大数据专业培训拉链表优化实践分享

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row_number() over(

partition by 主 共价键 佩 请注意

order by

更 取而代之 字 段 desc

) as rn

from

select

字 段 佩 请注意

from

增 量 请注意

where

分 区 = 昨 天

union all

select

字 段 佩 请注意

from

仅有 量 请注意

where

分 区 = 前 天

) n

) t

where

rn = 1

第二种解决方案是现阶段很热的资料湖，比如Hudi，紧密结合Flink CDC，基于Mysql的binlog即时记录收集资料取而代之增、取而代之修改版等文档，即时取而代之修改版资料到不断更取而代之状况。

在子程序时，以其他软件方式批量从资料库里面拉取仅有量资料，子程序到Hudi请注意里面；订阅资料库的短时间段内资料，短时间段内取而代之修改版到Hudi请注意里面。资料以分钟级的延迟和资料库保持大致相同。

不具时点很高、效能里面、日见里面的特点。经过基依例效能测试，日取而代之增、修改较差于1000万条的资料，可用Hudi+Flink CDC可以极好的构建资料的拆分，交货不止资料的依例即时资料。对于资料的发展史所有修改的仅有修改版存储电子设备特性现有社区特性还需之后完备。

从经营范围上考虑，第三种解决方案是资料仓库模改进型设计上折叠请注意的概念，通过记录发展史所有资料的状况和资料的生命天数，保留所有的资料快照。从与此相反和技术构建上来看，这和第一种解决方案的仅有量南区请注意可以保证大致相同，资料可以做到仅有等校验和检测，下游软件迁移时，可以无缝顺利进行迁移，缩短仅有量南区请注意的生命天数时，下游软件无无意识。

04 基于折叠请注意的仅有量请注意构建解决方案

基于以上几种解决方案，资料制作组和技术制作组经过多次的沟通和讨论，推进第二种解决方案Hudi + Flink CDC和第三种解决方案折叠请注意支持研发。

Hudi+Flink CDC用以支持取而代之改进型依例即时专供给类专供给，对于时点性决定很高的专供给，比如需分钟级的延迟，以Hudi+Flink CDC顺利进行支持。

折叠请注意解决方案做到存量仅有量南区请注意的无缝迁移，和支持其他软件T-1类的时点性决定极较差的专供给，以及需发展史所有修改的仅有修改版下的支持。

折叠请注意：针对资料仓库设计里面请注意存储电子设备资料的方式而定义的一种存储电子设备规范，【关注亦然硅谷，平易近人学IT】顾名思义，所谓折叠，就是记录发展史。记录一个事物从开始，一直到意味著状况的所有变动的文档。

论点我们有一份软件请注意，里面有两个字段，第一个是软件ID，每个软件唯一且不变，第二个字段是软件昵称，软件可以自己至多取而代之修改版自己的昵称。

经过对资料以此类推率和资料覆盖率测试，对比一年前的软件资料和不断更取而代之的软件资料，以此类推率为9990‱（万分之）。即一年前的资料经过一年后，仅有10‱顺利进行了修改。对于这种以此类推率的资料，我们可以对仅有量南区请注意折叠请注意化。

基于本概念设计对一份资料顺利进行了折叠化测试，之前资料量1.20PB，折叠化后降较差到5.06TB，构建率99.578%；每日产不止执行的IO人力耗尽由6.11TB+7.60GB降较差到5.06TB+7.60GB，IO和推算人力的构建率均为17.16%。

折叠请注意交货的资料样例如下：

交货此折叠请注意的SQL为：

INSERT OVERWRITE TABLE 折叠请注意

SELECT

n1.id,

n1.昵称,

n1.start_date,

CASE

WHEN n1.end_date = '9999-12-31'

AND n2.id IS NOT NULL THEN '经营范围应于-1'

ELSE n1.end_date

END AS end_date

FROM 折叠请注意 n1

LEFT OUTER JOIN

(SELECT id FROM 软件请注意

WHERE 亦同取而代之注册 OR 亦同修改昵称) n2 ON n1.id = n2.id

UNION ALL

SELECT id, 昵称, '经营范围应于' as start_date, '9999-12-31' as end_date

FROM 软件请注意

WHERE

亦同取而代之注册 OR 亦同修改昵称

关于这个sql：

经过上述加工，可以交货不止一份反应发展史资料变动的折叠请注意资料。虽说大幅度降较差了存储电子设备，但是有未解决方案不增加短时间段内资料的存取次数，且不增加执行数？通过对折叠请注意的交货逻辑顺利进行了深入分析，仅仅靠SQL是无法达到用意的，www.atguigu.com需开发计划一个VSS的技术解决方案，下面亲身经历一下我们的思路，由于大资料系统更早以MapReduce发展起来的，本文详述的技术解决方案以MapReduce为基本框架，欢迎大家四人互动。

整个MapReduce的资料流如下：

上述MR交货折叠请注意资料时，比起于现代的折叠请注意交货SQL，仅需一个执行、存取一次折叠请注意、存取一次短时间段内资料，且不需单独增加一步排序的迭代。在节省时间段存储电子设备人力的同时，又能节省时间段推算人力。

文章转载出自于资料仓库与Python大资料

中选朗读：

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大资料开发计划面试之资料仓库

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