Wie verwende ich C++ für die Speicherung, Abfrage und Verwaltung großer Datenmengen?

Verwenden Sie C++ für die Speicherung, Abfrage und Verwaltung großer Datenmengen. Speicherung: Apache Cassandra: verteilte, spaltenbasierte NoSQL-Datenbank. Apache HBase: spaltenorientierte NoSQL-Datenbank, basierend auf BigTable. MongoDB: dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die flexible Datenmodellierung bietet. Abfrage: Google Cloud Datastore: Google Datastore Database SDKMongoDB C++-Treiber: Offizieller MongoDB C++-Treiber Cassandra C++-Treiber: Offizieller Apache Cassandra C++-Treiber Verwaltung: Hadoop: Open-Source-verteiltes Dateisystem und Rechen-Engine Spark: Einheitliche Analyse-Engine für Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung Hive: Ein Data-Warehouse-System, das interaktive Abfragen über Datensätze hinweg unterstützt.

Verwendung von C++ für die Speicherung, Abfrage und Verwaltung großer Datenmengen Big Data speichern, abfragen und verwalten. Aufgrund seiner leistungsstarken Leistung und der Unterstützung von Big-Data-Frameworks ist C++ zu einer der bevorzugten Sprachen für die Bearbeitung von Big-Data-Aufgaben geworden. Dieser Artikel führt Sie in die Verwendung von C++ für die Speicherung, Abfrage und Verwaltung großer Datenmengen ein.

Speicher

Apache Cassandra:

Eine verteilte, spaltenbasierte NoSQL-Datenbank für große Datensätze.

Apache HBase:

Eine spaltenorientierte NoSQL-Datenbank mit Tabellendesign basierend auf BigTable.
• MongoDB:
Eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die eine flexible Datenmodellierung bietet.

• // 使用Cassandra存储数据
  cassandra::Session session("127.0.0.1");
  cassandra::Statement stmt("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'John Doe', 30)");
  session.execute(stmt);

Query
• C++ bietet eine Vielzahl von Bibliotheken zum Abfragen großer Datenmengen, darunter:

Google Cloud Datastore: Google Datastore-Datenbank-SDK, geschrieben in C++.

MongoDB C++-Treiber:

MongoDB offizieller C++-Treiber.
• Cassandra C++-Treiber:
Apache Cassandra offizieller C++-Treiber.

• // 使用MongoDB查询数据
  mongocxx::client client(mongocxx::uri("mongodb://localhost:27017"));
  mongocxx::collection users = client["mydb"]["users"];
  auto result = users.find({});

Management
• Um Big Data zu verwalten und zu betreiben, können Sie die folgenden Tools nutzen:

Hadoop: Ein Open-Source-Framework, das ein verteiltes Dateisystem und eine Computer-Engine bereitstellt.

Spark:

Eine einheitliche Analyse-Engine, die eine Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung ermöglicht.
• Hive:
Ein Data-Warehouse-System für die interaktive Abfrage großer Datenmengen.

• // 使用Hadoop计算词频
  std::ifstream file("input.txt");
  std::stringstream buffer;
  buffer << file.rdbuf();
  std::string input = buffer.str();
  hadoop::Job job;
  job.setJobName("WordCount");
  hadoop::DistributedCache::addArchiveToClassPath("mapreduce.jar", "/tmp/mapreduce.jar");
  hadoop::MapReduceAlgorithm mrJob(job);
  mrJob.setMapperClass("WordCountMapper");
  mrJob.setReducerClass("WordCountReducer");
  hadoop::InputFormat<hadoop::TextInputFormat> inputFormat;
  inputFormat.setInputPaths(hadoop::StringArray::from({ "input.txt" }));
  hadoop::OutputFormat<hadoop::TextOutputFormat> outputFormat;
  outputFormat.setOutputPath("output");
  mrJob.setInputFormat("org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat");
  mrJob.setOutputFormat("org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat");
  bool success = mrJob.waitForCompletion();

Praktischer Fall
• Ein häufiger praktischer Fall ist die Verwendung von C++ zur Analyse von Social-Media-Daten. Sie können MongoDB zum Speichern von Benutzerdaten, Cassandra zum Speichern von Zeitreihendaten und anschließend Spark zum Verteilen und Verarbeiten der Daten verwenden. Mit diesem Ansatz können riesige Social-Media-Datensätze effizient analysiert, Erkenntnisse gewonnen und Trends entdeckt werden.

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