应用 c++++ 开展大数据存储、查询和管理存放：apache cassandra：分布式、根据列的 nosql 数据库apache hbase：面对列的 nosql 数据库，根据 bigtable 设计mongodb：面对文档的 nosql 数据库，给予灵活的数据建模查看：google cloud datastore：google datastore 数据库 sdkmongodb c++ driver：官方 mongodb c++ 驱动软件cassandra c++ driver：官方 apache cassandra c++ 驱动软件管理：hadoop：开源分布式文件系统和计算引擎spark：统一分析引擎，给予快速数据处理hive：数据仓库系统，适用跨数据互动式查看 本文来自zvvq
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应用 C++ 开展大数据存储、查询和管理
介绍 zvvq好，好zvvq
随着信息量呈爆炸式增长，需要一种有效的办法来存储、查询和管理大数据。C++ 凭着其强大的性能对大数据框架的适用，变成了解决大数据任务的首选语言之一。本文将指导您使用 C++ 开展大数据存储、查询和管理。 zvvq
“C++
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存放
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Apache Cassandra：一个分布式、根据列的 NoSQL 数据库，适合于大规模数据集。 Apache HBase：一个面对列的 NoSQL 数据库，表设计根据 BigTable。 MongoDB：一个面对文档的 NoSQL 数据库，给予灵活的数据建模。1
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//应用Cassandra存储数据
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cassandra::Session session("127.0.0.1");
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cassandra::Statement stmt("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, John Doe, 30)");
session.execute(stmt); 内容来自samhan666
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C++ 提供了多种库用以查看大数据，包含： zvvq好，好zvvq
Google Cloud Datastore：应用 C++ 整理的 Google Datastore 数据库 SDK。MongoDB C++ Driver：MongoDB 官方 C++ 驱动软件。Cassandra C++ Driver：Apache Cassandra 官方 C++ 驱动软件。1
//应用MongoDB查询数据 zvvq.cn
mongocxx::client client(mongocxx::uri("mongodb://localhost:27017"));
mongocxx::collection users = client["mydb"]["users"]; zvvq
auto result = users.find({}); zvvq好，好zvvq
管理
要管理及使用大数据，可以借助下列工具： zvvq.cn
Hadoop：一个开源框架，给予分布式文件系统和计算引擎。Spark：一个统一的分析引擎，给予快速数据处理。Hive：一个数据仓库系统，用以跨大数据集开展互动式查看。1
//应用Hadoop测算词频 zvvq好，好zvvq
std::ifstream file("input.txt");
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std::stringstream buffer; 内容来自zvvq，别采集哟
buffer << file.rdbuf(); zvvq好，好zvvq
std::string input = buffer.str();
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hadoop::Job job;
job.setJobName("WordCount");
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hadoop::DistributedCache::addArchiveToClassPath("mapreduce.jar", "/tmp/mapreduce.jar"); 内容来自zvvq
hadoop::MapReduceAlgorithm mrJob(job);
mrJob.setMapperClass("WordCountMapper"); zvvq好，好zvvq
mrJob.setReducerClass("WordCountReducer");
hadoop::InputFormat inputFormat; zvvq好，好zvvq
inputFormat.setInputPaths(hadoop::StringArray::from({ "input.txt" })); 内容来自zvvq，别采集哟
hadoop::OutputFormat outputFormat;
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outputFormat.setOutputPath("output"); zvvq
mrJob.setInputFormat("org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat"); 内容来自zvvq，别采集哟
mrJob.setOutputFormat("org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat"); zvvq
bool success = mrJob.waitForCompletion(); zvvq
实战案例
一个常见的实战案例是采用 C++ 分析社交媒体数据。可以用 MongoDB 存储用户数据，Cassandra 存放时间序列数据，然后用 Spark 进行数据派发解决。通过这种方法，能够有效地剖析庞大社交媒体数据集，获得判断力并发现趋势。
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以上就是如何运用C++开展大数据存储、查询和管理？的详细内容，大量请关注其他类似文章！