大数据处理流程四大步骤

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简述信息一览：

• 1、处理海量数据:列式存储综述(存储篇)
• 2、详解ext4文件系统特性
• 3、通过深挖Clickhouse源码,我精通了数据去重!

处理海量数据:列式存储综述(存储篇)

1、在大数据时代的洪流中，列式存储（Column-oriented Storage）如同一颗璀璨的明星，自1983年Cantor的开创性论文以来，随着技术的进步和业务需求的变化，它的魅力逐渐显现。

2、列式存储（Column-oriented Storage）的历史可以追溯到1983年的Cantor论文，但直到近年分析型数据库（OLAP）的兴起，这一概念再度受到关注。相比于传统的事务型数据库（OLTP）多***用行式存储，列式存储在存储和计算方面展现出独特优势。列式存储通过将同一列的数据紧邻存放，显著节约空间并减少IO操作。

3、编程世界里，数据库是个重要的基石。让我们通过一张图来快速了解它：首先，最常见的就是关系型数据库，它们像二维表格，支持事务和关联查询，如MySQL、SQLServer和Oracle。而OLAP数据库则专为大数据分析设计，处理海量数据和复杂计算。

4、大数据能够存储海量数据，大数据时代数据量巨大，1TB=****1G 约26万首歌（一首歌4M），1PB=*** * *** * 1G约68亿首歌（一首歌4M）大数据能够存储单个大文件。目前市面上最大的单个硬盘大小约为10T左右。若有一个文件20T，将 无法存储。大数据可以存储单个20T文件，甚至更大。

5、GBase 8a分析型数据库通过***用列存储方式，显著提升数据存储与管理效率，具体体现在以下几个方面：在面对海量数据分析时，GBase 8a通过按列方式存储表数据，显著降低I/O开销并提高每次I/O操作效率。查询语句只读取所需列，无需获取整行数据，大幅减少磁盘I/O操作量，从而加速查询响应时间，提高性能。

6、大数据的主要研究方向有：数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据实时处理与流计算。大数据存储与管理；随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题。大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等。

详解ext4文件系统特性

Ext4的开发工作从那时起开始进行，但大部分Linux用户和管理员都没有太关注这件事情，直到19内核在2006年11月的发布。Ext4第一次出现在主流内核里，但是它当时还处于试验阶段，因此很多人都忽视了它。2008年12月25日，Linux Kernel 28的正式版本发布。

EXT4，全称为Fourth extended filesystem，是Linux系统中的一种日志文件系统，作为Ext3的后续升级版本。由Theodore Tso领导的开发团队在Linux19内核中引入，其诞生源于Ext3在增加新功能时面临的问题。主要挑战包括向后兼容性的违背、代码复杂度的提升以及稳定性降低。

Btrfs文件系统 Btrfs是一种先进的日志文件系统，旨在解决Ext系列的一些限制。它支持在线碎片整理、快照、检查与修复等功能，还提供了更高的可靠性和数据完整性。 XFS文件系统 XFS是一种高性能的日志文件系统，特别适用于大规模存储和I/O密集型应用。

通过深挖Clickhouse源码,我精通了数据去重!

1、上文提到 MergeTree 表引擎无法对相同主键的数据进行去重，ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎，可以针对相同主键的数据进行去重，它能够在合并分区时删除重复的数据。值得注意的是， ReplacingMergeTree 只是在一定程度上解决了数据重复问题，但是并不能完全保障数据不重复。

2、当多表联查时，查询的数据仅从其中一张表出时，可以考虑用 IN 操作而不是 join。

3、数据驱动与性能优化 数据量级和查询速度的平衡：Clickhouse的图2-1展示了其在海量数据下的卓越表现（图未提及）。 页面路径解析：事件ID驱动的页面划分，灵活适应不同时间粒度的Session划分，例如通过用户行为事件和页面关联（图3-2， 3-3）呈现。

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