软件工程期末复习+数据仓库ETL

一、软件工程

请用基本路径测试方法为下列程序设计测试用例，并写明中间过程：

第1步：画出流程图

1.菱形用于条件判断。用在有分支的地方。

2.矩形表示一个基本操作。

3.圆形是连接点

第2步：计算程序环路复杂性

流图G的环路复杂度V(G)定义为：V(G)=E-N+2 （E为流图中的边数量，N为流图中的节点数量）。

V(G)也可以定义为：V(G)=P+1 其中：P为流图中的判断节点数量。

第3步：给出独立路径集

需要注意的是：路径集对每个循环至多只执行一次，所以第2次不会进入已经进入过的循环中。

（1）2.1 - 2.2.1 - 2.2.2 - 15 - 16

表示不满足i-1后大于等于0，即i-1后小于0，于是直接15,16退出。

（2）2.1 - 2.2.1 - 3 - 4.1 - 4.2 - 12 - 13 - 16

表示i-1后等于0，即i原本为1，即数组中只有1个数，i-1后i值为0，因为j=0，所以不满足j<i，直接退出循环，直接进入12,13,16退出

（3）2.1 - 2.2.1 - 2.2.2 - 3 - 4.1 - 4.2 - 5 - 10 - 4.3 - 4.2 - 12 - 13 - 16

（4）2.1 - 2.2.1 - 2.2.2 - 3 - 4.1 - 4.2 - 5 - 10 - 4.3 - 4.2 - 12 - 2.2.1 - 2.2.2 - 15 - 16

（5）2.1 - 2.2.1 - 2.2.2 - 3 - 4.1 - 4.2 - 5 - 6,7,8,9 - 10 - 4.3 - 4.2 - 12 - 13 - 16

（6）2.1 - 2.2.1 - 2.2.2 - 3 - 4.1 - 4.2 - 5 - 6,7,8,9 - 10 - 4.3 - 4.2 - 12 - 2.2.1 - 2.2.2 - 15 - 16

第4步：测试用例

（1）输入空值

（2）输入只有一个元素的数组，比如数组[3]

（3）输入升序排序的数组，比如数组[2,3,6,9]

（4）同样也是输入升序排序的数组，比如数组[2,3,6,9]

（5）输入数组[1,5,2]

（6）输入降序排序的数组，比如数组[9,5,3,2]

二、数据仓库

要解决的几个问题：

1.如何从数据库中抽取数据

如果你需要导入的数据量很小（如只有两张表，每张表大约一千行数据），你可能不需要使用Sqoop。Sqoop更适合批量数据传输和数据仓库场景，对于少量数据的导入，可以考虑以下几种简单的替代方法：

直接导出/导入：

使用MySQL的导出工具（例如mysqldump）导出表为SQL文件，然后在Hive命令行界面中运行这些SQL语句。
或者，如果数据表结构不复杂，可以将MySQL表数据导出为CSV文件，然后在Hive中创建表，并使用LOAD DATA LOCAL INPATH命令加载CSV文件。

2.如何进行数据转换，是否需要数据转换，需要使用什么工具，在哪个步骤中进行转换（是当数据在数据库中，还是要通过别的工具，还是要在数据仓库中转换？？）

使用Hive SQL：

你可以编写Hive SQL脚本来进行数据转换。例如，通过CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 语句创建新表，并在这个过程中对数据进行转换。
通过Hive的内置函数或自定义函数（UDF）对数据进行转换。
使用INSERT OVERWRITE 语句将转换后的数据写入到新的表或分区中。
使用ETL工具：

你可以使用ETL（Extract, Transform, Load）工具，如Apache NiFi, Talend, Informatica等，来在数据进入Hive之前进行转换。
这些工具可以帮助你从多种源提取数据，应用复杂的转换逻辑，然后将其加载到Hive数据仓库中。
在Hadoop生态系统中进行转换：

使用如Apache Spark, Apache Pig等其他Hadoop生态系统工具来进行数据的预处理和转换，然后再将数据加载到Hive。

编写转换脚本： 可以在IDEA中编写Hive SQL脚本、Spark程序（使用Scala或Python）或其他任何数据处理脚本，这些脚本可以用来进行数据转换。

连接数据库和数据仓库： IDEA支持数据库插件，如Database Navigator或DataGrip功能，可以连接到Hive或其他数据库系统，从而可以直接运行SQL脚本来进行数据转换。

3.如何进行数据清洗，是否需要数据清洗，需要使用什么工具，在哪个步骤中进行清洗（是当数据在数据库中，还是要通过别的工具，还是要在数据仓库中转换？？）

数据探索与评估： 在开始清洗之前，首先需要对数据进行探索和评估，确定需要进行哪些清洗操作。这一步骤可以通过SQL查询、数据可视化工具或者数据探索工具来完成。

数据清洗操作： 包括但不限于去除重复数据、填充或删除缺失值、标准化数据格式、校验和更正数据错误等。在Hive中，这通常通过编写HiveQL脚本来完成。

在数据库中清洗： 如果原始数据已经在Hive或其他数据库中，可以直接在数据库中使用SQL脚本进行清洗。
使用ETL工具： 可以使用ETL工具（如Apache NiFi、Talend、Informatica等）来设计数据清洗流程。
在数据仓库中转换： 有时候，数据在加载到数据仓库之后进行清洗和转换，尤其是在使用Hive这样的大数据平台时。
使用IDEA进行数据清洗： 可以在IntelliJ IDEA中编写HiveQL脚本或Spark程序来进行数据清洗，然后将这些脚本运行在Hive上。

4.如何进行数据装载，如何将数据库中的数据导入数据仓库？是通过某种工具，还是通过IDEA这类编译器编写代码脚本的方式？

使用HiveQL命令：可以使用Hive提供的HiveQL命令来装载数据，这些命令可以在Hive的CLI（命令行界面）、通过Beeline客户端、或者在任何支持Hive连接的IDE中执行。例如，可以使用LOAD DATA命令来将数据从本地文件系统或者Hadoop的HDFS导入Hive表中。
-- 将本地文件系统中的数据导入Hive表
LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/local/data.txt' INTO TABLE your_table;
-- 将HDFS中的数据导入Hive表
LOAD DATA INPATH '/path/to/hdfs/data.txt' INTO TABLE your_table;
关于使用IDEA进行数据装载，IntelliJ IDEA是一个集成开发环境，它支持连接Hive，并可以执行HiveQL脚本。你可以通过在IDEA中配置Hive连接，然后在SQL脚本编辑器中编写并执行HiveQL命令来进行数据装载。以下是在IDEA中进行数据装载的基本步骤：
在IDEA中安装Database Navigator插件或使用已内置的数据库支持功能。
配置Hive连接：你需要提供Hive服务器的JDBC URL、用户名和密码。
打开IDEA的数据库视图，右键点击创建的Hive连接，选择"Console"打开一个新的查询窗口。
在查询窗口中编写上述提到的LOAD DATA命令，并执行。

5.如何在数据仓库中建表，导入的数据在数据仓库中是一种怎么样的组织形式？

创建表的步骤：

打开Hive的CLI（命令行界面），Beeline客户端，或者任何支持Hive连接的IDE（如IntelliJ IDEA）。

使用CREATE TABLE语句定义表的结构，包括列名和数据类型。

可以指定表的存储格式（如TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC、PARQUET等）和位置（HDFS上的路径）。

可以为表设置分区（PARTITIONED BY）和桶（CLUSTERED BY）等属性来优化查询性能和数据组织。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  created_at TIMESTAMP
)
COMMENT 'This is a sample table'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/user/hive/warehouse/my_database/my_table';

TEXTFILE：默认格式，以纯文本形式存储数据，字段通常由特定分隔符（如逗号或制表符）分隔。
SEQUENCEFILE：二进制格式，适用于键值对数据，可以压缩。
ORC (Optimized Row Columnar)：高效的列存储格式，适合大型数据集，支持高度压缩和快速读取。
PARQUET：另一种列式存储格式，广泛用于Hadoop生态系统。

6.如何对数据仓库中的数据进行可视化？是通过某种工具还是？

BI工具集成：
有许多商业智能（BI）工具可以连接到Hive并对其数据进行可视化，这些包括但不限于：

Tableau
Power BI
QlikView
Looker
Apache Superset
这些工具通常提供了一个用户友好的界面，通过JDBC或ODBC驱动与Hive进行交互，并且允许用户创建图表、报表和仪表板。
数据分析平台：
一些数据分析平台如Zeppelin或Jupyter Notebook可以与Hive直接交互，允许用户写Hive查询并利用Python、R等语言中的可视化库（如matplotlib、seaborn、ggplot2等）来展示结果。
Hadoop生态集成工具：

Hue：Hue是一个开源的SQL助手，为Hive提供了一个易于使用的Web界面，可以执行查询并查看结果。Hue也有基本的图表和可视化功能。
Apache Drill：可以通过SQL查询Hive和其他数据源，并且与BI工具集成，提供数据可视化能力。
自定义应用程序：
可以使用各种编程语言（如Java、Python、Scala等）通过Hive的JDBC或Thrift API连接到Hive，执行查询并获取数据。然后，可以使用图形库（如Python中的matplotlib或JavaScript中的D3.js）来创建自定义的可视化。