🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。
✨奥零数据科技官网：http://www.aolingdata.com
✨AllData开源项目：https://github.com/alldatacenter/alldata
✨AllData官方文档：https://alldata-document.readthedocs.io
✨AllData社区文档：https://docs.qq.com/doc/DVHlkSEtvVXVCdEFo
「 AllData数据中台 - 主页 」
「 湖仓一体化平台 - 功能描述 」
1、AllData数据同步平台基于开源项目kyuubi核心技术建设。
2、在数据同步与处理方面，湖仓一体化平台展现了其强大的实力。它能够实时捕获并同步各类数据源的变化，确保数据的及时性和准确性。同时，平台融合了Flink的流处理能力和Spark等计算引擎的批处理能力，实现了数据湖上的批流一体处理。这种处理方式不仅降低了数据处理的复杂性和成本，还提高了数据处理的效率和灵活性。
3、在生态集成方面，湖仓一体化平台与Hive、Trino、Presto等大数据主流计算引擎深度整合，为用户提供了统一的数据存储和访问接口。这种深度整合不仅简化了数据访问的复杂性，还提高了数据的可用性和共享性。此外，平台还支持多种数据源的无缝接入和统一管理，满足了企业多样化的数据需求。
4、在存储与查询性能方面，湖仓一体化平台采用了先进的存储架构和技术，如LSM树等，确保了高效的数据写入和查询性能。同时，平台还通过数据压缩和优化技术，进一步提升了存储效率和查询速度。
5、kyuubi湖仓一体化平台以其强大的功能、高效的处理能力、良好的生态集成以及卓越的存储与查询性能，成为了适用于各种大数据场景的存储解决方案。它不仅为企业提供了坚实可靠的数据基础，还为数据分析和实时计算提供了有力的支持。
「 湖仓一体化平台 - 模块功能汇总 」
「 湖仓一体化平台 - 功能点展示 」
「 湖仓查询 」统计概览
「 湖仓查询 」管理中心-会话中心
「 湖仓查询 」管理中心-操作中心
「 湖仓查询 」管理中心-引擎中心
「 湖仓查询 」管理中心-服务端
「 湖仓查询 」接口文档
「 湖仓查询 」查询中心
「 湖仓查询 」查询中心-SparkSQL
from pyspark.sql import SparkSession# 创建支持 Hive 的 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder \.appName("SparkSQLHiveQuery") \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()# 编写 Spark SQL 查询语句，假设存在一个名为 'your_hive_table' 的 Hive 表
query = "SELECT * FROM your_hive_table WHERE some_column = 'some_value'"# 执行 SQL 查询，结果存储在一个新的 DataFrame 中
result = spark.sql(query)# 显示查询结果
result.show()# 停止 SparkSession，释放资源
spark.stop()
「 湖仓查询 」查询中心-FlinkSQ
from pyflink.table import EnvironmentSettings, TableEnvironment# 创建基于 Blink 计划器的批处理环境设置
env_settings = EnvironmentSettings.new_instance() \.in_batch_mode() \.use_blink_planner() \.build()# 创建表环境
table_env = TableEnvironment.create(env_settings)# 配置 Hive 连接
hive_catalog_ddl = """
CREATE CATALOG my_hive_catalog WITH ('type' = 'hive','hive-conf-dir' = '/path/to/your/hive/conf'
)
"""
# 执行创建 Hive 目录的 SQL 语句
table_env.execute_sql(hive_catalog_ddl)# 使用 Hive 目录
table_env.execute_sql("USE CATALOG my_hive_catalog")# 编写 Flink SQL 查询语句，假设 Hive 中有一个名为 'your_hive_table' 的表
query = "SELECT * FROM your_hive_table WHERE some_column = 'some_value'"# 执行查询
result_table = table_env.sql_query(query)# 将结果转换为 Pandas DataFrame 并显示
result_pandas_df = result_table.to_pandas()
print(result_pandas_df)
「 湖仓查询 」查询中心-Trino
-- 首先使用 CTE（公共表表达式） subquery 计算每个客户的总订单金额
WITH subquery AS (SELECT c.customer_city,c.customer_name,SUM(o.order_amount) AS total_order_amountFROM hive.<your_database>.customers c-- 通过客户 ID 关联 customers 表和 orders 表JOIN hive.<your_database>.orders o ON c.customer_id = o.customer_id-- 按客户所在城市和客户姓名分组GROUP BY c.customer_city, c.customer_name
),
-- 接着使用 CTE rank_subquery 对每个城市的客户按总订单金额进行排名
rank_subquery AS (SELECT customer_city,customer_name,total_order_amount,-- 使用 RANK() 函数为每个城市内的客户按总订单金额降序排名RANK() OVER (PARTITION BY customer_city ORDER BY total_order_amount DESC) as rankingFROM subquery
)
-- 从 rank_subquery 中筛选出排名为 1 的记录，即每个城市中总订单金额最高的客户
SELECT customer_city,customer_name,total_order_amount
FROM rank_subquery
WHERE ranking = 1;
「 湖仓查询 」查询中心-HiveSQL
-- 使用 CTE 对员工按部门进行薪资排名
WITH ranked_employees AS (SELECT employee_id,employee_name,department_id,salary,-- 使用 ROW_NUMBER() 窗口函数为每个部门内的员工按薪资降序排名ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) as rankingFROM employees
)
-- 从 ranked_employees 中筛选出排名在前三的员工信息
SELECT employee_id,employee_name,department_id,salary
FROM ranked_employees
WHERE ranking <= 3;
「 湖仓查询 」查询中心-JDBC
SELECT c.customer_name,SUM(o.quantity) AS total_quantity,SUM(o.quantity * p.price) AS total_amount
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
JOIN products p ON o.product_id = p.product_id
GROUP BY c.customer_name
HAVING SUM(o.quantity * p.price) > 1000;
