我现在需要做一个设备接入的全量数据表，要实时更新，且需要做大数据分析，分组聚合以及关联，只有更新和插入操作，适合什么数据库

根据您的需求，需要一个支持实时更新、大数据分析、分组聚合以及关联的数据库。这里推荐使用基于列族存储的分布式数据库 Apache HBase。

HBase 是一个基于 Hadoop 的列族型分布式数据库，它支持实时读写操作，可以存储海量的数据，并且提供了强大的数据分析、分组聚合和关联等功能。HBase 基于 Bigtable 的设计思想，采用分布式存储和计算技术，具有高可靠性、高可扩展性和高性能等特点。

对于您的需求，可以将设备接入的全量数据存储在 HBase 中，并通过 HBase 提供的 MapReduce 和 Spark 等分布式计算框架进行数据分析、分组聚合和关联等操作。同时，HBase 支持实时更新，可以满足您的实时读写需求。

需要注意的是，HBase 适合于结构相对简单的数据，如果您的数据结构比较复杂，可以考虑使用 MongoDB 等文档型数据库。

相关问题

我现在需要做一个设备接入的全量数据表，字段数量比较多，要实时更新，且需要做大数据分析，分组聚合以及关联，只有更新和插入操作，适合什么数据库

根据您的需求，需要一个支持实时更新、大数据分析、分组聚合以及关联的数据库。由于您的数据表字段数量比较多，且需要实时更新，推荐使用基于文档存储的 NoSQL 数据库 MongoDB。

MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，支持实时读写操作，可以存储大量的文档数据，并且提供了强大的数据分析、分组聚合和关联等功能。MongoDB 中的文档可以嵌套其他文档或数组，可以存储非结构化、半结构化和结构化数据。由于 MongoDB 采用文档存储，可以很好地解决字段数量比较多的问题，同时具有较好的性能和可扩展性。

对于您的需求，可以将设备接入的全量数据存储在 MongoDB 中，并通过 MongoDB 提供的聚合框架和 MapReduce 等分布式计算框架进行数据分析、分组聚合和关联等操作。同时，MongoDB 支持实时更新，可以满足您的实时读写需求。

需要注意的是，MongoDB 是一个面向文档的数据库，适合存储非结构化、半结构化和结构化数据，但不适合存储关系型数据。如果您需要存储关系型数据，可以考虑使用关系型数据库，如 MySQL 或 PostgreSQL 等。

多张百万级数据量的表，用spark做关联，分组聚合，spark任务需要多大资源？

对于多张百万级数据量的表，使用 Spark 进行关联、分组聚合等操作，需要足够的计算资源才能保证任务的高效执行。以下是一些估算资源需求的经验：

1. 内存资源

在 Spark 中，内存资源对于任务的执行效率非常重要。对于百万级别的数据表，建议将内存资源设置为数据总量的 2~3 倍。例如，如果所有表的总数据量为 3TB，那么可以将内存资源设置为 6~9TB。

2. CPU 资源

CPU 资源对于任务的并行度和执行速度也非常重要。对于百万级别的数据表，建议使用至少 10~20 个 CPU 核心来执行任务。

3. 网络资源

如果数据分布在多个节点上，那么网络资源也会影响任务的执行效率。建议使用高速网络进行数据传输，以减少数据传输的时间。

4. 存储资源

对于大规模的数据，存储资源也是非常重要的。建议使用高速硬盘或者 SSD 等存储设备，以提高数据读取和写入的速度。

需要注意的是，以上只是粗略的估算，具体的资源需求会受到任务的复杂度、数据分布等因素的影响。因此，在执行任务之前，最好对任务进行一些测试和调整，以确定最合适的资源配置。