ビッグ データ ストレージ、クエリ、管理には C++ を使用 ストレージ: Apache Cassandra: 分散型の列ベースの NoSQL データベース Apache HBase: BigTable に基づいて設計された列指向の NoSQL データベース MongoDB: 柔軟なデータ モデリングを提供するドキュメント指向の NoSQL データベース クエリ: Google Cloud Datastore: Google Datastore Database SDKMongoDB C++ Driver: 公式 MongoDB C++ Driver Cassandra C++ Driver: 公式 Apache Cassandra C++ Driver Management: Hadoop: オープンソース分散ファイル システムおよびコンピューティング エンジン Spark: 高速データ処理を提供する統合分析エンジン Hive:データ セット全体にわたる対話型クエリをサポートするデータ ウェアハウス システム

ビッグ データのストレージ、クエリ、管理に C++ を使用する
はじめに
データ量の爆発的な増加に伴い、効果的な方法が必要です。ビッグデータを保存、クエリ、管理します。 C++ は、強力なパフォーマンスとビッグ データ フレームワークのサポートにより、ビッグ データ タスクを処理するための推奨言語の 1 つになりました。この記事では、ビッグ データのストレージ、クエリ、管理に C++ を使用する方法を説明します。
ストレージ
-
Apache Cassandra: 大規模なデータセット用の分散型の列ベースの NoSQL データベース。
-
Apache HBase: BigTable に基づいたテーブル設計を備えた列指向の NoSQL データベース。
-
MongoDB: 柔軟なデータモデリングを提供するドキュメント指向の NoSQL データベース。
1 2 3 4 | cassandra::Session session( "127.0.0.1" );
cassandra::Statement stmt( "INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'John Doe', 30)" );
session.execute(stmt);
|
ログイン後にコピー
Query
C++ は、次のようなビッグ データをクエリするためのさまざまなライブラリを提供します。
- Google Cloud Datastore: C++ で書かれた Google Datastore データベース SDK。
- MongoDB C++ ドライバー: MongoDB 公式 C++ ドライバー。
- Cassandra C++ ドライバー: Apache Cassandra 公式 C++ ドライバー。
1 2 3 4 | mongocxx::client client(mongocxx::uri( "mongodb://localhost:27017" ));
mongocxx::collection users = client[ "mydb" ][ "users" ];
auto result = users.find({});
|
ログイン後にコピー
管理
ビッグデータを管理および運用するには、次のツールを活用できます:
- Hadoop: 分散ファイル システムとコンピューティング エンジンを提供するオープン ソース フレームワーク。
- Spark: 高速データ処理を提供する統合分析エンジン。
- Hive: 大規模なデータセットにわたる対話型のクエリを実行するためのデータ ウェアハウス システム。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | 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();
|
ログイン後にコピー
実践事例
一般的な実践事例は、C++ を使用してソーシャル メディア データを分析することです。 MongoDB を使用してユーザー データを保存し、Cassandra を使用して時系列データを保存し、Spark を使用してデータを分散および処理できます。このアプローチにより、膨大なソーシャル メディア データ セットを効率的に分析し、洞察を得て傾向を発見することができます。
以上がビッグデータのストレージ、クエリ、管理に C++ を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。