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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?

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リリース: 2024-06-02 18:06:00
オリジナル
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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++ を使用するにはどうすればよいですか?

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。

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// 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);

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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。

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// 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({});

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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。

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// 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();

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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。

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