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在开发阶段对数据进行抽样
理论基础
实践应用
使用Hive进行数据采样
使用Spark进行数据采样
采用CTE模块化设计
逐步验证
逐步验证案例实践：
验证sales_data CTE：
验证ranked_sales CTE：
验证top_sales CTE：
结论
用Doris或Impala等更快查询的代替Hive …目录
在开发阶段对数据进行抽样
理论基础
实践应用
使用Hive进行数据采样
使用Spark进行数据采样
采用CTE模块化设计
逐步验证
逐步验证案例实践：
验证sales_dataCTE：
验证ranked_salesCTE：
验证top_salesCTE：
结论
用Doris或Impala等更快查询的代替Hive
Impala简介和优势
Doris简介和优势
利用大模型进行结对编程
1. 人工编写SQL的挑战
2. 利用大模型生成SQL
3.国内外大模型
4.案例
4.1实现需求，让大模型给出参考sql
4.2遇到问题时不知道怎样解决，可以通过大模型寻找思路 在开发阶段对数据进行抽样
在离线数仓开发中，面临难题是数据量太大，有时一个任务跑完要几个小时，在开发阶段，如果每次要等很久，就会耗费大量时间在等待上。使用Hive或Spark进行数据处理时，采样数据是一种常见的优化手段。通过采样，可以显著提高查询速度，并且方便进行数据的抽样检查以验证正确性。离线数仓的表要分开发环境、预生产环境和生产环境，开发环境的表可以通过精心抽样，这样开发时执行速度就很快。
以下是详细的说明：
理论基础 采样原理： 采样是从大规模数据集中随机选取一部分数据子集的过程。通过减少数据量，可以加快查询和处理速度。采样可以是随机采样、分层采样或系统采样等。 优势： 提高查询速度
