Rumah > Artikel > pembangunan bahagian belakang > Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk penyimpanan data besar, pertanyaan dan pengurusan?
Gunakan C++ untuk penyimpanan data besar, pertanyaan dan pengurusan Storan: Apache Cassandra: pangkalan data NoSQL berasaskan lajur yang diedarkan Apache HBase: pangkalan data NoSQL berorientasikan lajur, direka bentuk berdasarkan BigTable MongoDB: pangkalan data NoSQL berorientasikan dokumen, menyediakan pemodelan data yang fleksibel Pertanyaan: Google Cloud Datastore: Pangkalan Data SDKMongoDB C++ Google Datastore Pemacu: Pemacu MongoDB C++ Rasmi Cassandra C++ Pemacu: Pengurusan Pemacu Apache Cassandra C++ Rasmi: Hadoop: sistem fail teragih sumber terbuka dan enjin pengkomputeran Spark: enjin analisis bersatu, menyediakan pemprosesan data berkelajuan tinggi Hive: sistem gudang data yang menyokong pertanyaan interaktif merentas set data
Menggunakan C++ untuk penyimpanan data besar, pertanyaan dan pengurusan
Pengenalan
Dengan kaedah pertumbuhan yang berkesan volum data diperlukan, simpan, tanya dan urus data besar. Dengan prestasi yang berkuasa dan sokongan untuk rangka kerja data besar, C++ telah menjadi salah satu bahasa pilihan untuk mengendalikan tugasan data besar. Artikel ini akan membimbing anda menggunakan C++ untuk penyimpanan data besar, pertanyaan dan pengurusan.
Storage
// 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++ menyediakan pelbagai perpustakaan untuk menanyakan data besar, termasuk:
// 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({});
Pengurusan
Untuk mengurus dan mengendalikan data besar, anda boleh memanfaatkan alatan berikut:
// 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();
Kes Praktikal
Kes praktikal biasa ialah menggunakan C++ untuk menganalisis data media sosial. Anda boleh menggunakan MongoDB untuk menyimpan data pengguna, Cassandra untuk menyimpan data siri masa, dan kemudian menggunakan Spark untuk mengedar dan memproses data. Dengan pendekatan ini, set data media sosial yang besar boleh dianalisis dengan cekap, memperoleh cerapan dan menemui arah aliran.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk penyimpanan data besar, pertanyaan dan pengurusan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!