如何在大数据集群中处理数据增量？

1 使用数据增量处理

大数据集群的最重要的是快速、可靠的处理数据增量，以满足要求的更新速度。有许多方法可以用来处理数据增量，比如：（一）简单增量处理：即使用差异更新技术，只对比新旧数据差异，来更新新数据，从而提高数据增量处理的效率；（二）分析增量：即先罗列出所有变更项和新增项，逐一进行分析，用来提高增量处理的效率；（三）混合增量：即结合简单增量和分析增量的优点，采用多种方式，使管理更加灵活，处理更快速、更有效率。

2 数据增量处理的具体方法

2.1 使用差异更新技术

在使用差异更新法的情况下，首先比较历史数据的差异，以历史数据和新数据之间的一致性。有两种常用的差异更新技术：Row-Level-Diff (RLD)和Column-Level-Diff (CLD)。 （1）RLD差异更新技术 RLD差异更新技术是通过对比每一条历史数据和新数据之间的差异，来更新新数据。RLD差异更新技术可以有效地处理不同版本下的更新，可以直接更新单行数据，并且比较简单，无需改变历史数据格式。 （2）CLD差异更新技术 CLD差异更新技术是通过对比单列数据的更新，可以更新历史版本的数据。CLD技术主要用于多行数据的更新，在更新大型数据库时可以更有效地利用空间，减少磁盘IO操作开销。

3 实践案例

以一个更新一张表为例，使用mysql可以这样操作： （1）首先在已有表上添加一个新的列（以数据库的版本号为标志）； （2）读取表中此列的最大值，取出此版本号大于最大值的所有记录； （3）将这些记录插入到已有表中，同时更新相应的记录； （4）最后更新原表的版本号，以此来标志此次数据增量处理的成功。

通过上述操作，实现大数据集群中处理数据增量的目的。