数据存储与分析全解析：从数据源到数据湖

# 数据存储与分析全解析：从数据源到数据湖 ## 1. 数据相关基础概念与问题回顾 ### 1.1 常见问题解答 以下为一些数据相关的常见问题及答案： |问题|选项|答案| | ---- | ---- | ---- | |常见的数据文件格式有哪些？|A. JSON<br>B. ORC<br>C. PHP<br>D. XML|A、B、D| |常见的数据结构有哪些？|A. Structured<br>B. Nonstructured<br>C. Relational<br>D. Organizational|A、B、C| |哪种分布式表会将数据复制到集群的所有节点？|A. Round - robin<br>B. Hash<br>C. Replicated<br>D. All|C| |应该使用哪种表来存储不经常更改的数据？|A. Dimension<br>B. External<br>C. Fact<br>D. Sink|A| |PolyBase 是什么？|A. 用于构建 DBMS 的 API<br>B. 用于数据类型转换的工具<br>C. 绑定数据源的粘合剂<br>D. 迁移实用程序|C| |以下哪个是其他表的数据子集？|A. View<br>B. Index<br>C. Schema<br>D. Partition|A| |哪些是有效的 DataFrame、PySpark 语法？（多选）|A. df.show(5, truncate=False, vertical=True)<br>B. df.select('*')<br>C. df.groupBy('frequency_id').max('value').show()<br>D. df.createOrReplaceTemporaryView("Brainwaves")|A、B、C、D| |哪种 SQL 语法属于聚合函数？|A. AVG<br>B. MIN<br>C. SUM<br>D. MAX|A、B、C、D| |可以使用哪种 SQL 语法处理 JSON 文件？|A. OPENROWSET<br>B. PARSEJSON<br>C. CLOSEJSON<br>D. OPENJSON|D| |以下哪个不是大数据阶段？|A. Digest<br>B. Store<br>C. Serve<br>D. Transform|A| ### 1.2 数据来源与摄取机制 数据是数据分析解决方案的基础，它可以通过推送至摄取端点，也可以通过自动化的定期检索过程拉取。数据的来源广泛，包括设备、应用程序日志、数据文件或本地数据存储。不同的数据生产者和数据存储场景通常需要不同的摄取机制。 数据的状态（流式传输、不定期或定期摄取）和来源决定了用于摄取数据到 Azure 平台的产品。以下是不同摄取类型对应的处理和摄取服务： |摄取类型|处理和摄取服务| | ---- | ---- | |临时|Azure Storage Explorer、AzCopy、Azure PowerShell、Azure CLI、Azure Portal| |Hadoop 集群|Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Azure Data Box、Apache DistCp| |HDInsight 集群|Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、AzCopy、Apache DistCp| |大型数据集|Azure ExpressRoute| |关系型数据|Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory| |流式数据|Azure Stream Analytics、Apache Kafka、HDInsight Storm、Azure Event Hubs、Azure IoT Hub| |Web 服务器日志|Azure Data Factory、Azure SDKs、Azure PowerShell、Azure CLI| ## 2. 不同场景下的数据来源及应用 ### 2.1 销售预测 若要预测公司当前年度和下一季度的年度销售额，可参考过去几年的销售趋势和季度销售对比数据。例如： | YEAR | SALES Q1 | SALES Q2 | SALES Q3 | SALES Q4 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | 2020 | 1000 | 1100 | 1650 | 2900 | | 2021 | 3050 | 3355 | 5000 | 8750 | | 2022 | 9200 |?? | | | 2020 年总销售额为 6650，2021 年为 20155，年增长率超过 300%。可通过将 2021 年总销售额乘以 300% 来预测预期总销售额。同时，Q2 销售额通常比 Q1 高 10%，因此可以预测 2022 年 Q2 的销售目标为 10120。随着数据分析的深入，可以应用算法评估影响销售预测的因素，使预测更准确可靠。数据可以存储在关系型数据库中，通过简单查询获取，也可以作为 CSV 文件摄取到管道中。 ### 2.2 股票交易 投资者常利用历史股价预测未来股价。例如微软的股票历史数据： ```plaintext Date,Open,High,Low,Close,Adj Close,Volume 2021 - 12 - 21,323.290009,327.730011,319.799988,327.290009,327.290009,24740600 2021 - 12 - 22,328.299988,333.609985,325.750000,333.200012,333.200012,24831500 2021 - 12 - 23,332.750000,336.390015,332.730011,334.690002,334.690002,19617800 2021 - 12 - 27,335.459991,342.480011,335.429993,342.450012,342.450012,19947000 2021 - 12 - 28,343.149994,343.809998,340.320007,341.250000,341.250000,15661500 2021 - 12 - 29,341.299988,344.299988,339.679993,341.950012,341.950012,15042000 2021 - 12 - 30,341.910004,343.130005,338.820007,339.320007,339.320007,15994500 ``` 通过比较每日或季度平均收盘价来判断价格趋势，若价格上涨则考虑买入。但仅依靠数据可能无法获得准确洞察，还需结合个人经验和其他数据源。 ### 2.3 社交媒体 数据也可以来自社交媒体的评论或评级。Azure 认知服务中的语言理解智能服务（LUIS）可以帮助理解评论的含义。例如，当评论包含“bad”“angry”等词时，LUIS 返回“negative”意图；包含“happy”“love”等词时，返回“