Ein effizienter fortschrittlicher SQL-zu-MapReduce-Übersetzer zur Verbesserung von Big Data

MapReduce hat sich zu einem effektiven Framework f die Verarbeitung und Analyse gro er Datenmengen in gro en Systemen entwickelt. Andererseits ist SQL Query notwendig, um einen effizienten und flexiblen SQL-鈁ersetzer f das MapReduce-Framework zu erstellen. Der Bedarf an einem optimierten SQL-鈁ersetzer, der komplexe Abfragen verarbeiten kann, ist sehr gro , da dies die Leistung der Datenanalyse bei wachsenden BigBig Data DataData steigern kann. Hive unterstzt Abfragen, die als HiveQL bezeichnet werden. HiveQL bietet die gleichen Funktionen wie SQL, ist jedoch f komplexe SQL-Abfragen immer noch schwierig zu handhaben. Folglich frt die manuelle 鈁ersetzung von HiveQL oft zu einer schlechten Leistung. Au erdem hat sich Flink zu einem effektiven Framework f die Big-Data-Analyse in gro en Clustersystemen entwickelt. Andererseits unterstzt FLink keine Abfragesprache. Daher ist die Entwicklung und Implementierung eines SQL-zu-Flink-鈁ersetzers erforderlich, um SQL-Abfragen er FLink auszufren. Die Arbeit in diesem Buch berksichtigt diese Einschr鄚kungen von SQL-鈁ersetzern und schl輍t zwei Beitr輍e vor, die als SQL-zu-MapReduce-鈁ersetzer zur Verbesserung der Big-Data-Analyse betrachtet werden k霵nen.