2019中国报业版权研讨会在宁举办——倡议建立自主平等、共融共生、共享共赢的版权交易市场 [J],
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集合系统的名词解释
集合系统的名词解释随着科技的不断发展，各种集合系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
从社交媒体平台到电商网站，从智能家居到自动驾驶系统，无一不依赖于集合系统的设计和优化。
然而，在我们谈论这些系统时，很少有人能清晰地解释它们背后的核心概念。
因此，本文旨在对集合系统的一些重要名词进行解释，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。
1. 数据库（Database）数据库是集合系统的核心组成部分之一。
它是指按一定的结构和规则组织起来的、用于存储和管理大量数据的集合。
数据库通常由一个或多个表组成，每个表由行和列组成，分别代表数据的记录和属性。
通过数据库，我们可以方便地存储、查询和更新大量数据，保证数据的一致性和完整性。
2. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库指的是一个用于存储大量历史数据的集中式仓库。
与传统的数据库不同，数据仓库旨在支持决策支持和分析工作，而不是日常的事务处理。
数据仓库通常采用异构的数据源，并经过清洗、集成和转换，以提供决策者所需的一致、准确的数据视图。
数据仓库的架构通常分为数据提取、数据转换、数据加载和数据查询等环节，以确保数据的完整性和可用性。
3. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是一种通过在大规模数据集中发现模式和规律的技术。
它包括从数据中提取特征、进行统计分析、构建模型和预测未来趋势等过程。
数据挖掘可以帮助我们发现隐藏在庞杂数据背后的知识，为决策和预测提供支持。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等。
4. 人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是一种使机器能够像人类一样思考和行动的技术。
在集合系统中，人工智能常常用于处理和分析大量数据，以及实现自动化的决策和推荐。
其中，机器学习是人工智能的重要方法之一，它通过从数据中学习并建立模型，实现对未知数据的预测和分类。
5. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式。
doris 行列转换函数collect
doris 行列转换函数collectDoris是一个分布式的可扩展的实时数据仓库，它提供了非常丰富的查询和分析能力。
其中之一的行列转换函数collect，在数据处理中非常重要，可以帮助我们更方便的查询和处理数据。
1、collect函数的概述collect函数是Doris中的一种行列转换函数，它将每行中指定的列值合并为一个数组返回。
例如，我们有一个表，其中每行包含用户的id和关注的笔记id，我们希望将每个用户关注的笔记id合并为一个数组并返回。
2、collect函数的语法collect函数使用以下语法：collect(column_name)其中column_name是我们希望合并为数组的列名。
3、collect函数的使用使用collect函数非常简单，只需在查询语句中指定需要合并的列即可。
例如，假设我们有一个笔记表，其中每行包含用户id、笔记id和笔记内容，我们希望将每个用户关注的笔记id合并为一个数组并返回。
我们可以使用以下SQL语句：```SELECT user_id, collect(note_id) AS note_ids FROM notes GROUP BY user_id;```这将返回每个用户的id以及他们关注的笔记id数组。
在实际应用中，collect函数非常实用，它可以优化查询性能并且提高数据处理效率。
例如，在分析包含非常大量数据的表时，我们可以使用collect函数将数据分组并合并为数组，在查询时可以避免反复的I/O操作和内部数据移动。
4、注意事项在使用collect函数时需要注意以下事项：1）内存和磁盘的使用：当我们采用这种方式处理大数据时，需要考虑内存的使用问题。
由于collect函数将多行合并为一个数组，因此需要在内存中临时存储中间结果。
如果合并的数据太大，内存的使用可能会导致运行失败。
为了避免这种情况，我们应该合理设置内存和磁盘的使用策略。
2）数据类型的转换：当我们将某些数据类型的列合并为数组时，需要注意数据类型的转换问题，尤其是在将字符串类型的列合并为数组时。
分布式数据库总结(申德荣)
第一章分布式数据库系统概述一、分布式数据库的发展1、分布式数据库的发展：①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。
②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。
二、分布式数据库系统的定义：分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。
分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
三、分布式数据库系统的特点：a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别c.站点自治性：是与多处理机系统的区别d.数据分布透明性e.集中与自治相结合的控制机制f.存在适当的数据冗余度g.事务管理的分布性四、分布式数据库系统的分类按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。
五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。
也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。
六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分集中式数据库管理系统结构：a. DB（数据库）b. DBMS(集中式数据库管理系统)c. DBA(数据库管理员)分布式数据库管理系统（DDBMS）结构：a. LDB（局部数据库）b. GDB（全局数据库）c. LDBMS (局部数据库管理系统)d. GDBMS (全局数据库管理系统)e. LDBA（局部数据库管理员）f. GDBA (全局数据库管理员)七、分布式数据库系统的特性：1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性八、分布式数据库系统的优点:分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点：1.更适合分布式的管理与控制。
分布式数据库系统的结构的特点 数据分片技术 连接技术 范式 基本流程 MapReduce 模型
注：考生属哪种类别请划“√”（博士、在校硕士、工程硕士、师资硕士、同等学力、研究生班）√研究生考试试卷考试时间：考试科目：分布式数据库考生姓名：评卷人：考试分数：注意事项1、考前研究生将上述项目填写清楚2、字迹要清楚，保持卷面清洁3、试题、试卷一齐交监考老师4、教师将试题、试卷、成绩单，一起送研究生学院；专业课报所在院、系分布式数据库课程考试题签一、说明分布式数据库系统的结构的特点（不低于 6 个）。
(1)物理分布性(2)场地自治性(3)场地之间协作性(4)数据独立性(5)集中与自治相结合的控制机制(6)适当增加数据冗余度(7)事务管理的分布性二、分布式查询处理的查询时间如何计算，根据数据在不同的场地分布分别说明。
查询涉及多个库或者多张分表：1.排序，即多个来源的数据查询出来以后，在应用层进行排序的工作。
查出来如果是已经排序号的，则对多路进行归并排序否则就要进行一个全排序。
2.函数处理，即使用Max,Min,Sum,Count 等函数对多个数据来源的值进行相应的函数处理3.求平均值，从多个数据来源进行查询时，需要把SQL改为查询SUM和Count，然后对多个数据来源的Sum求和，count求和后，计算平均值，这是需要注意的地方。
4非排序分页，这需要看具体实现所采取的策略，是同等步长地在多个数据源上分页处理，还是同等比例地分页处理。
5排序后分页。
二、分布式数据库系统的数据分片技术有哪些？分别说明。
三种分片方式：hash方式、一致性hash、按照数据范围（range based）。
hash方式：哈希表（散列表）是最为常见的数据结构，根据记录（或者对象）的关键值将记录映射到表中的一个槽（slot），便于快速访问。
绝大多数编程语言都有对hash表的支持，如python中的dict，C++中的map，Java中的Hashtable，Lua中的table等等。
在哈希表中，最为简单的散列函数是 mod N（N为表的大小）。
oceanbase sql语句
oceanbase sql语句OceanBase是一款开源的分布式数据库，它支持高并发的在线事务处理和数据仓库处理。
在OceanBase中，SQL语句是实现数据库操作的重要工具。
SQL语句包括数据查询、数据写入、数据更新和数据删除等操作，这些操作可以通过语句来完成。
为了更好地了解OceanBase中的SQL语句，让我们来看一些常见的例子：1. 查询数据查询数据是SQL语言的主要功能之一，我们可以使用SELECT语句来查询符合条件的数据。
下面是一个常见的SELECT语句的示例：SELECT * FROM table_name WHERE condition;其中，table_name代表要查询的表名，condition是查询条件，*表示查询所有字段。
2. 插入数据插入数据是将数据添加到数据库中的一种操作，我们可以使用INSERT 语句来插入数据。
下面是一个典型的INSERT语句的示例：INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, value3, ...);其中，table_name代表要插入数据的表名，column1、column2、column3等是要插入的字段名，而value1、value2、value3等则是对应字段的值。
3. 更新数据更新数据是对数据库中已有的数据进行修改的一种操作，我们可以使用UPDATE语句来实现。
下面是一个典型的UPDATE语句的示例：UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;其中，table_name代表要更新的表名，column1、column2等是要更新的字段名，value1、value2等则是对应字段的新值，condition 是更新条件。
4. 删除数据删除数据是将数据库中已有的数据删除的一种操作，我们可以使用DELETE语句来执行。
ck 使用场景
ck 使用场景CK（ClickHouse）是一种用于实时数据分析的列式数据库管理系统。
它是由俄罗斯的Yandex公司开发的，旨在处理大规模的分布式数据存储和分析。
CK使用场景广泛，下面将介绍几个常见的应用场景。
1. 日志分析随着互联网的发展，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。
这些日志数据包含了许多有价值的信息，比如用户行为、系统性能等。
使用CK可以方便地将这些日志数据导入到数据库中，并进行实时分析。
通过使用CK的强大的分布式计算能力，可以快速地查询和分析日志数据，从而帮助企业优化网站性能、改进产品设计、提升用户体验等。
2. 时序数据分析时序数据是一种按照时间顺序组织的数据，比如传感器数据、股票交易数据、气象数据等。
CK对于时序数据的存储和查询有着独特的优势。
它采用了列式存储的方式，可以高效地存储大规模的时序数据。
同时，CK支持灵活的查询语言和聚合函数，可以方便地进行时序数据的分析和统计。
比如可以通过CK对股票交易数据进行实时分析，从而帮助投资者做出更明智的投资决策。
3. 实时报表随着企业规模的扩大，对于实时报表的需求也越来越高。
CK可以帮助企业快速生成各种实时报表，比如销售报表、用户活跃报表等。
通过CK的分布式计算能力和高效的查询性能，可以在短时间内生成复杂的实时报表。
这对于企业的决策和运营非常重要，可以帮助企业及时发现问题、优化业务流程、提高工作效率。
4. 数据仓库数据仓库是一个用于存储和管理企业各种数据的集中式系统。
CK可以作为数据仓库的基础组件，用于存储和查询大规模的数据。
CK支持分布式部署，可以轻松应对大规模数据的存储需求。
同时，CK提供了强大的查询和分析功能，可以方便地进行复杂的数据分析和挖掘。
通过CK构建数据仓库，企业可以更好地理解和利用自己的数据，从而提升业务竞争力。
5. 数据分析平台CK不仅可以作为数据仓库的基础组件，还可以作为整个数据分析平台的核心。
CK提供了丰富的数据处理和分析功能，可以支持各种数据分析任务。
分布式数据库技术的研究与应用
分布式数据库技术的研究与应用一、概述随着物联网、大数据和云计算等技术的不断发展，数据的存储和管理变得越来越困难。
在这种背景下，分布式数据库技术逐渐成为了解决数据处理问题的重要手段。
本文主要介绍分布式数据库技术的研究现状及其在实际应用中的表现。
二、分布式数据库技术的基本原理1. 数据分片数据分片是分布式数据库技术的基础，它将数据库中的数据按照一定的规则分成多个片段，将这些片段分别存储在不同的节点上。
在数据查询时，分布式数据库系统通过查询每个节点上的数据片段，最终将结果集合并返回。
2. 数据复制为了保证数据的可靠性和高可用性，分布式数据库系统一般会将数据进行复制。
将每个分片的数据分别复制到多个节点上，以提高系统的数据可靠性和可用性。
3. 数据同步数据同步是分布式数据库系统中的一个核心问题。
在每个节点的数据进行修改、添加、删除操作时，需要将这些变更操作同步到其他节点，以保证所有节点的数据一致性。
4. 数据查询优化分布式数据库系统的数据查询需要涉及多个节点，因此在查询优化方面需要考虑多个节点中数据的分布和不同节点之间的通讯成本等因素。
三、分布式数据库技术的研究现状目前，国内外学者已经对分布式数据库技术进行了广泛的研究，并提出了多种不同的解决方案。
其中，以下几种方案是比较典型的：1. 垂直分片在垂直分片方案中，将不同的数据表分得很细，并将其存储在不同的节点上。
此方案适用于各个节点上的数据结构差异较大的情况，例如OLAP（On-Line Analytical Processing）场景中的数据仓库。
2. 水平分片在水平分片方案中，将同一个数据表中的数据分为多个片段，每个片段存储在不同的节点上。
此方案适用于各个节点上的数据结构基本相同的情况，例如OLTP（On-Line Transaction Processing）场景中的电子商务系统。
3. 数据复制方案数据复制方案将每个分片的数据复制到多个节点上，以提高系统的数据可靠性和可用性。
hive数组函数
hive数组函数Hive是一个基于Hadoop的分布式数据仓库系统，支持hiveQL 语言，用于简化大数据处理任务。
Hive提供了一些有用的数组函数，可以帮助数据分析人员更有效地管理大数据集。
Hive中提供了多项数组函数，包括：array_contains、array_intersect、array_union、array_max/min、array_sort、array_distinct等函数。
其中array_contains函数可以检查给定数组的每个元素，以确定是否存在给定的值。
array_intersect函数可以返回两个数组的公共元素。
array_union函数则可以返回两个数组的并集。
array_max/min函数则可以返回数据的最大/最小值。
array_sort函数则可以将数组按指定的顺序进行排序，array_distinct函数则可以消除数组中重复的元素。
Hive也提供了一系列其他有用的数组函数，如array_append、array_remove、array_length、array_slice_n等。
array_append函数可以将某个特定元素添加到指定数组的末尾。
array_remove函数则可以从指定数组中移除某个特定元素。
array_length函数则可以返回数组的长度。
最后，array_slice_n函数则可以从数组中提取给定数量的元素。
Hive数组函数有助于数据分析人员更有效地管理大数据，使得这些函数在数据分析中变得非常重要。
然而，由于HiveQL语言的复杂性，诸如数组函数之类的函数的使用可能会有些棘手，所以更强大的数据分析和可视化工具可以在此处发挥作用，以帮助数据分析人员更有效地处理数据。
总之，Hive数组函数可以帮助数据分析人员更有效地管理大数据集，以满足复杂的数据处理需求。
不仅如此，Hive数组函数也可以结合其他强大的数据分析和可视化工具，以有效解决大数据处理任务。
FusionStorage分布式存储系统介绍和架构原理
传统SAN存储
Server1
Server2
Server3
10GE / FC
Server SAN的原理
定义：Server SAN is defined as a combined compute and pooled storage resource comprising more than one storage device directly attached to separate multiple servers (more than one). -- by wikibonServer SAN是由多个独立的服务器自带的存储组成的一个存储资源池，同时融合了计算和存储资源。
EMC VMAX
HDS VSP G1000
Huawei 18000
*数据来源：Gartner 2013Q4报告
存储技术的发展趋势
每次技术发展,存储的性能 容量 可靠性都得到极大的提升
Network
传统存储在扩展性方面挑战仍非常大
Network
Controller
Controller
APP
APP
中低端存储只能垂直扩展
Page
华为云计算存储发展历程
Content
FusionStorage架构
FusionStorage特点
FusionStorage背景
FusionStorage应用场景
FusionStorage架构原理
以数据块为单元进行数据管理I/O在所有磁盘上负载均衡,无热点,磁盘性能最大化利用故障数据重构迅速,整体性能影响小支持精简配置,无需热备盘
据Wikibon评估，传统的企业存储在2013年虽然还占据95%的份额，但接下来的10年将持续下降，下降幅度是16.7%。而企业Server SAN存储将以40.9%的速度野蛮增长，Server SAN存储的收入将超过传统的存储（包括现在的SAN，NAS，DAS)。
doris 分区存储结构
doris 分区存储结构
Doris是一个开源的分布式数据仓库，它的存储结构是通过分
区来组织和存储数据的。
在Doris中，数据被分成多个分区，每个
分区可以包含一个或多个数据块，数据块则包含了实际的数据记录。
Doris的分区存储结构具有以下特点：
1. 水平扩展，Doris的分区存储结构允许数据水平分片存储在
不同的节点上，从而实现了水平扩展。
这意味着当数据量增加时，
可以简单地添加更多的节点来扩展存储容量和处理能力。
2. 数据划分，在Doris中，数据根据分区键进行划分和存储。
分区键是一个或多个列的组合，用于确定数据如何被分区。
这样可
以确保相关的数据被存储在同一个分区中，便于查询和分析。
3. 数据块管理，每个分区中的数据被组织成多个数据块，数据
块是Doris中的最小存储单元。
数据块包含了数据的压缩、索引等
信息，以提高查询性能和减少存储空间。
4. 数据副本，为了保证数据的可靠性和容错能力，Doris会对
数据进行副本复制存储。
通常情况下，每个分区的数据会被复制到
多个节点上，以防止单点故障和数据丢失。
5. 数据分布，Doris的分区存储结构可以根据需求进行灵活的
数据分布，可以选择按照范围分区、哈希分区等方式来组织数据，
以满足不同的查询和分析需求。
总的来说，Doris的分区存储结构通过合理的数据划分和管理，实现了数据的高效存储和查询，同时也保证了数据的可靠性和扩展性。
这种存储结构能够满足大规模数据存储和分析的需求，是
Doris高性能和可靠性的重要基础之一。
es工作原理
ES工作原理一、概述Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于实时搜索、分析和可视化海量数据。
它是基于Lucene构建而成，提供了强大的全文检索功能。
ES以分布式存储和搜索技术为基础，能够快速地检索和分析大规模数据。
二、核心概念1. 倒排索引ES使用倒排索引（Inverted Index）来加速搜索过程。
倒排索引是一种将文档中的每个词映射到包含该词的文档列表的数据结构。
通过倒排索引，ES可以快速定位到包含特定词条的文档。
2. 分片和复制为了实现水平扩展和故障容错，ES将数据划分为多个分片（Shard），每个分片可以存放一部分数据。
分片被分布在不同的节点上，通过分片的复制（Replica）来增加数据的冗余和可用性。
3. 节点和集群ES运行在一个或多个节点上，每个节点属于一个集群（Cluster）。
集群中的节点协同工作，共同处理数据。
三、工作流程1. 索引数据在ES中，数据是以文档的形式存在的。
要索引一份文档，首先需要将文档转换为JSON格式，并指定一个唯一的ID。
然后将文档发送给ES的一个节点，节点会将文档存储在一个或多个分片中。
2. 搜索数据当进行搜索时，ES会将搜索请求发送给其中一个节点，该节点作为协调节点（Coordinator）负责处理搜索请求。
协调节点会将请求转发到每个分片对应的节点上，并将结果进行合并后返回给客户端。
3. 聚合分析除了支持基本的搜索功能，ES还提供了强大的聚合分析能力。
聚合分析可以对数据进行统计、分组、排序等操作，用于生成各种类型的报表和可视化图表。
四、查询语法ES使用基于JSON的查询语法来构建查询请求。
查询语句包含查询条件、过滤条件、排序规则等信息。
以下是一些常用的查询类型：1. 全文查询全文查询是ES最常用的查询类型，它可以根据关键词搜索文档中的内容。
2. 精确值查询精确值查询用于匹配某个字段的精确值。
3. 范围查询范围查询用于匹配某个字段的数值范围。
概述四种主流的大数据技术(二)2024
概述四种主流的大数据技术（二）引言概述：大数据技术正在成为当今互联网时代必不可少的工具。
在前一篇文章中，我们已经介绍了两种主流的大数据技术，本文将继续深入探讨另外两种主流的大数据技术，包括分布式系统、数据仓库、流式计算和机器学习。
正文内容：1. 分布式系统- 分布式文件系统：将数据分散存储在多台服务器上，提高数据读写速度和可靠性。
- 分布式计算框架：将任务分解成多个子任务，在不同的计算节点上并行执行，提高计算效率。
- 分布式数据库：将数据分布存储在多个节点上，实现数据的分布式管理和查询。
2. 数据仓库- 数据抽取和转换：从各种数据源中抽取数据，并进行格式转换和清洗。
- 数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库中，以供分析使用。
- 数据建模：对数据进行建模，包括维度建模和事实建模，以便进行复杂的分析和查询。
- 数据查询和分析：通过多维分析、数据挖掘和数据可视化等技术，对数据仓库中的数据进行查询和分析。
3. 流式计算- 流数据处理：对实时生成的数据流进行处理和分析，提供实时的决策支持和监控功能。
- 流数据存储：将实时生成的数据流存储到持久化存储介质中，以供后续分析和回溯查询。
- 流数据分析：通过流数据处理引擎，对实时流数据进行实时的计算和分析，提供即时的数据反馈。
4. 机器学习- 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和特征选择等处理，以减少噪声和提高模型的准确性。
- 模型训练：使用机器学习算法和训练数据集，对模型进行训练。
- 模型评估：通过交叉验证和评估指标，评估模型的性能和泛化能力。
- 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据集，进行预测和分类等任务。
总结：本文对四种主流的大数据技术进行了概述。
分布式系统可以提高数据的存储和计算效率，数据仓库可以实现复杂的数据查询和分析，流式计算可以提供实时的数据处理和分析功能，机器学习可以进行自动化的数据分析和预测。
这些技术的应用为大数据时代的数据管理和分析提供了有效的工具和方法。
几款分布式数据库的对比
2.2.2 主要特性
Vertica 的关键特性： 1 列存储（Column-orientation） 由于大多数的查询都是要从磁盘读取数据，因此可以说 disk I/O 在很大程度上决定了一 个查询的最终响应时间。 2 压缩机制（Aggressive Compression） 在数据存储方面，Vertica 利用内部的特定算法对数据进行压缩处理。这样的机制会大 大减少 disk I/O 的时间（D），同时由于 Vertica 对扫描和聚合等操作也在内部进行了优化， 可以直接处理压缩后的数据，这样 CPU 的工作负载（C）也减少了。如上例中的 AVG 聚 合函的，因此查询性能得到优化。 3 读优化存储（Read-Optimized Storage） Vertica 的数据库存储容器 ROS Container 专门为读操作进行了优化设计，且其中的数 据是经过了排序和压缩处理的，即每个磁盘页上不会有空白空间，而传统的数据库一般会在 每页上预留空间以便日后的 insert 操作来使用。 4 多种排序方式的冗余存储 为了高可用性和备份恢复的需要，Vertica 会按照不同的排序方式对数据做冗余存储， 这不但避免了大量的日志操作，也为查询带来了便利。Vertica 的查询优化器会自动选择最 优的排序方式来完成特定的查询。 5 并行无共享设计 Vertica 支持完全无共享海量并行存储（MPP）架构，随着硬件 Server 的增加，多个 CPU 并行处理，性能也可以得到线性的扩展，这样用户使用廉价的硬件就可以获得较高的 性能改善。 6 其他管理特征 除了有优越的性能以外，Vertica 在数据库管理方面也进行了非常人性化的设计。 Vertica Database Designer 是一个界面化的日常管理工具，并且能为用户作出详尽的 DB 层物理设计方案，大大减少了日后的性能调优方面的开销。 Vertica 通过 K-Safety 值的设置，完成了数据库的备份恢复机制，并保证了高可用性。 对于数据库中的每个表每个列，Vertica 都会在至少 K+1 个节点上存储，如果有 K 个节点 宕机，依然能够保证 Vertica DB 是完整可用的；当损坏的节点恢复时，Vertica 自动完成节 点间的热交换，把其他节点上的正确数据恢复过来。通过这种机制也保证了 Vertcia 库的节 点数目可以自由伸缩而不会影响到数据库的操作。 Vertica 通过两种技术来实现在线的持续数据装载而不会影响到数据库的访问。 Vertica 通常运行在快照隔离（Snapshot Isolation）模式下，该模式下查询读取的是最近 的一致的数据库快照，这个快照是不能被并发的 update 或 delete 操作更改的，因此查询操 作也不需要占用锁，这种方式保证了数据装载（insert）和其他查询能互不干扰。另外，Vertica
分布式数据库考试题目-共5题
1.分布式数据库有哪些体系结构及含义分布式数据库分布式数据库系统中的数据是分布存放在计算机网络的不同场地的计算机中，每一场地都有自治处理（独立处理）能力并能完成局部应用。
当今流行的数据库系统的体系结构典型的是客户端/服务器模式，客户端为用户提供数据操作接口，服务器为用户提供数据处理功能，分布式数据库系统从功能层次可以划分为C/S结构，若从场地能力划分，又类似于对等性结构，因为个节点功能平等。
1）基于客户端/服务器端（C/S）的体系结构C/S结构的基本原则是将计算机应用任务分解成多个子任务，由多台计算机分工完成，即“功能分布”原则。
客户机完成数据处理、数据表示、用户接口等功能。
服务器完成DBMS的核心功能。
应用处理器(AP)：用于完成分布数据处理的软件，如：处理访问多个场地的请求，查询全局字典中分布信息等。
数据处理器(DP)：负责进行数据管理的软件，类似于一个集中式数据库管理系统（DBMS）通信管理器(CM)：负责为AP和DP在多个场地之间传送命令和数据。
2）基于“中间件”的C/S结构传统的c/s结构是由全局事物管理统一协调和调度事物的执行，属于紧耦模式，导致系统复杂度高，资源利用率低，为此目前的分布式数据库系统均采用基于“中间件”的C/S结构，由中间件实现桥接C/S的功能，使C/S 之间具有松散的耦合模式2.分布式数据库系统，有几类：多数据库集成系统，对等数据库系统。
描述一下多数据库系统（MDB）：MDBS 是在己经存在的数据库系统(称为局部数据库系统:LDBs) 之上为用户提供一个统一的存取数据的环境。
是指若干相关数据库的集合。
各个数据库可以存在同一场地，也可分布多个场地。
在多数据库系统中，不是所有子事务的成功或失败都影响全局事务的执行结果，多数据库事务中的部分结果也可被其它事务引用。
多数据库系统中，需要松弛型事务(relaxed transaction)；事务是长事务（long transaction，目标是要实现对多副本的全局数据的并发操作，同时，要保证数据的一致性和局部场地的自治性。
clickhouse 读写分布式表
clickhouse 读写分布式表ClickHouse是俄罗斯Yandex公司开源的一个高性能、高可扩展、分布式的数据仓库。
它能够快速地处理PB级别的数据，特别适用于复杂的查询和聚合。
在ClickHouse中，数据是以表的形式存储的，而且支持分布式表，读写分别可以在多个节点上完成，从而提高查询性能。
下面将从以下几个方面介绍ClickHouse如何实现读写分布式表：1. 分布式表的定义在ClickHouse中，分布式表是由多个数据块组成的，每个数据块可以存储在不同的节点上。
用户只需要在每个节点上创建相同的表，并将数据块分配到合适的节点上，就可以形成一个分布式表。
2. 分布式表的查询当用户执行查询操作时，ClickHouse会自动优化查询计划，使查询尽可能地在本地节点上完成，减少数据的传输和网络带宽的消耗。
同时，ClickHouse支持广播表和分区表，广播表的数据会在查询开始前发送到所有的节点上，分区表只会将需要的分区数据发送到相应的节点上。
3. 分布式表的写入当用户执行插入操作时，ClickHouse会将插入的数据块发送到对应的节点上，如果节点有副本，则也会将副本更新。
对于分区表，ClickHouse同样会将插入的数据块发送到相应的分区上。
4. 数据的一致性ClickHouse采用了一致性哈希算法来实现数据的一致性，即将数据块根据哈希值分配到相应的节点上。
在节点数量变化时，ClickHouse可以自动进行数据的重分布和负载均衡，保证整个系统的稳定性和一致性。
5. 容错性和恢复能力由于ClickHouse采用了分布式存储和复制机制，所以即使某个节点发生故障或宕机，系统也可以继续正常运行，并且可以通过数据块的副本进行恢复。
同时，ClickHouse还支持数据备份和恢复，可以将数据块备份到远程存储中，保证数据的安全性和完整性。
总结ClickHouse通过分布式存储和复制机制，实现了高性能、高可扩展的数据仓库，适用于处理PB级别的数据。
希嘉数据中台体系
希嘉数据中台体系一、概述希嘉数据中台体系是一套集成化的数据管理平台，旨在为企业提供全方位的数据管理解决方案。
该体系涵盖了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节，通过统一的数据标准和规范，实现数据的高效管理和价值挖掘。
二、数据采集1. 数据源接入希嘉数据中台体系支持多种数据源的接入，包括数据库、文件、API接口等。
通过灵活的配置和接口对接，可以实现数据的实时采集和同步。
2. 数据清洗在数据采集过程中，希嘉数据中台体系提供了强大的数据清洗功能，可以对原始数据进行去重、去噪、格式化等操作，确保数据的质量和准确性。
三、数据存储1. 数据仓库希嘉数据中台体系采用分布式数据仓库架构，支持大规模数据存储和高并发访问。
数据仓库可以根据业务需求进行灵活的扩展和调整，以满足不同规模企业的数据存储需求。
2. 数据安全为了保障数据的安全性，希嘉数据中台体系采用了多层次的数据安全措施，包括数据加密、访问控制、审计等。
同时，数据备份和容灾机制也得到了充分考虑，确保数据的可靠性和可恢复性。
四、数据处理1. 数据加工希嘉数据中台体系提供了强大的数据加工功能，支持多种数据处理操作，如数据转换、数据合并、数据筛选等。
用户可以通过简单的配置和编程，实现复杂的数据加工逻辑。
2. 数据计算希嘉数据中台体系集成了分布式计算引擎，可以对大规模数据进行高效的计算和分析。
通过并行计算和优化算法，可以大幅提升数据处理的速度和效率。
五、数据分析1. 数据可视化希嘉数据中台体系提供了丰富的数据可视化工具，可以将数据以图表、报表等形式直观展示，帮助用户快速理解和分析数据。
2. 数据挖掘通过数据分析和挖掘算法，希嘉数据中台体系可以发现数据中的潜在规律和价值，为企业提供决策支持和业务优化建议。
六、总结希嘉数据中台体系是一套强大的数据管理平台，通过数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节，实现了数据的全生命周期管理。
该体系可以帮助企业高效管理数据资源，挖掘数据价值，提升决策能力和竞争力。
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第6章 分布式数据仓库
6.1分布式数据仓库的类型 6.2开发项目的本质特征 6.3分布式数据仓库的开发 6.4在多种层次上构建数据仓库 6.5多个小组建立当前细节级 6.6公共细节数据采用多种平台 6.7小结
6.1 分布式数据仓库的类型
6.1.1局部数据仓库和全局数据仓库 6.1.2技术分布式数据仓库 6.1.3独立开发的分布式数据仓库
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
体系结构化信息环境中信息请求的路径选择问题： 当仅仅存在一个中心数据仓库时，此关系问题不大，但 当数据分布在一种复杂环境中时，例如分布式数据仓库，就 需要考虑如何确保信息请求来自正确的地方。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
数据从局部数据仓库到全局数据仓库的传输，对这个问 题需要考虑很多因素：
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
5.局部和全局数据存取
图6-12需要解决的一个重要问题是局部站点是否应访问全局数据仓库
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
这些存取方式正确与否是与查询有关的，他们可能是或 者不是数据仓库的正确使用方法。如果分支机构的意图是提 高分支机构的效益，那么在分支机构对全局数据的存取可能 就是一个好的政策。如果在存取过程中，全局数据被作为信 息使用并且仅被访问一次以提高局部业务运作，那么在分支 机构上这种存取方式就可能是正确的。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
图6-5 局部数据仓库
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
2.全局数据仓库
局部数据仓库的数据来源于相应的操作型系统，企业全局数 据仓库的数据来源通常是局部数据仓库，有时全局数据仓 库可能直接被更新。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
图6-6从局部操作型环境到局部数据仓库的数据流
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
业务是在不同地域或不同的生产线上进行的。在这种情况 下就出现了局部数据仓库和全局数据仓库。局部数据仓库是 在远程站点上提供和处理数据，而全局数据仓库提供的是在 整个业务范围集成后的数据。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
什么情况下需要建立分布式数据仓库？
总部
全局操 作型处理
站点C
局部操 作型处理
图6-3 在分支机构要做许多操作型处理
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
1.局部数据仓库
局部数据仓库是数据仓库的一种形式，仅包含对分支机构有 意义的数据。每个局部数据仓库都有自己的技术、数据、 处理器等。局部数据仓库除了作用环境是局部的外，具有 与任何其他数据仓库相同的功能。
站点A 站点B
总部
操作型处理
站点C
图6-1 许多企业典型的业务处理拓扑图
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
站点A
捕获信息活动
总部
站点C
捕获信息活动
站点B
操作型处理
捕获信息活动 图6-2 某些场合，在站点层处理一些基本业务活动
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
站点A
局部操 作型处理
站点B
局部操 作型处理
图6-10全局数据仓库可能在局部层上进行缓冲，然后传送到总部层的全局数据仓库
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
4.冗余
全局数据仓库和局部数据仓库的问题之一就是数据的冗余或 重叠。
（1）一些细节级的数据不用经过任何的转换或变化就进入 到全局数据仓库。
(2)多数数据在从局部数据仓库导入到全局数据仓库时，要 经过某种形式的换算、转化、重新分类或者汇总。
*从局部环境到全局环境数据传输的频率如何？全局数据 仓库要求数据传输要多快？在分支机构出现了多少业务活动？ 要传输的数据量是多少？
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
*从局部环境到全局数据仓库的传输是否合法？一些国家 有严格的规定来限制一些特定数据的传输出入。
*从局部环境到全局环境的数据传输需要什么样的网络？ 在因特网上可以安全的传输足够的数据吗？备份策略是什么？ 什么样的安全保护措施来确定所有的数据已经传输完毕？
每个局部数据仓库都有自己独有的数据和结构。
图6-7局部数据仓库的不同
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
3.全局和局部Leabharlann 据的重叠图6-8全局数据仓库中数据来自于远程的操作型系统
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
分布式数据仓库环境成功的关键是如何将局部操作型系 统中数据映射到全局数据仓库的数据结构中。这种映射决定 哪些数据要进入到全局数据仓库、数据的结构、必须做的转 换。映射是全局数据仓库设计很重要的部分，对于每一个局 部数据仓库来说映射都不同。局部商业行为的差异决定了映 射到全局数据仓库的方式。
当一个企业遍及世界各地时，总部和分支机构都需要信息。 中心数据仓库负责采集数据，同时可以满足总部对企业信息 需求。但是对于分布在不同国家的各个分支机构，仍然有建 立各自的数据仓库的需要。这种情况下，就需要建立分布式 数据仓库。数据以集中式和分布式两种方式存在。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
图6-9全局数据仓库有一个公共结构，每个局部站点以不同的方式映射到公共结构
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
局部/全局数据仓库的一种变化形式：将全局数据仓库的 数据缓冲区域保存在分时机构。每个局部区域在将全局数据 仓库数据传送到中心位置前先将其缓冲。同时有一个重要的 问题是：当缓冲全局数据的局部数据仓库中保存的缓冲数据 传送到全局数据仓库后应不应该清空，如果分支机构不删除 这些信息，将出现冗余数据。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
全局数据仓库包含了必须在企业级被集成的信息。某些 情况下，仅仅包含财务信息，有些情况下，可能包含客户、 产品等集成的信息。有相当多的信息专属或仅用于分支机构， 而其他企业通用信息需要在企业层次上共享和被管理。全局 数据仓库中包含那些需要被全局管理的数据。
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
6-11数据可以存放在局部数据仓库或全局数据仓库，但不能在两者中都放
6.1.1 局部数据仓库和全局数据仓库
大量冗余：没有正确定义不同级别的数据仓库所辖的范 围。
蜘蛛网系统—不一致的结果、不能很容易的创建新系统、 操作的代价问题等等
因此，除了少量数据的偶然重叠外，应当对局部数据和 全局数据实行互斥，这是一种很重要的策略。