sql技巧問題

同問 SQL有什么方法可以快速把列名和數據一一對上？ 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，都是把第二行的數據插入到第一行的第二列上

成都做網站、網站設計的關注點不是能為您做些什么網站，而是怎么做網站，有沒有做好網站，給創(chuàng)新互聯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。

大數據工程師需要學哪些技術?

一、大數據采集

大數據采集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的采集。

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

網絡數據采集：一種借助網絡爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，并將其統(tǒng)一結構化為本地數據的數據采集方式。

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、大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對采集到的原始數據所進行的諸如“清洗、填補、平滑、合并、規(guī)格化、一致性檢驗”等一系列操作，旨在提高數據質量，為后期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規(guī)約。

三、大數據儲存

大數據每年都在激增龐大的信息量,加上已有的歷史數據信息,對整個業(yè)界的數據存儲、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)和分布式數據庫。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數據庫則為大規(guī)模非結構化數據的處理和分析提供支持。

四、大數據清洗

MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規(guī)模數據集的并行計算，”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)務數據量的增多，需要進行訓練和清洗的數據會變得越來越復雜，這個時候就需要任務調度系統(tǒng)，比如oozie或者azkaban，對關鍵任務進行調度和監(jiān)控。

關于大數據工程師需要學哪些技術，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，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據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，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語句總結一下，無非就幾種，關聯查詢，子查詢，各種函數的使用

根據要做的需求，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

前邊查詢的內容可以先放著不用寫

然后找三個表關聯關系，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

關聯關系寫好了，就可以在寫查詢的內容了

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

至于函數的使用，這個沒什么經驗，就是可能有時會出現類型轉換等等的問題，你就要牢記每個函數的作用，不懂再問吧

創(chuàng)建有效的大數據模型的6個技巧

創(chuàng)建有效的大數據模型的6個技巧

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

歷史上，企業(yè)已經使用像SQL這樣的關系數據庫技術來開發(fā)數據模型，因為它非常適合將數據集密鑰和數據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，大數據現在包含了很大比例的管理數據，并不能在關系數據庫上運行。它運行在像NoSQL這樣的非關系數據庫上。這導致人們認為可能不需要大數據模型。

問題是，企業(yè)確實需要對大數據進行數據建模。

以下是大數據建模的六個提示：

1.不要試圖將傳統(tǒng)的建模技術強加于大數據

傳統(tǒng)的固定記錄數據在其增長中穩(wěn)定且可預測的，這使得建模相對容易。相比之下，大數據的指數增長是不可預測的，其無數形式和來源也是如此。當網站考慮建模大數據時，建模工作應該集中在構建開放和彈性數據接口上，因為人們永遠不知道何時會出現新的數據源或數據形式。這在傳統(tǒng)的固定記錄數據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)的數據領域中，關系數據庫模式可以涵蓋業(yè)務對其信息支持所需的數據之間的大多數關系和鏈接。大數據并非如此，它可能沒有數據庫，或者可能使用像NoSQL這樣的數據庫，它不需要數據庫模式。

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

3.尋找大數據建模工具

有商業(yè)數據建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數據報告軟件。在考慮大數據工具和方法時，IT決策者應該包括為大數據構建數據模型的能力，這是要求之一。

4.關注對企業(yè)的業(yè)務至關重要的數據

企業(yè)每天都會輸入大量的數據，而這些大數據大部分是無關緊要的。創(chuàng)建包含所有數據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據，并對這些數據進行建模。

5.提供高質量的數據

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

6.尋找數據的關鍵切入點

當今最常用的大數據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據常用密鑰。企業(yè)越能夠識別數據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據模型。

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。

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。軟件工程已經提了將近三十年了，當今的軟件開發(fā)已經不是編程了，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)化和產品化的開發(fā)任務，就必須具備這種素質。可以毫不夸張的說這種素質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間的空行數字都有明確規(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)結構越趨合理。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試，而要是要進行有目的有針對性的異常調用測試，這一點要結合需求理解能力。

7：學習和總結的能力

程序員是很容易被淘汰的職業(yè)，所以要善于學習總結。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，他永遠都不會有質的提高。一個善于學習的程序員會經常總結自己的技術水平，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之外，還需要具備以下素質：

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真正的程序員都適用。

總結而言，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據分析平臺

1.大數據是什么?

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

據Gartner稱，大規(guī)模可以被定義為“在本(地)機數據采集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業(yè)價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造后來處理這種規(guī)模的數據就可以說是一個成功的大數據解決方案。

這種大規(guī)模的數據沒將不僅僅是來自于現有的數據源，同時也會來自于一些新興的數據源，例如常規(guī)(手持、工業(yè))設備，日志，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。

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

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

根據Gartner，高效性可以被定義如下：“高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在一個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上”。

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

大數據系統(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，已經認識到他們的數據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，性能是大數據系統(tǒng)獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統(tǒng)保證其性能。

2.大數據系統(tǒng)應包含的功能模塊

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

下圖描述了大數據系統(tǒng)的這些高層次的組件：

2.1各種各樣的數據源

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

顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、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)送數據，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)的性能是不在大數據系統(tǒng)的控制范圍之內，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數據采集

第一步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，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據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據采集技術的優(yōu)缺點。

2.3存儲數據

第二步，一旦數據進入大數據系統(tǒng)，清洗，并轉化為所需格式時，這些過程都將在數據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)。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。

2.4數據處理和分析

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

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

2.5數據的可視化和數據展示

最后一個步驟，展示經過各個不同分析算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果(或其他類似數據集)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。這樣便于對于數據分析結果的理解。

3.數據采集中的性能技巧

數據采集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統(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大數據系統(tǒng)能夠處理的數據量的能力。

數據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 – 解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，并將其存儲到某種持久層。

涉及數據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：

●來自不同數據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。由于數據異步傳輸，所以數據采集過程的吞吐量可以大大高于大數據系統(tǒng)的處理能力。 異步數據傳輸同樣可以在大數據系統(tǒng)和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態(tài)伸縮，數據采集的峰值流量對于大數據系統(tǒng)來說算是安全的。

●如果數據是直接從一些外部數據庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。

●如果數據是從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)先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/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成的標準校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現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，如果數據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)先還是應該使用內置的函數庫或者開發(fā)框架。在大多數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據，以便后續(xù)的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。

●大多數系統(tǒng)處理無效數據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據庫存儲和其他額外的存儲開銷。

●如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數據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據，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態(tài)數據關聯一次，并且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。

●數據去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些字段構成。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據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉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。

●數據移植的過程一般是數據處理過程中最復雜、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。

●一旦所有的數據采集的上述活動完成后，轉換后的數據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.數據存儲中的性能技巧

一旦所有的數據采集步驟完成后，數據將進入持久層。

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

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

●大多數的大數據系統(tǒng)使用NoSQL數據庫替代RDBMS處理數據。

●不同的NoSQL數據庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

●數據庫分為行存儲和列存儲。

●具體的數據庫選型依賴于你的具體需求(例如，你的應用程序的數據庫讀寫比)。

●同樣每個數據庫都會根據不同的配置從而控制這些數據庫用于數據庫復制備份或者嚴格保持數據一致性。

●這些設置會直接影響數據庫性能。在數據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數據庫來說配置都是不同的，同時對數據庫性能的影響也是不一樣的。

●數據Sharding和分區(qū)是這些數據庫的另一個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統(tǒng)的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區(qū)時請謹慎選擇。

●并非所有的NoSQL數據庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

●如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發(fā)的還是不靈。

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

●許多NoSQL數據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，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗余處理。

●大數據系統(tǒng)的數據模型一般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據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據實體與現實世界之間的交互。

●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.數據處理分析中的性能技巧

數據處理和分析是一個大數據系統(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)討論一些數據處理性能方面的技巧。需要注意的是大數據系統(tǒng)架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節(jié)涵蓋數據處理的各個方面。

●在細節(jié)評估和數據格式和模型后選擇適當的數據處理框架。

●其中一些框架適用于批量數據處理，而另外一些適用于實時數據處理。

●同樣一些框架使用內存模式，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據效率。

●基于內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。

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

●在數據分塊是需要當心。

●該數據快越小，就會產生越多的作業(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。

●如果數據快太大，數據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。在必要時調整這個參數。

●最好實時監(jiān)控數據塊的傳輸。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據塊的冗余參數提高(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，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合并。設計系統(tǒng)時盡量減少對其他作業(yè)的影響。

●大多數情況下同一數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由于數據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，值得一提的是舊數據也是如此。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據的時間較長，因此需要更多的存儲。

●數據結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，那么你就要將結果以周為單位進行匯總保存。

●為了達到這個目標，大數據系統(tǒng)的數據庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統(tǒng)經常會輸出一些結構化的數據表，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據匯總結果，如果在數據規(guī)模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。

●一些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據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.數據可視化和展示中的性能技巧

精心設計的高性能大數據系統(tǒng)通過對數據的深入分析，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據的多維度透視視圖。

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

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

●確保可視化層顯示的數據都是從最后的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，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據。

●這不僅最大限度地減少數據傳輸，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。

●盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據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據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，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生嚴重的性能影響。

7.數據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據系統(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據平臺性能的影響。

– 首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，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。

– 數據進過一次認證，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)省數據一遍遍認證的開銷。

– 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。

– 通常情況下數據壓縮后進入大數據處理系統(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據處理的復雜度，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)、數據庫等。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

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據分析平臺的一般準則。大數據分析平臺非常復雜，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據平臺建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平臺的性能。

當前標題：nosql技巧,常用nosql
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