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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_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

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

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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

1. 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。

2. 优势：

   • 提高查询速度