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
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应用 C++ 开展大数据存储、查询和管理 zvvq.cn
介绍
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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。
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“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 本文来自zvvq
cassandra::Session session("127.0.0.1"); 本文来自zvvq
cassandra::Statement stmt("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, John Doe, 30)"); zvvq
session.execute(stmt); zvvq好，好zvvq
查看
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C++ 提供了多种库用以查看大数据，包含： 内容来自samhan
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 copyright zvvq
//应用MongoDB查询数据 本文来自zvvq
mongocxx::client client(mongocxx::uri("mongodb://localhost:27017"));
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mongocxx::collection users = client["mydb"]["users"]; zvvq
auto result = users.find({});
管理 内容来自samhan666
要管理及使用大数据，可以借助下列工具：
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 本文来自zvvq
std::ifstream file("input.txt");
std::stringstream buffer;
buffer << file.rdbuf(); 内容来自samhan
std::string input = buffer.str();
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hadoop::Job job;
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job.setJobName("WordCount");
hadoop::DistributedCache::addArchiveToClassPath("mapreduce.jar", "/tmp/mapreduce.jar");
hadoop::MapReduceAlgorithm mrJob(job); 本文来自zvvq
mrJob.setMapperClass("WordCountMapper");
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mrJob.setReducerClass("WordCountReducer");
hadoop::InputFormat inputFormat;
inputFormat.setInputPaths(hadoop::StringArray::from({ "input.txt" }));
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hadoop::OutputFormat outputFormat; copyright zvvq
outputFormat.setOutputPath("output");
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mrJob.setInputFormat("org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat"); zvvq好，好zvvq
mrJob.setOutputFormat("org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat"); 本文来自zvvq
bool success = mrJob.waitForCompletion(); zvvq.cn
实战案例
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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。 zvvq
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！