复杂数据类型存储

探讨如何将 Hive 中存储的复杂数据类型同步至 Elasticsearch，并提供可行的解决方案。 问题背景 Hive 支持多种复杂数据类型，例如 ARRAY、MAP 和 STRUCT，这些类型在数据分析中发挥着重要作用。然而，将这些复杂数据类型同步至 Elasticsearch 却并非易事，因为 Elasticsearch 的数据模型与 Hive 存在差异。 解决方案 为了解决这一问题，可以采用以下方案： 数据扁平化: 将 Hive 中的复杂数据类型扁平化为 Elasticsearch 能够理解的简单类型。例如，可以将 ARRAY 类型展开为多个字段，或将 MAP 类型转换为 key-value 对的集合。 自定义映射: 根据实际需求，为 Hive 的复杂数据类型定义 Elasticsearch 中的映射关系。例如，可以使用 Elasticsearch 的 nested 类型来存储数组或结构体数据。 数据转换工具: 利用数据转换工具，例如 Apache Spark 或 Apache Flink，将 Hive 中的数据转换为 Elasticsearch 能够接受的格式。 方案选择 选择合适的方案需要考虑数据量、数据复杂度、性能要求等因素。例如，对于数据量较小、结构简单的场景，可以采用数据扁平化方案；而对于数据量大、结构复杂的场景，则可以考虑自定义映射或数据转换工具方案。 总结 将 Hive 中的复杂数据类型同步至 Elasticsearch 需要克服数据模型差异带来的挑战。几种可行的解决方案，并提供了方案选择的建议。

复杂数据预处理 - Kettle 实验概述 本次实验主要针对复杂数据预处理进行实战演练，通过使用Kettle这一强大工具处理多种格式的数据文件。实验目标是利用所学的数据预处理技能来处理一系列关于学生基本信息及邮政编码信息的数据。 实验目的 综合运用数据预处理技巧，特别是利用Kettle处理复杂数据。 掌握如何使用Kettle对结构化和非结构化数据进行有效处理。 实现对数据的清洗、转换、合并等操作。 分析和处理数据中的缺失值、异常值等问题。 实验环境 开发工具: Kettle 8.2 操作系统: Ubuntu 16.04或Windows 7/10 需求描述 数据源: 学生基本信息及邮政编码信息 学生基本信息表: 包含专业、学院、学号、姓名、性别等20多个字段，但缺少省份信息。 邮政编码信息表: 包含省份、地市、区县及邮政编码等字段，可能存在信息不全或包含特殊字符的情况。 数据文件: 2019年普通全日制本科新生名单-计本专业（20190810整理）.xlsx 2019年普通全日制本科新生名单--教育技术学（20190907整理）.xlsx 2019年普通全日制本科新生名单--软件工程（20190907整理）.xls youbian.xlsx 实验要求 统计各专业人数比例: 使用Kettle开发程序，根据三个专业表格中的数据统计出每个专业的学生人数比例。 统计各省学生人数: 使用Kettle开发程序，基于学生基本信息表和邮政编码信息表，统计出各省的学生人数。 实验步骤详解 一、统计各专业人数比例 各专业人数: Excel输入控件: 读取三个专业的数据文件。 排序记录控件: 按照学院进行排序。 分组控件: 按照“本校专业名称”和“学院”分组，并统计每个专业的学生人数。 Multiway Merge Join控件: 将三个专业的数据进行合并。 计算器控件: 添加一个“总人数”字段，计算三个专业的学生总数。 各专业人数比例: 计算器控件: 添加一个“比例”字段，计算每个专业的学生人数占总人数的比例。 二、各省学生人数 Excel输入: 使用Kettle读取学生基本信息表和邮政编码信息表，并进行统计。

Blob 数据类型通常存储于数据库管理系统 (DBMS) 中，用于处理和存储大量的二进制数据，例如图像、音频、视频和文档。 不同的数据库管理系统对 Blob 数据类型的支持和实现略有不同，以下是一些常用的数据库： 关系型数据库 (RDBMS): 例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server 等，它们通常使用特定的数据类型（如 BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB）来存储 Blob 数据。 NoSQL 数据库: 例如 MongoDB、Cassandra 和 Couchbase 等，它们以不同的方式处理 Blob 数据，例如将数据存储为文档中的二进制字段，或使用专门的对象存储服务。 选择合适的数据库取决于具体的应用场景，例如数据的大小、访问频率、数据一致性要求等因素。

我对Oracle的基本数据类型存储格式有了一些了解，最近进行了一些测试验证。现在打算整理总结一下，主要探讨字符类型的存储格式，包括char、varchar2和long等几种类型。

SQL子查询作为一种强大的工具，通过将一个查询嵌套在另一个查询中，用于检索复杂且特定的数据。将复杂任务分解为更小、更易管理的步骤，有助于提高SQL代码的可读性和可维护性。例如，假设您的数据库包含'orders'和'order_items'表，您可以使用子查询查找特定产品在所有订单中的总销量。

| 数据类型 | 描述 | 举例 || ----------- | ----------- | ----------- || null | 空值或未定义的对象 | {"x": null} || 布尔值 | 真(true)或假(false) | {"x": true} || 整数(32位) | shell不支持，会自动转为64位浮点数 | 无 || 整数(64位) | shell不支持，会自动转为64位浮点数 | 无 || 浮点数(64位) | shell中所有数字默认是浮点数类型 | {"x": 3.14, "y": 3} || 字符串 | UTF-8编码的字符串 | {"foo": "bar"} || 符号 | shell不支持，会自动转为字符串 | 无 || 对象ID | 文档的12字节唯一标识符 | {"id": ObjectId()} || 日期 | 从标准纪元开始的毫秒数 | {"date": new Date()} |

整型： NUMBER、INTEGER、SMALLINT、TINYINT实型： NUMBER、FLOAT、DOUBLE日期和时间： DATE、TIME、TIMESTAMP字符类型： CHAR、VARCHAR2、CLOB二进制类型： BLOB、BFILE

MySQL的整数数据类型分为几种，包括tinyint、smallint、mediumint、int和bigint。这些类型分别用于存储不同范围的整数值，如tinyint可存储-128到127（有符号）或0到255（无符号）。每种类型有其特定的存储空间和取值范围。MySQL中的整数类型是数据库设计中的重要组成部分，用于确保数据存储的精确性和效率。

在MySQL开发中，Blob数据类型的存储需求通常以BINARY(M)表示，其中M代表字节数。

SPSS 中的变量类型决定了数据存储和分析的方式。 数值型变量: 用于表示数字数据，可细分为多种格式：* 标准型* 逗号型* 句点型* 科学计数型* 美元型* 自定义货币型 字符型变量: 用于存储文本信息。 日期型变量: 用于存储日期和时间数据。 SPSS 默认将变量设置为标准数值型。