【データ開発】データフルスタックナレッジアーキテクチャ、データ（プラットフォーム、開発、管理、分析）

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1. データフルスタックナレッジアーキテクチャ

データ開発

プログラミングおよび技術ツールを使用してデータを処理および管理するプロセスを指します。これには、さまざまなソースからのデータの収集、データのクリーニング、変換と統合、データパイプラインの構築と維持、および適切なデータウェアハウスまたはデータベースへのデータの保存が含まれます。データ開発には、データの品質、一貫性、信頼性を確保するためのデータ処理スクリプト、ジョブ、ワークフローの作成と保守も含まれます。
データ開発の目標は、データサイエンティスト、アナリスト、ビジネスユーザーに、ビジネス上の意思決定と洞察の発見をサポートする信頼性の高い有意義なデータを提供することです。データ開発者は、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスチームと緊密に連携して、ビジネスニーズを理解し、データソリューションを設計および実装し、データの正確性と完全性を確保します。
データ開発には通常、データの処理と変換のためのプログラミング言語 (Python、SQL など) と技術ツール (ETL ツール、データフロー処理フレームワークなど) の使用が含まれます。データ開発者は、データモデリング、データベース管理、データウェアハウス設計、データガバナンスに関する知識を持ち、データ処理プロセスとベストプラクティスに精通している必要があります。
要約すると、データ開発は、データ主導の意思決定と分析の取り組みをサポートするように設計されたデータパイプラインを構築および維持するプロセスです。これは現代のデータドリブン組織において重要な役割を果たし、データの信頼性、可用性、実用性の実現に役立ちます。

データ開発者には次のスキルと知識が必要です。

プログラミング言語とスクリプトのスキル: データ開発者は、Python、SQL など、少なくとも 1 つのプログラミング言語に習熟し、データを処理および変換するための効率的なスクリプトとコードを作成できる必要があります。
データベースとデータウェアハウス: リレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの基本概念を理解し、SQL 言語に精通し、データベーステーブル構造を設計および管理し、効率的なデータクエリと操作を実行できるようにします。
データ処理と変換: データのクリーニング、変換、統合のスキルを持ち、データ処理に ETL (抽出、変換、ロード) ツールまたはプログラミング言語を使用して、データ品質の問題を解決し、データ構造の変換やその他のタスクを実行できる。
データモデルとデータアーキテクチャ: データモデリングとデータアーキテクチャ設計の原理と方法を理解し、データの効果的な保存と取得を確保するためにデータモデルを設計および最適化できるようになります。
データフローとデータパイプライン: データフロー処理フレームワーク (Apache Kafka、Apache Flink など) およびワークフロースケジューリングツール (Apache Airflow など) に精通しており、データフローとデータパイプラインを構築および管理し、実際のデータフローを実装できます。時間データ処理タスクとバッチ処理タスク。
データ品質とデータガバナンス: データ品質管理とデータガバナンスの概念と実践を理解し、データの正確性、一貫性、完全性を確保するためのデータ品質ルールを策定して実装できるようになります。
バージョン管理とチームのコラボレーション: バージョン管理システム (Git など) の使用に精通しており、チームメンバーと協力してデータ処理コードとワークフローを開発および保守できる。
ビジネスの理解とコミュニケーションスキル: ビジネスニーズを理解して分析する能力があり、データサイエンティスト、アナリスト、ビジネスチームと効果的にコミュニケーションしてニーズを理解し、対応するデータソリューションを提供できる。

1. データ手法（思考、統計、実践、北極星）

データメソッドとは、データの処理と分析に使用される一連の方法論とテクニックを指します。思考方法、統計原理、実務経験、指標システムなど、複数の分野の知識とツールを組み合わせて、人々がデータをよりよく理解し活用できるようにします。

思考方法:データ方法では、科学的思考と論理的思考の適用が重視されます。データ分析では、明確な問題意識と仮説を立てて検証する能力が必要です。思考方法には、データの背後にある潜在的なつながりやパターンを発見するのに役立つ、体系的な思考や全体的な観察も含まれます。

統計:統計はデータ手法の重要な基礎です。データから意味のある情報を抽出するための確率的および推論的なツールのセットを提供します。統計手法には、記述統計、推論統計、回帰分析が含まれており、データ間の関係を明らかにし、仮説を検証し、予測と意思決定を行うのに役立ちます。

実践経験:実践経験とは、データ手法を実際に適用することによるデータ分析と問題解決の経験の蓄積を指します。実践的な経験には、データ品質、データ前処理技術、モデルの選択と最適化の実践などの理解が含まれます。実践を通じて、データアナリストはデータの特性と限界をより深く理解し、分析の精度と有効性を向上させることができます。

North Star Metrics: North Star Metrics は、パフォーマンスを測定し、目標達成を評価するための指標システムです。主要業績評価指標 (KPI) を設定し、測定可能な目標を設定することで、組織や個人がビジネスや仕事のパフォーマンスを定量的に追跡および評価するのに役立ちます。North Star Metrics は、マーケティング、販売、運営などのさまざまな分野に適用して、ビジネスパフォーマンスを測定および改善できます。

バランススコアカードは、ビジネス目標と戦略的方向性の達成における組織または個人のパフォーマンスを測定するために使用されるパフォーマンス管理ツールです。財務指標だけでなく、顧客、社内ビジネスプロセス、学習と成長に関する指標も含め、包括的な業績評価システムを提供します。

North Star 指標は、1992 年に Robert Kaplan と David Norton によって初めて提案され、その後の開発で広く使用されてきました。これは、財務指標のみに焦点を当てても組織の業績と可能性を完全に反映できないという基本的な考え方に基づいています。したがって、North Star Metrics は、4 つの異なる側面を測定することにより、より包括的でバランスの取れたパフォーマンス評価フレームワークを組織に提供します。

北極星インジケーターの 4 つの側面は次のとおりです。

財務の観点: この次元は、収益、利益、キャッシュフロー、その他の指標を含む組織の財務パフォーマンスに焦点を当てます。財務上の側面は、多くの場合、組織の経済状態と持続可能な発展を評価するための重要な指標となります。
顧客の視点: 顧客の視点は、顧客のニーズを満たし、価値を提供する組織のパフォーマンスに焦点を当てます。これには、組織が顧客の期待にどれだけ応え、製品やサービスを通じて顧客関係を構築しているかを測定するために設計された、顧客満足度、市場シェア、顧客維持などの指標が含まれます。
内部ビジネスプロセスの観点: この次元は、組織の内部プロセスと業務の効率と品質に焦点を当てます。これには、組織が製品やサービスを効率的に提供できるようにするための、生産プロセス、サプライチェーン管理、顧客サービスなどの主要なビジネスプロセスが含まれます。
学習と成長の観点:学習と成長の観点は、組織の従業員のトレーニング、開発、イノベーション能力に焦点を当てています。これには、従業員の満足度、従業員の研修への投資、革新的なプロジェクトなどの指標が含まれており、組織の長期的な発展を促進するために組織の学習能力と成長能力を評価するように設計されています。

2. データツール: データウェアハウス

データウェアハウスは、大量の構造化データと非構造化データを保存、管理、分析するために使用される集中型データストレージシステムです。これは、企業の意思決定とデータ分析をサポートするために使用される、主題指向で統合され、安定した、クエリ可能なデータコレクションです。

データウェアハウスの主な目的は、さまざまなデータソースからのデータを統合データモデルに統合して、ユーザーがデータ分析とクエリを簡単に実行できるようにすることです。データ抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスを通じて、ソースシステムからのデータを分析とクエリに適した形式に変換し、データウェアハウスに保存します。

トピック指向: データウェアハウスはビジネストピックを中心としており、特定の分析ニーズをサポートするためにデータを整理します。トピックには売上、顧客、製品などを含めることができ、ユーザーは特定のビジネス分野について詳細な分析を行うことができます。
統合: データウェアハウスは、リレーショナルデータベース、オペレーティングシステムのログ、センサーデータなど、さまざまなデータソースからのデータを統合します。データを統一データモデルに統合することで、データの分散と冗長性の問題が解消されます。
安定性と信頼性: データウェアハウスは、データの長期保存と管理に使用される安定性と信頼性の高いデータストレージシステムです。データのセキュリティと信頼性を確保するための高可用性とデータ冗長性メカニズムを備えています。
クエリ可能: データウェアハウスは、柔軟で高性能なクエリ機能を提供し、さまざまなデータ分析とレポートのニーズをサポートします。ユーザーはクエリ言語（SQLなど）と分析ツールを使用することで、データウェアハウスから必要な情報を抽出できます。
意思決定のサポート: データウェアハウスは、企業の意思決定に重要なデータサポートを提供します。データを分析およびマイニングすることにより、ユーザーは潜在的なビジネスの傾向、パターン、相関関係を発見し、より正確な意思決定を行うことができます。

以下は、一般的に使用されている有名なデータウェアハウスの一部です。

Teradata: Teradata は、よく知られたデータウェアハウスソリューションプロバイダーです。これらは、大規模なデータを保存および分析するための高性能でスケーラブルなデータウェアハウスプラットフォームを提供します。Teradata の機能には、並列処理機能、高可用性、柔軟なデータモデル、豊富な分析機能が含まれます。
Snowflake: Snowflake は、弾力性と柔軟性に優れたクラウドネイティブのデータウェアハウスソリューションです。分散アーキテクチャと列ストレージテクノロジを採用し、構造化データと半構造化データをサポートし、高性能のクエリと拡張機能を提供します。Snowflake は、グローバルデータレプリケーションとセキュリティ機能も提供します。
Amazon Redshift: Amazon Redshift は、Amazon AWS が提供する高性能データウェアハウスサービスです。列ストレージ技術と並列処理アーキテクチャに基づいており、大規模なデータセットの処理に適しています。Redshift には柔軟な拡張機能があり、需要に応じてコンピューティングリソースとストレージリソースを自動的に調整できます。
Google BigQuery: Google BigQuery は、Google Cloud が提供するマネージドクラウドデータウェアハウスサービスです。高速なクエリパフォーマンスと強力なスケーラビリティを備え、大規模なデータ分析とリアルタイムクエリをサポートします。BigQuery には、データマイニングとモデルトレーニングのための機械学習と AI 機能も統合されています。
Microsoft Azure Synapse Analytics: Azure Synapse Analytics (旧称 Azure SQL Data Warehouse) は、Microsoft Azure プラットフォーム上のエンタープライズグレードのデータウェアハウジングソリューションです。高性能のデータストレージと処理機能を提供し、構造化データと非構造化データをサポートします。Synapse Analytics は、データレイクストレージと機械学習機能も統合します。
Alibaba Cloud Data Warehouse (AnalyticDB): Alibaba Cloud Data Warehouse は、Alibaba Cloud が提供するビッグデータ分析およびストレージソリューションです。分散アーキテクチャとカラムストレージテクノロジーに基づいており、高いパフォーマンスと拡張性を備えています。Alibaba Cloud Data Warehouse は、PB レベルのデータストレージとリアルタイムクエリをサポートしており、電子商取引、金融、物流などの分野で広く使用されています。
Tencent Cloud Data Warehouse (TencentDB for TDSQL): Tencent Cloud Data Warehouse は、Tencent Cloud が提供するデータウェアハウスソリューションです。分散型の可用性の高いデータストレージとコンピューティング機能を提供し、ペタバイトレベルのデータ処理と分析をサポートします。Tencent Cloud Data Warehouse は、ゲーム、ソーシャルメディア、広告などの分野で広く使用されています。
Huawei Cloud Data Warehouse (FusionInsight): Huawei Cloud Data Warehouseは、Huawei Cloudが提供するビッグデータ分析プラットフォームです。強力なデータストレージおよび分析機能を提供し、構造化データおよび半構造化データをサポートします。Huawei Cloud Data Warehouseは、金融、製造、通信などのさまざまな業界に適しています。
JD Cloud DWS: JD Cloud DWS は、JD Cloud が提供するビッグデータウェアハウスソリューションです。これは、カラムストレージと分散コンピューティングテクノロジーに基づいており、高いパフォーマンスと柔軟な拡張機能を備えています。JD Cloud Data Warehouseは、電子商取引、物流、金融などの分野で広く使用されています。

データウェアハウスを使用するための一般的な方法とテクニックを次に示します。

データモデルの設計: 優れたデータモデルの設計はデータウェアハウスの基礎です。データモデルを設計するときは、ビジネスニーズと分析目標を考慮し、データ構造を合理的に編成し、適切な関連付けと階層関係を確立する必要があります。一般的に使用されるデータモデルには、スタースキーマ、スノーフレークモデルなどが含まれます。適切なデータモデルを選択すると、クエリが簡素化され、パフォーマンスが向上します。
データのクリーニングと変換: データをデータウェアハウスにロードする前に、通常、データのクリーニングと変換のプロセスが必要です。これには、欠損値、重複値、外れ値などのデータ品質の問題の処理、データの正規化、標準化、フォーマット設定が含まれます。データのクリーニングと変換の目的は、データの一貫性と正確性を確保し、その後の分析の信頼性を向上させることです。
定期的なメンテナンスと更新: データの適時性と正確性を確保するために、データウェアハウスは定期的にメンテナンスおよび更新する必要があります。これには、スケジュールされたデータの抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスや、データ品質のチェックと修正が含まれます。データウェアハウスを定期的に更新することで、ビジネスニーズの変化に対応したデータモデルの整合性と適応性も維持されます。
適切なクエリツールと手法を使用する: 適切なクエリツールと手法を選択すると、データウェアハウスのクエリと分析の効率が向上します。一般的なクエリツールには、SQL クエリ言語やビジネスインテリジェンスツール (Tableau、Power BI など) が含まれており、直感的なインターフェイスと豊富な視覚化機能を提供します。さらに、クエリ最適化手法やインデックスなどの方法を使用すると、クエリを高速化し、パフォーマンスを向上させることができます。
データウェアハウスの分析機能を活用する: データウェアハウスはデータを保管する場所であるだけでなく、豊富な分析機能も提供します。ユーザーはデータウェアハウスを使用して、データマイニング、統計分析、傾向分析、予測モデリングなどを実行できます。適切な分析手法とアルゴリズムを適用することで、データに隠された貴重な情報を発見し、意思決定やビジネスの最適化をサポートします。
データセキュリティと権利管理: データウェアハウスに保存されているデータには機密情報が含まれる場合があるため、データセキュリティと権利管理は重要な考慮事項です。データウェアハウスへのアクセスが制限され、データの機密性と完全性を保護するために、データ暗号化、アクセスログの監視、ユーザー権限管理などの適切なセキュリティ対策が講じられていることを確認します。

3. データ仕様

データ開発におけるデータ仕様は、データの一貫性、信頼性、保守性を確保するために定義された一連のルールと標準です。一般的なデータ仕様の一部を次に示します。

命名規則: 命名規則は、データオブジェクト (テーブル、列、ビューなど) に名前を付ける方法を定義するために使用されます。これには、意味がありわかりやすい名前を使用すること、特定の命名規則 (キャメルケースや下線の命名など) に従うこと、予約語や特殊文字の使用を避けることなどが含まれます。
データ型の仕様: データ型の仕様では、整数、浮動小数点数、文字列など、各フィールドが使用するデータ型を定義します。適切なデータ型を選択することで、ストレージ領域を節約し、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。
制約仕様: 制約仕様は、主キー、一意キー、外部キーなどのデータオブジェクトに対する制約を定義するために使用されます。これらの制約により、データの整合性と一貫性が確保され、ビジネスルールに準拠しないデータの挿入や変更が防止されます。
データ形式仕様: データ形式仕様は、日付と時刻の形式、通貨形式、数値精度などのデータの保存形式と表示形式を定義します。これにより、データの一貫性が維持され、正しいデータ処理と計算が保証されます。
データディクショナリ仕様: データディクショナリ仕様は、フィールドの意味、値の範囲、ビジネスルールなどを含む、データオブジェクトのメタデータ情報を定義します。データディクショナリは、データ開発者とデータユーザーがデータの意味と目的を理解し、データの理解性と保守性を向上させるのに役立ちます。
コーディング仕様: コーディング仕様は、データ開発のコーディング標準とルールを定義します。これには、コードの可読性、保守性、再利用性を向上させるためのコードのインデント、命名規則、コメント規則などが含まれます。
データ品質仕様: データ品質仕様は、データの品質基準と検査ルールを定義します。これには、データの高品質と信頼性を確保するための、データの完全性、正確性、一貫性、適時性などの規定が含まれます。
データセキュリティ仕様: データセキュリティ仕様は、データのセキュリティ標準と保護手段を定義するために使用されます。これには、データの機密性とセキュリティを確保するためのアクセス権管理、データ暗号化、機密情報の処理などが含まれます。

2. データ分析ツール

1.ビッグデータプラットフォーム

ビッグデータプラットフォームとは、大規模なデータを保存、処理、分析するために使用されるテクノロジープラットフォームを指します。一般的なビッグデータプラットフォームをいくつか示します。

Apache Hadoop : Hadoop は最も広く使用されているオープンソースのビッグデータプラットフォームであり、多くの企業で採用されています。Cloudera、Hortonworks、MapR などの企業が、Hadoop に基づく商用ソリューションを提供しています。
Apache Spark : Spark は、近年急速に登場し、多くの企業で広く使用されているビッグデータ処理プラットフォームです。Facebook、Netflix、Uber などの大手テクノロジー企業は、ビッグデータの処理と分析に Spark を使用しています。
Apache Kafka : Kafka は、リアルタイムのデータ送信と処理で非常に人気のあるストリーミング処理プラットフォームです。LinkedIn、Netflix、Uber などの多くの大規模インターネット企業は、データストリーミングプラットフォームとして Kafka を使用しています。
アマゾンウェブサービス (AWS): AWS は、ビッグデータの処理および分析サービスを含む、さまざまなクラウドコンピューティングサービスを提供します。同社のビッグデータサービスには、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Kinesis などが含まれており、多くの企業で広く使用されています。
Google Cloud Platform (GCP) : GCP はさまざまなビッグデータ処理および分析サービスも提供します。Google BigQuery や Google Cloud Dataflow などのサービスは、Spotify や HSBC などを含む多くの企業で広く使用されています。
Microsoft Azure: Azure は Microsoft が提供するクラウドコンピューティングプラットフォームであり、ビッグデータの処理および分析サービスも提供します。Azure HDInsight や Azure Data Lake Analytics などのサービスは、Adobe、Walmart などの多くの企業で使用されています。
Cloudera: Cloudera は、Hadoop に基づいたエンタープライズレベルのビッグデータソリューションを提供する会社です。同社の製品には、Cloudera Distribution for Hadoop (CDH) および Cloudera Data Platform (CDP) が含まれており、ビッグデータの分野で多くの企業で使用されています。
MapR: MapR も、Hadoop に基づいたエンタープライズレベルのビッグデータソリューションを提供する会社です。同社の製品には、ビッグデータの処理と分析に多くの企業で使用されている MapR Data Platform が含まれます。

以下は、中国の一部の大企業で一般的に使用されているビッグデータプラットフォームです。

大企業のビッグデータプラットフォームは通常、自社のビジネスニーズに基づいてカスタマイズおよび開発され、テクノロジースタックまたは適切なオープンソースソリューションが選択されるため、特定のプラットフォームとテクノロジーの選択は企業によって異なる場合があることに注意してください。さらに、企業によっては、さまざまなニーズを満たすために複数のビッグデータプラットフォームを使用することもあります。
アリババグループ: アリババは、MaxCompute (分散データ処理プラットフォーム)、AnalyticDB (大規模分散データベース)、DataWorks (データ統合および開発プラットフォーム) などを含む独自のビッグデータプラットフォームを持っています。アリババは、Flink SQL、Blink などのいくつかのビッグデータ関連テクノロジーもオープンソース化しています。
Tencent Group: Tencent のビッグデータプラットフォームには、TencentDB (大規模分散データベース)、Tencent Data Warehouse (データウェアハウス)、Tencent Cloud Data Lake (データレイク) などが含まれます。Tencent は、Hadoop や Spark などのオープンソースのビッグデータテクノロジーも幅広く活用しています。
TDW: Tencent 分散データウェアハウス (TDW) は、
オープンソースソフトウェアの Hadoop と Hive をベースに構築されており、大規模なデータ量や複雑な計算などの企業固有の状況に応じて広範囲に最適化および変換されています。単一クラスタは 5,600 ユニットに達し、毎日 100 万回以上の操作が行われ、同社最大のオフラインデータ処理プラットフォームになりました。
Baidu: Baidu には、Baidu Data Warehouse (データウェアハウス)、Baidu BigQuery (ビッグデータ分析プラットフォーム)、Baidu FusionInsight (ビッグデータの処理および分析プラットフォーム) などを含む独自のビッグデータプラットフォームがあります。
Bytedance: Bytedance は、DolphinDB (高性能分散データ処理および分析エンジン)、Bytedance Data Platform (ビッグデータ処理プラットフォーム) などを含む、ビッグデータの分野で自社開発のデータプラットフォームを使用しています。
Huawei Technologies Co., Ltd.: Huawei は、FusionInsight HD (ビッグデータ処理および分析プラットフォーム) や FusionInsight LibrA (データ管理および分析プラットフォーム) などのビッグデータソリューションを提供しています。
Meituan-Dianping: Meituan-Dianping は、DolphinDB (高性能分散データ処理および分析エンジン)、Meituan Cloud Data Center などを含む、ビッグデータの分野で独自のデータプラットフォームを採用しています。
JDグループ：JDは、JDP（ビッグデータプラットフォーム）、JDP Fusion（データ処理プラットフォーム）などを含むビッグデータ分野で独自のデータプラットフォームを使用しています。

2. データ開発: 倉庫 + 計算 (強調)

OLTP と OLAP

オンライン分析処理 (OLAP) システムとオンライントランザクション処理 (OLTP) システムは、異なる目的のために設計された 2 つの異なるデータ処理システムです。OLAP は複雑なデータ分析とレポート用に最適化されており、OLTP はトランザクション処理とリアルタイム更新用に最適化されています。

T の方が速いということを覚えておいてください。

ここに画像の説明を挿入します

KV ストレージは一般的なデータストレージ方法であり、K はキー、V は値を表します。DB
ストレージはリレーショナルデータベースです。
モデルを定義する必要があります。

増分テーブルインベントリ。データウェアハウス内のフルテーブル、インクリメンタルテーブル、ジッパーテーブル、フローテーブル、スナップショットテーブル
フルテーブル: 毎日のすべての最新ステータスデータ。
(1) 変更の有無にかかわらず、テーブル全体を報告する必要があります
(2) 毎回報告されるデータは、すべてのデータ (変更済み + 未変更)
増分テーブル: 新しいデータ、増分データは最後に新しいデータをエクスポートした後のものです。
(1) 合計量ではなく、それぞれの増加量を記録する;
(2) トラフィックは一定期間内の増加量を指す;
(3) トラフィックは通常、増加分テーブルとして設計されている (日次 - 共通、月次レポート)。
(4) ) フローとストックの違い: フローは増分であり、ストックは総量です;
(5) 増分テーブル、変更のみが報告され、変更は必要ありません。

3. データ管理: ディクショナリ + ディメンションテーブル (強調)

データディクショナリディメンションテーブル
テーブル情報データ情報タスク情報データウェアハウス情報

通常、データディクショナリには次の情報が含まれます。

データ要素名: テーブル名、列名などのデータ要素の名前を記録します。
データ要素の定義: ビジネス上の意味や技術的な定義など、データ要素の意味と目的を説明します。
データ型: 整数、文字列、日付などのデータ要素のデータ型を指定します。
長さと精度: 文字フィールドの最大長、小数フィールドの小数点以下の桁数など、データ要素の長さと精度の制限を指定します。
値の範囲: データの有効性と一貫性を確保するために、データ要素の値の範囲または許可される値のリストを定義します。
データ形式: 日付と時刻の形式、通貨形式などのデータ要素の形式を指定します。
制約: 主キー、一意キー、外部キーなどのデータ要素に対する制約を指定します。
関連: テーブル間の関係、列間の関係など、データ要素間の関連を記録します。

データディクショナリの機能は次のとおりです。

データの理解と文書化: データディクショナリは、ユーザーがデータの意味と目的を理解できるように、データ要素の定義と説明を提供します。ユーザーによるレビューや参照を容易にするデータドキュメントとして使用できます。
データの管理と保守: データディクショナリはデータ要素の属性と制約を記録し、データの管理と保守に使用できます。たとえば、データディクショナリを通じて、データの完全性、一貫性、正確性をチェックできます。
データ開発とデータ統合: データディクショナリは、データ開発者にデータ要素の定義と属性を提供し、データ開発およびデータ統合プロセス中に正しいデータ要素を使用するのに役立ちます。

ディメンションテーブル (ディメンションテーブルとも呼ばれます) は、ファクトデータのディメンション属性を記述するために使用されるデータウェアハウス内のテーブルです。
ディメンションテーブルには通常、製品、顧客、時間、その他のディメンション属性などのビジネス関連情報が含まれています。ディメンションテーブルの設計には、データ分析とレポートクエリをサポートするためのディメンション属性、階層関係、ディメンション関係などの定義が含まれます。

データディクショナリでは、ディメンションテーブル情報には次のものを含めることができます。

ディメンションテーブル名: ディメンションテーブルの名前を記録します。
ディメンションテーブルのフィールド: フィールド名、データ型、長さなどを含むディメンションテーブルのフィールドについて説明します。
ディメンション属性: 製品名、顧客名、時間などのディメンション属性を記録します。
階層関係: 製品カテゴリ、製品サブカテゴリ、製品名などのディメンション属性間の階層関係を定義します。
ディメンションの関係: 製品のディメンションと顧客のディメンションの間の関連など、ディメンション間の関係を記録します。

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リストの取得、データの詳細とフィールドの説明、関連タスクリスト
の取得 (リスト取得) は、データ管理システムまたはアプリケーションでクエリ操作を使用して、特定の条件を満たすデータセットを取得し、それらをリスト形式でユーザーに提示することを指します。リスト検索は、ユーザーが結果を迅速に参照してフィルタリングできるように、データの概要情報を検索して表示するためによく使用されます。

リスト検索には通常、次の手順が含まれます。

クエリ条件定義: ユーザーは、取得するデータの条件を指定します。これは、日付範囲、キーワード、ステータスなど、1 つ以上のフィールドに基づくフィルター条件にすることができます。
データクエリ: システムは、ユーザー定義のクエリ条件に基づいてクエリ操作を実行し、条件を満たすデータを取得します。
データのプレゼンテーション: クエリ結果は、通常、各データのキーフィールドまたは概要情報を含むリスト形式でユーザーに表示されるため、ユーザーは結果をすばやく参照してフィルタリングできます。
ページングと並べ替え: クエリ結果データが大きい場合、通常はページングが実行され、結果を複数のページに分割して表示されます。さらに、ユーザーは並べ替えルールを指定して、結果を特定のフィールドで並べ替えることができます。

データの詳細とフィールドの説明とは、特定のデータオブジェクト (テーブル、列、フィールドなど) に関する詳細情報と属性の説明を提供することを指します。この情報には通常、データオブジェクトの定義、目的、データ型、長さ、制約などが含まれます。

データの詳細とフィールドの説明の機能には次のものがあります。

データの理解と解釈: ユーザーがデータの意味と目的を理解できるように、データオブジェクトの詳細な情報と属性の説明を提供します。
データ開発とデータ使用: データ開発者とデータ利用者の両方にとって、データの詳細とフィールドの説明は、データを正しく使用および処理するためにデータオブジェクトに関する必要な情報を提供します。
データドキュメントとメタデータの管理: データの詳細とフィールドの説明をデータドキュメントの一部として使用して、データオブジェクトのメタデータ情報を記録および管理し、メンテナンスと共有を容易にすることができます。

結合タスクとは、より豊富なデータ情報を取得するために、データ管理およびデータ分析における共有フィールドに基づいて複数のデータテーブルまたはデータセットを関連付けることを指します。相関タスクは、さまざまなソースまたはさまざまなディメンションからのデータを組み合わせて、より包括的なデータ分析とレポート生成を行うためによく使用されます。

通常、関連付けタスクには次の手順が含まれます。

関連フィールドの選択: 異なるデータテーブルで同じまたは類似の値を持つ関連付け用の共有フィールドを決定します。
データ関連付け: 関連付け操作を実行して、選択した関連フィールドに基づいてデータテーブルまたはデータセットを接続し、関連データを含む新しいデータテーブルまたはデータセットを生成します。
関連タイプ: 内部結合、左結合、右結合など、関連するフィールドの一致に基づいて関連タイプを決定します。
結果のプレゼンテーション: 関連するデータ結果を、通常は新しいデータテーブルまたはデータセットの形式でユーザーに、またはその後の分析のために提示します。

データリネージ、パーティション情報、データプレビュー、データラベルの注釈

データリネージとは、データ管理やデータ分析において、データのソース、伝送経路、変換プロセスを追跡および記録する情報を指します。データ追跡機能を提供し、ユーザーがデータの生成、変換、使用履歴、データ間の関係や依存関係を理解できるようにします。

データ系統には次の情報が含まれる場合があります。

データソース: 記録されたデータの元のソース。データベーステーブル、ファイル、外部システムなどが考えられます。
データ伝送パス: データの入力、出力、転送プロセスを含む、さまざまなシステム、コンポーネント、またはタスク間のデータの伝送パスを表します。
データ変換操作: フィルタリング、集計、計算など、データに対して実行された変換操作と、変換操作の順序とパラメーターを記録します。
データ使用量: データがどのタスク、分析、またはレポートで使用されているか、およびそれらの間の依存関係を追跡します。

データリネージを通じて、ユーザーはデータの全体的なビューを取得し、データの変更とフローを追跡し、データ品質の問題の根本原因を特定し、データの信頼性と信頼性を分析できます。

パーティション情報とは、データストレージシステム内の特定のパーティション戦略に従ってデータを編成および管理する情報を指します。パーティション情報は、データのクエリと処理の効率を向上させるだけでなく、データのストレージとアクセスのパフォーマンスを最適化するのにも役立ちます。

パーティション情報には通常、次の情報が含まれます。

パーティションキー: 日付、地域、製品などのデータを分割するために使用されるフィールドまたは属性。パーティションキーの値に従って、データは対応するパーティションに割り当てられます。
パーティションタイプ: パーティションキーのデータタイプ (整数、日付、文字列など) を指定します。
パーティションルール: パーティションキー (レンジパーティション、ハッシュパーティション、リストパーティションなど) に従ってデータを分割および編成する方法を定義します。
パーティションの数: 物理ストレージ内のデータの分散とストレージ構造を決定するパーティションの数を指定します。
パーティション情報により、パーティションキーに従ってデータを分割および整理できるため、クエリと処理は特定のパーティションにのみアクセスする必要があり、データのスキャン範囲が減り、クエリの効率とパフォーマンスが向上します。

データプレビューとは、データ管理システムやツールにおけるデータのサンプルや概要情報を表示およびプレビューする機能を指します。データプレビューを使用すると、ユーザーは特定のクエリや操作を実行する前にデータの構造、内容、品質をすばやく理解できるため、適切な決定や調整を行うことができます。

データプレビューには通常、次のものが含まれます。

データサンプル:ユーザーがデータの構造と内容を理解できるように、データの部分的なレコードまたはサンプルを表示します。
フィールドの概要:フィールドタイプ、最大値、最小値、平均値など、データフィールドの基本的な統計情報を提供します。
データ品質チェック:データ内の欠損値、重複値、外れ値、その他のデータ品質の問題をチェックし、対応するプロンプトまたは警告を表示します。

データプレビューを使用すると、ユーザーはデータの特性と品質をすばやく理解し、データの処理と分析中に適切な調整と決定を行うことができます。

データのタグ付けとラベル付けとは、データを分類、整理、管理するために、データオブジェクト (テーブル、列、レコードなど) にラベルまたは識別子を追加することを指します。ビジネスニーズとデータの特性に基づいてデータのラベル付けを実行できるため、データの検索、インデックス付け、識別が容易になります。

データのラベル付けの方法と内容は、次のような特定のニーズに応じて定義できます。

ビジネスタグ: 製品カテゴリ、顧客タイプ、地理的位置などのビジネス関連タグをデータオブジェクトに追加して、ビジネスに従ってデータを分類および整理します。
データ品質ラベル: データ品質の管理と制御を容易にするために、完全性、正確性、一貫性などのデータオブジェクトの品質ステータスをマークします。
セキュリティラベル: データアクセス許可の制御と保護のために、データオブジェクトにセキュリティレベルまたは機密ラベルを追加します。
関連タグ: 主キーと外部キーの関係、データセット間の依存関係など、データオブジェクト間の関連をマークして、データの関連付けと分析を容易にします。

データのタグ付けは、データの整理と管理に役立ち、データの検索と発見を容易にし、データの場所とアクセスを高速化するだけでなく、データ分析、データガバナンス、コンプライアンス要件のサポートも提供します。タグ付けにより、よりきめ細かいデータの管理・活用が可能になります。

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データディメンションテーブル管理
データの分類、グループ化、フィルタリング

データディメンションテーブル管理とは、データ管理システムまたはデータウェアハウスでデータディメンションテーブルを管理および保守するプロセスを指します。データディメンションテーブルは、製品ディメンション、時間ディメンション、地理ディメンションなど、ビジネスに関連するディメンション情報を格納するテーブルです。データディメンションテーブルの管理には、ディメンションテーブルデータの正確さと一貫性を確保するためのデータのインポート、更新、クリーニング、メンテナンスが含まれます。

データディメンションテーブル管理の主なタスクは次のとおりです。

データインポート: 通常は ETL (抽出、変換、ロード) プロセスを通じて、ソースシステムまたは外部データソースからデータ管理システムにディメンションテーブルデータをインポートします。
データ更新: ビジネスニーズやディメンション情報の変化に応じてディメンションテーブルデータをタイムリーに更新し、データの適時性と正確性を維持します。更新には、完全更新または増分更新があります。
データクリーニング: ディメンションテーブルデータのクリーニングと修復を行い、重複値、欠落値、誤った値などのデータ品質の問題に対処し、ディメンションテーブルデータの一貫性と整合性を確保します。
データのメンテナンス: ディメンションテーブルデータの変更と使用状況を監視し、ディメンションテーブルデータのバックアップ、リカバリ、パフォーマンスの最適化を実行して、データの信頼性と可用性を確保します。

データ分類とは、データをより適切に管理および活用するために、特定のルールと基準に従ってデータを分類および整理することを指します。データ分類では、ビジネス分野、データの種類、セキュリティレベルなどの複数の次元に基づいてデータを分類および分類できます。

データ分類の目的には次のようなものがあります。

データの整理: 特定の分類方法に従ってデータを整理し、データの検索、アクセス、管理を容易にします。例えば、事業領域に応じて、売上データ、財務データ、人事データなどにデータを分けることができます。
データ許可制御: データのセキュリティレベルと機密性に応じてデータを分類およびマークし、対応する許可制御とデータ保護を容易にします。たとえば、データを公開データ、内部データ、機密データなどに分類します。
データ分析とレポート生成: ニーズに応じてデータを分類およびグループ化し、データ分析を容易にし、対応するレポートを生成します。たとえば、販売データを製品カテゴリごとに分類して、製品販売レポートを生成します。

ニーズやビジネスルールに応じてデータの分類を定義でき、データを分類・整理することで管理効率やデータの活用価値を向上させることができます。

グループ化とは、集計計算や統計分析を行うために、データ分析やクエリのプロセスにおいて、特定のフィールドまたは複数のフィールドの値に従ってデータをグループ化することを指します。グループ化操作は、データレポート、データの概要、データの視覚化などのシナリオでよく使用されます。

グループ化操作は、ユーザーがデータのより詳細な分析と理解を実行し、データの概要情報と統計結果を提供し、意思決定と洞察の生成をサポートするのに役立ちます。

フィルタリングとは、特定の条件やルールに基づいてデータセットから条件を満たすデータレコードを選択し、条件を満たすデータをフィルタリングすることを指します。フィルタリング操作は、データクエリ、データ分析、データ処理などのシナリオでよく使用されます。

フィルタリング操作は、ユーザーが必要に応じて特定のデータサブセットを取得し、無関係または不適格なデータを除外し、より正確で的を絞ったデータ分析および処理機能を提供するのに役立ちます。

4. データ分析: レポート

データ分析とは、意思決定と問題解決をサポートするために有用な情報、洞察、パターンを抽出するためにデータを収集、クリーニング、変換、解釈するプロセスを指します。データ分析はさまざまな分野や業界に適用でき、人々がデータをより深く理解し、傾向を発見し、相関関係を特定し、データに基づいた効果的な意思決定を行うのに役立ちます。

レポートはデータ分析の一種であり、データを要約、整理、提示した結果です。レポートは通常、ユーザーがデータをより直観的に理解して解釈できるように、表、チャート、グラフ、またはその他の視覚的な形式で表示されます。

データ分析レポートの特徴と目的は次のとおりです。

概要と概要: レポートは大量のデータを要約して要約し、データの概要と中心的な指標を提供します。たとえば、販売レポートには、総売上高、販売数量、平均販売価格などの指標を表示できます。
視覚的な表示: レポートでは、チャートやグラフなどの視覚的な方法でデータが表示されるため、データの理解と比較が容易になります。一般的なレポートグラフの種類には、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなどが含まれます。
傾向分析: レポートはデータの時間的傾向を表示し、ユーザーが周期的、季節的、または長期的な傾向を発見するのに役立ちます。傾向分析は折れ線グラフ、面グラフなどで表示できます。
比較と相関: レポートでは、異なるディメンションまたは異なるデータセットからのデータを比較および相関させて、それらの間の関係と相違点を明らかにできます。たとえば、市場シェアレポートでは、さまざまな製品の売上シェアを比較できます。
意思決定のサポート: レポートはデータの視覚化と統合を提供し、意思決定者がデータをより正確に理解し、データに基づいて意思決定を行うのに役立ちます。レポートは、意思決定者に重要な指針と根拠を提供することができます。

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データ分析レポートを作成する場合、多くの場合、次の手順が必要になります。

データの準備: データの正確性と完全性を確保するために、分析するデータを収集、整理、整理します。
レポートのデザイン: レポートの目的、対象者、内容を決定し、適切なグラフの種類と表示方法を選択します。
データの要約と計算: データを要約、計算、集計して、レポート内の指標と値を生成します。
視覚的な表示: チャートやグラフなどを使用してデータを視覚的に表示し、レポートの読みやすさと理解しやすさを高めます。
解釈と分析: レポート内のデータを解釈、分析して洞察を取得し、データに対する理解と洞察を提供します。
レポートの公開と共有: レポートを関係者と共有し、関係者がアクセスして使用できるようにします。

3. データ言語（DDL、DML）

データベース管理システムでは、DDL (データ定義言語) と DML (データ操作言語) の 2 つの一般的なデータ言語が、データベース内のデータと構造を定義および操作するために使用されます。

DDL (データ定義言語) は、テーブル、インデックス、ビュー、制約などを含むデータベース構造とオブジェクトを定義および管理するために使用されます。一般的な DDL コマンドには次のものがあります。
CREATE: テーブル、ビュー、インデックスなどのデータベースオブジェクトの作成に使用されます。
ALTER: テーブル構造の変更、列の追加、制約の変更など、データベースオブジェクトの構造を変更するために使用されます。
DROP: テーブル、ビュー、インデックスなどのデータベースオブジェクトを削除するために使用されます。
TRUNCATE: テーブル内のすべてのデータを迅速に削除しますが、テーブル構造は保持します。
COMMENT: データベースオブジェクトにコメントまたは説明を追加するために使用されます。
DML (データ操作言語) は、データの挿入、クエリ、更新、削除など、データベース内のデータを操作するために使用されます。一般的な DML コマンドには次のものがあります。
SELECT: データベース内のデータをクエリし、結果セットを返すために使用されます。
INSERT: 新しいデータをデータベーステーブルに挿入するために使用されます。
UPDATE: データベーステーブル内のデータを更新するために使用されます。
DELETE: データベーステーブル内のデータを削除するために使用されます。

DDL と DML に加えて、DCL (データ制御言語) や TCL (トランザクション制御言語) などの他のデータ言語もあります。

DCL (データ制御言語) は、ユーザーのアクセス権限の承認、権限の取り消しなど、データベースのセキュリティと権限を定義および管理するために使用されます。一般的な DCL コマンドには、GRANT および REVOKE があります。
TCL (トランザクション制御言語) は、トランザクションの送信やロールバックの制御など、データベーストランザクションの管理に使用されます。一般的な TCL コマンドには、COMMIT と ROLLBACK があります。

これらのデータ言語は、データベースを定義、操作、管理する機能を提供します。データベースを使用する場合、DDL を使用してデータベース構造を定義し、DML を使用してデータベース内のデータを操作し、DCL を使用してデータベースのセキュリティとアクセス許可を管理し、TCL を使用してデータベーストランザクションの一貫性と同時実行制御を管理できます。

SQLコマンド（要点）

SQL (Structured Query Language) は、リレーショナルデータベースと対話するための標準化された言語です。SQL の基本構文と一般的なキーワードおよびステートメントは次のとおりです。

テーブルを作成します。

CREATE TABLE table_name (
  column1 datatype,
  column2 datatype,
  column3 datatype,
  ...
);

データを挿入します:

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

クエリデータ:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

データを更新します:

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

データを削除します:

DELETE FROM table_name
WHERE condition;

クエリデータのフィルターと並べ替え:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition
ORDER BY column1 ASC/DESC;

集計関数を使用します。

SELECT aggregate_function(column) AS alias
FROM table_name
GROUP BY column;

一般的な集計関数には、、、、およびがCOUNT含まSUMれAVGます。MINMAX

複数のテーブルを結合します。

SELECT column1, column2, ...
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

一般的な接続タイプにはINNER JOIN、LEFT JOIN、、RIGHT JOINおよびがありますFULL JOIN。

サブクエリを使用します。

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE column IN (SELECT column FROM another_table WHERE condition);

インデックスを作成します。

CREATE INDEX index_name
ON table_name (column1, column2, ...);

上記は SQL の基本的な構文と共通のキーワードとステートメントです。SQL 言語は非常に柔軟性があり、複雑なクエリ、データ操作、データベース管理のための多くの高度な機能と構文を備えています。

SQLテーブル結合（補足）

SQL をテーブル結合に使用する場合、さまざまなタイプの結合 (INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、および FULL JOIN) を使用してテーブル間の関係を処理できます。以下に、各接続タイプの定義と具体的な例を示します。

内部結合:、交差点

定義: 内部結合は、結合条件を満たす 2 つのテーブルの行を返します。つまり、2 つのテーブルのデータの交差部分のみを返します。
例：

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders
INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;
```

在以上示例中，内连接将Orders表和Customers表连接起来，连接条件是两个表中的CustomerID列相等。结果将返回满足连接条件的OrderID和CustomerName列。

LEFT JOIN: 左セット + 交差

定義: 左結合は、結合条件を満たす左側のテーブルのすべての行と右側のテーブルの行を返します。右側のテーブルに一致する行がない場合、右側の列は NULL として表示されます。
例：

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers
LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;
```

在以上示例中，左连接将Customers表和Orders表连接起来，连接条件是两个表中的CustomerID列相等。结果将返回所有的CustomerName和对应的OrderID，如果某个CustomerID在Orders表中没有匹配的行，则OrderID列显示为NULL。

Right JOIN: 右セット + 交差

定義: 右結合では、右側のテーブルのすべての行と、結合条件を満たす左側のテーブルの行が返されます。左側のテーブルに一致する行がない場合、左側の列は NULL として表示されます。
例：

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers
RIGHT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;
```

在以上示例中，右连接将Customers表和Orders表连接起来，连接条件是两个表中的CustomerID列相等。结果将返回所有的CustomerName和对应的OrderID，如果某个CustomerID在Customers表中没有匹配的行，则CustomerName列显示为NULL。

完全結合 (FULL JOIN):、結合

定義: 完全結合では、左側のテーブルと右側のテーブルのすべての行が返されます。左側のテーブルまたは右側のテーブルに一致する行がない場合、対応する列は NULL として表示されます。
例：

SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers
FULL JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID;
```

在以上示例中，全连接将Customers表和Orders表连接起来，连接条件是两个表中的CustomerID列相等。结果将返回所有的CustomerName和对应的OrderID，如果某个CustomerID在Customers表或Orders表中没有匹配的行，则对应的列显示为NULL。

自己結合:
構文: SELECT columns FROM table1 JOIN table2 ON 条件
一致条件: 同じテーブル内の 2 つのエイリアスを異なるテーブルとして扱い、接続条件に従って一致します。
結果: 同じテーブル内の異なる行間の関係を比較するために使用されます。
注: 自己結合では、2 つのテーブルを区別するために異なるテーブルエイリアスを使用する必要があります。

ここに画像の説明を挿入します

上記は、さまざまなテーブル結合タイプの定義と例です。データとクエリ要件の間の関係に応じて、適切な接続タイプを選択することで、必要なデータの組み合わせと関連付けの操作を実現できます。

SQL では、デフォルトのテーブル接続タイプは INNER JOIN です。

クエリで複数のテーブルが使用され、接続タイプが明示的に指定されていない場合、SQL はデフォルトで内部結合を使用してテーブルを関連付けます。内部結合は、結合条件を満たす行、つまり 2 つのテーブルの交差部分のみを返します。

たとえば、次の例のクエリでは複数のテーブルが使用されていますが、結合タイプは指定されていません。

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
FROM Orders, Customers
WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID;

この場合、デフォルトのテーブル結合タイプは内部結合です。接続条件は、Orders テーブルの CustomerID 列と Customers テーブルの CustomerID 列が等しいことです。OrderID 列と CustomerName 列は、両方のテーブルの CustomerID が一致する場合にのみ返されます。

暗黙的な内部結合構文を使用すると、クエリの可読性と保守性が低下する可能性があることに注意してください。したがって、クエリの理解しやすさと保守性を高めるために、JOIN キーワードを明示的に使用して接続タイプを指定することをお勧めします。

Python (Spark など)

Python には幅広いデータ開発ライブラリがあります。一般的な Python データ開発ライブラリのいくつかを次に示します。

NumPy: NumPy は、Python で最も基本的で一般的に使用される数値計算ライブラリです。効率的な多次元配列オブジェクトとブロードキャスト関数、および豊富な数学関数ライブラリを提供し、科学計算とデータ分析のための基本ライブラリです。
pandas: pandas は強力なデータ分析およびデータ処理ライブラリです。高性能で柔軟なデータ構造 (DataFrame や Series など) に加え、データクリーニング、データ変換、データフィルタリング、データ統計などのさまざまなデータ操作および処理機能を提供します。
Matplotlib: Matplotlib は、高品質のチャートと視覚化を描画するためのライブラリです。折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、円グラフなどの幅広い描画機能を備えており、データの探索、分析結果の表示、レポートの生成に使用できます。
seaborn: seaborn は、Matplotlib に基づく統計データ視覚化ライブラリです。より高レベルで美しいグラフスタイルと描画インターフェイスを提供し、ヒートマップ、箱ひげ図、密度プロットなどのさまざまな統計グラフを簡単に作成できます。
scikit-learn: scikit-learn は、豊富な機械学習アルゴリズムとツールのセットを提供する、広く使用されている機械学習ライブラリです。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデルのトレーニングと評価などのタスクをサポートし、機械学習とデータマイニングのための重要なツールです。
TensorFlow と PyTorch: TensorFlow と PyTorch は、ニューラルネットワークモデルの構築とトレーニングに使用される 2 つの人気のある深層学習フレームワークです。柔軟な計算グラフ構築と自動微分機能を提供し、画像分類、自然言語処理などのさまざまな深層学習タスクをサポートします。
SQLalchemy: SQLalchemy は、リレーショナルデータベースへのアクセスおよび操作インターフェイスを提供する強力な SQL ツールキットです。さまざまなデータベースバックエンドをサポートし、Python コードを介して SQL クエリ、データ書き込み、データ管理などの操作を実行できます。
PySpark: PySpark は、大規模なデータ処理と分散コンピューティングのための Python と Apache Spark の統合ライブラリです。分散データ処理、機械学習、グラフコンピューティングなどのタスクをサポートする高レベルの API とツールを提供します。

これらのライブラリは、データ分析、視覚化、機械学習、ビッグデータ処理などの複数の分野をカバーしており、Python 開発者にさまざまなデータ関連の開発およびアプリケーションシナリオをサポートする豊富なツールと機能を提供します。

PySpark は、大規模なデータ処理と分散コンピューティングのための Python プログラミング言語と Apache Spark の統合ライブラリです。Apache Spark は、大規模なデータセットを処理し、複雑なデータ分析と機械学習タスクをサポートできる、高速、汎用、スケーラブルなオープンソースクラスターコンピューティングシステムです。

PySpark は、Spark のコア機能との完全な統合を提供し、Python 開発者が Python のシンプルさと使いやすさを大規模なデータ処理に活用できるようにします。PySpark のいくつかの特徴と機能を次に示します。

分散データ処理: PySpark は Spark の分散コンピューティングエンジンに基づいており、大規模なデータセットを処理できます。クラスター上のデータの並列処理をサポートし、クラスターのコンピューティングリソースを最大限に活用し、データ処理効率を向上させます。
高性能: PySpark は、Spark のインメモリコンピューティングと RDD (弾性分散データセット) ベースのデータモデルを利用して、高性能のデータ処理を実現します。データをメモリにキャッシュして反復計算を実行できるため、データ処理が大幅に高速化されます。
データの抽象化と操作: PySpark は、DataFrame や SQL クエリなど、豊富なデータの抽象化と操作インターフェイスを提供します。DataFrame はリレーショナルデータベーステーブルに似たデータ構造で、SQL のようなクエリ、フィルタリング、集計、接続操作をサポートし、データ処理をより便利かつ直観的にします。
機械学習のサポート: PySpark には、一般的な機械学習アルゴリズムとツールを提供する機械学習ライブラリ (MLlib) が組み込まれています。特徴抽出、モデルトレーニング、モデル評価、予測などの機械学習タスクをサポートし、大規模な機械学習データセットを処理できます。
ストリーミング処理: PySpark はストリーミングデータ処理をサポートしており、リアルタイムでデータストリームを処理し、ストリーミング計算を実行できます。Spark Streaming と Structured Streaming を統合して、複数のデータソースからデータストリームを受信し、それらをマイクロバッチ方式で処理および分析します。
データソースのサポート: PySpark は、HDFS、Hive、JSON、CSV、Parquet などの複数のデータソースからの読み取りおよび書き込み操作をサポートします。さまざまな種類のデータソースからデータを読み取り、処理結果をデータソースに書き戻すことができます。
拡張性とエコシステム: PySpark は優れた拡張性を備えており、サードパーティの Python ライブラリとツールを統合できます。さらに、Spark エコシステムは、Spark SQL、Spark Streaming、GraphX などの豊富なツールとライブラリを提供しており、これらを PySpark とシームレスに統合してデータ処理および分析機能を拡張できます。

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データ処理と分析に PySpark を使用する場合、一般的に使用されるいくつかの関数とそのコードの実装と説明を以下に示します。

データの読み取り:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取CSV文件数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

説明: 上記のコードは、SparkSessionSpark セッションオブジェクトを作成し、read.csv関数を使用して CSV ファイルデータを読み取ります。header=True最初の行が列名であることを示し、inferSchema=True列のデータ型が自動的に推測されることを示します。

データのプレビュー:

# 显示DataFrame前几行数据
df.show(5)

# 查看DataFrame的列名
df.columns

# 查看DataFrame的行数和列数
df.count(), len(df.columns)

説明: 上記のコードでは、show関数は DataFrame データの最初の数行を表示するために使用されており、デフォルトでは最初の 20 行が表示されます。columnsプロパティは、DataFrame の列名のリストを返します。count()この関数は、DataFrame の行数とlen(df.columns)DataFrame の列数を返します。

データのスクリーニングとフィルタリング:

# 筛选满足条件的数据
filtered_df = df.filter(df["age"] > 30)

# 多个条件的筛选
filtered_df = df.filter((df["age"] > 30) & (df["gender"] == "Male"))

説明: 上記のコードでは、filter関数は条件を満たすデータをフィルターするために使用されています。列名と演算子を使用して、より大きい ( >)、等しい ( ==) などのフィルター条件を作成できます。AND ( ) などの論理演算子を使用して、複数の条件を組み合わせることができます&。

データの集計と統計:

from pyspark.sql import functions as F

# 计算某列的平均值
avg_age = df.select(F.avg("age")).first()[0]

# 按某列分组并统计数量
grouped_df = df.groupBy("gender").count()

# 按某列分组并计算平均值
grouped_df = df.groupBy("gender").agg(F.avg("age"))

説明: 上記のコードでは、avg関数は特定の列の平均を計算するために使用されます。groupBy関数を使用して列ごとにグループ化し、そのcount関数を使用して各グループの数量を計算したり、aggその関数を使用して各グループの他の統計を計算したりできます。

データの並べ替え:

# 按某列升序排序
sorted_df = df.orderBy("age")

# 按多列排序
sorted_df = df.orderBy(["age", "salary"], ascending=[False, True])

説明: 上記のコードでは、orderBy関数は特定の列または複数の列でソートするために使用されています。デフォルトは昇順です。ascendingパラメーターは昇順または降順の並べ替え順序を指定できます。

データ書き込み：

# 将DataFrame写入CSV文件
df.write.csv("output.csv", header=True)

# 将DataFrame写入数据库表
df.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost/mydatabase") \
    .option("dbtable", "mytable").option("user", "username") \
    .option("password", "password").save()

説明: 上記のコードでは、write.csvこの関数は DataFrame を CSV ファイルに書き込むために使用されており、列名を含めるかどうかを指定できます。write.format("jdbc")この関数は、DataFrame をデータベーステーブルに書き込むために使用され、データベース接続 URL、テーブル名、および認証情報が必要です。

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Spark に加えて、Python には他のビッグデータ開発ライブラリもあります。一般的に使用されるライブラリをいくつか次に示します。

Dask: Dask は、単一マシンまたは分散環境で大規模なデータ処理を実行できる柔軟な並列コンピューティングライブラリです。Pandas のような API を提供し、並列化と分散コンピューティングをサポートし、単一マシンのメモリ制限を超えるデータセットを処理できます。
Hadoop: Hadoop は、大規模なデータセットを処理するためのオープンソースの分散コンピューティングフレームワークです。Python は、Hadoop Streaming など、Hadoop と統合するライブラリを提供します。これにより、MapReduce ジョブを Python で記述し、Hadoop クラスター上で実行できます。
Apache Kafka: Kafka は、リアルタイムストリーミングデータを処理するための高スループットの分散メッセージングシステムです。Python は Kafka クライアントライブラリを提供しており、Python を使用してプロデューサーとコンシューマーを記述し、ストリームデータの送信と処理を実現できます。
Apache Flink: Flink は、リアルタイムおよびオフラインのデータ処理のための分散ストリーム処理およびバッチ処理フレームワークです。Python は Flink の Python API を提供します。Python を使用して Flink ジョブを作成し、Flink クラスター上で分散コンピューティングを実行できます。
Apache Airflow: Airflow は、データパイプラインを構築およびスケジュールするための、プログラム可能、スケジュール可能、監視可能なワークフロー管理プラットフォームです。Python は Airflow の主要なプログラミング言語であり、Python を使用してワークフロータスクとスケジュールロジックを作成できます。
Apache Storm: Storm は、高速データストリームを処理するための分散型リアルタイムコンピューティングシステムです。Python は Storm の Python API を提供します。Python を使用して Storm トポロジを作成し、リアルタイムのストリーミングデータ処理と分析を実装できます。

参考文献: 1、2、3