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CDA数据分析师学习之路（64）

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大数据的模型设计

   

        学习hive或者hbase等hadoop生态中的大数据处理工具，很多人忽视或者不在于表或者模式的设计，其实这对一位出色的开发人员来说是至关重要的，这决定hive/hbase等的利用效率、稳定性。

同时，如果我们对hive/hbase的原理和工作机制认识不清楚、不到位，也无法设计出合格的表结构或者表模式。也有一些人一旦掌握架构或者原理，就很兴奋，但是却不能很优秀的完成数据模型设计，这是值得注意的地方。

      比如，业界把外部表/内部表、分区/桶、SerDe称为hive模式设计的三把斧，表面上看比较浅显，无非要与业务紧密结合，把业务模型转化为物理模型，恰恰这物理模型是我们要特别注意的，比如使用哪种存储格式，textfile还是RCFile，行式存储还是列式存储，要不要压缩，在何时以及以何种方式压缩等等，都要在数据模型设计中体现。

      HBase同样也是如此，而且表现更为显著，比如行健设计中怎么避免出现“热点”，在数据写入时就能够将数据均匀的分布在各个RegionServer上，如何设计使得基本查询更加高效，这样的问题使得行健设计变得非常高级。我们主张最好在一个列族中放下所有的列，这充分利用同一个列族会保存在同一个HFile中，等等。

      通过上面举例，我们能深刻认识到数据模型的重要性和为了设计出一个出色的数据模型需要掌握工具的基本原理和架构。

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【CDA数据分析师学习之路】模型综合预测

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