通過(guò)已經(jīng)發(fā)生的事件的進(jìn)展數(shù)據(jù)分析，找出特點(diǎn)。企業(yè)更了解消費(fèi)者。通過(guò)分析用戶過(guò)去的行為軌跡，可以了解這個(gè)人，預(yù)測(cè)行為。如果你有興趣，點(diǎn)擊這里免費(fèi)學(xué)習(xí)。關(guān)于大數(shù)據(jù)的更多信息，請(qǐng)咨詢達(dá)內(nèi)教育。本機(jī)構(gòu)從事IT技術(shù)培訓(xùn)19年，獨(dú)創(chuàng)TTS8.0教學(xué)系統(tǒng)，1v1主管，跟蹤學(xué)習(xí)，有問(wèn)題隨時(shí)交流。

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我先不寫(xiě)select，只寫(xiě)最后一個(gè)orderby字段的Adesc。orderby: desc按某個(gè)字段降序排序。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，使用大索引是一種趨勢(shì)。就像數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代一樣，有索引和沒(méi)有索引的檢索速度會(huì)完全不同。這是我為之前的項(xiàng)目寫(xiě)的一篇文章。雖然目的是宣傳，但它揭示了核心的基本原則和想法，供您參考。大指數(shù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)的未來(lái)1。大指數(shù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)YDB的未來(lái)不使用堆垛機(jī)，而是依靠大內(nèi)存和SSD硬盤(pán)來(lái)提高運(yùn)算速度。

RDBMS中的索引這個(gè)概念大家都不陌生，但是在大數(shù)據(jù)中我們似乎從來(lái)沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)。YDB在HDFS創(chuàng)建索引，通過(guò)索引技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，就像新華字典的一個(gè)目錄，可以快速找到相關(guān)數(shù)據(jù)，避免暴力掃描，從而提高查詢速度。1.大數(shù)據(jù)使用大索引有什么好處？索引技術(shù)大大加快了檢索數(shù)據(jù)的速度。l索引技術(shù)可以顯著減少查詢中分組、統(tǒng)計(jì)、排序的時(shí)間。

Spark已經(jīng)取代Hadoop成為最活躍的開(kāi)源大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。然而，在選擇大數(shù)據(jù)框架時(shí)，企業(yè)不應(yīng)厚此薄彼。最近，著名大數(shù)據(jù)專(zhuān)家BernardMarr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的異同。Hadoop和Spark都是大數(shù)據(jù)框架，并且都提供了一些工具來(lái)執(zhí)行常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)任務(wù)。但確切地說(shuō)，它們執(zhí)行的任務(wù)并不相同，彼此并不排斥。雖然據(jù)說(shuō)Spark在某些情況下比Hadoop快100倍，但它本身并沒(méi)有分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，分布式存儲(chǔ)是當(dāng)今許多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的基礎(chǔ)。它可以在幾乎無(wú)限的普通電腦硬盤(pán)上存儲(chǔ)PB級(jí)數(shù)據(jù)集，并提供良好的可擴(kuò)展性。你只需要隨著數(shù)據(jù)集的增加而增加硬盤(pán)。所以Spark需要一個(gè)第三方分布式存儲(chǔ)。正是因?yàn)檫@個(gè)原因，許多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目都在Hadoop上安裝Spark，這樣Spark的高級(jí)分析應(yīng)用程序就可以使用存儲(chǔ)在HDFS的數(shù)據(jù)。與Hadoop相比，Spark真正的優(yōu)勢(shì)在于速度。Spark的大部分操作都在內(nèi)存中，每次操作后都會(huì)安裝Hadoop的MapReduce系統(tǒng)。