大数据开发规范-（更新版）

介绍

大数据是什么，大数据是指规模庞大、种类繁多且处理速度快到难以使用传统数据库和软件工具来捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据通常包括结构化数据（如关系数据库中的数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。大数据的特点通常被总结为“3V”，即数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。
大数据技术是为了应对大数据的挑战而诞生的一套技术体系，包括分布式存储、分布式计算、数据挖掘、机器学习等方面的技术。常见的大数据技术包括Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka、Flink等。
大数据技术的应用非常广泛，涵盖了金融、电商、医疗、物流、社交媒体等各行各业。通过对大数据的采集、存储、处理和分析，企业和组织可以从中获得有价值的信息和洞察，用于业务决策、产品改进、市场营销等方面。
总之，大数据是指那些规模巨大、类型多样、处理速度快的数据集合，而大数据技术则是为了处理和利用这些数据而发展起来的一系列技术和工具。

大数据通常分几种

在大数据领域，创建表的方式通常取决于所使用的大数据存储和处理系统，比如Hadoop、Spark、Hive、Impala等。

创建表方式

Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以通过类SQL语句来管理数据。在Hive中，可以使用类似于SQL的语法来创建表，例如：

CREATE TABLE table_name (
  column1 INT,
  column2 STRING,
  ...
)

Impala：Impala是一个高性能的SQL查询引擎，也可以通过类似于SQL的语法来创建表，例如：

CREATE TABLE table_name (
  column1 INT,
  column2 STRING,