hive和sequoiadb对接的问题

使用hive和spark对接的时候,当两个表做JOIN的时候,如果表的数据量很大一定要做 set hive.auto.convert.join=false…

Sequoiadb作为一个文档型NoSQL数据既可以存储结构化数据也可以存储非结构化数据,对于非结构化数据只能使用原生的API进行查询,对结构化数据我们可以选择使用原生的API和开源SQL引擎,目前PostgresSQL,Hive,SparkSQL都可以作为Sequoiadb的SQL引擎,应用中该如何选择? 首先需要了解这些SQL引擎是怎么工作的,下图是Sequoiadb的接口图,所有的SQL查询都是通过SQL引擎把SQL解析成原生API的调用,PG依赖c++驱动,SparkSQL和HIVE…

SequoiaDB、SequoiaSQL、Cloudera Manager4.8.0、Cloudera CDH4.5 详细安装教程

1安装SequoaiDB集群 1.1配置信任关系以root用户执行下面的操作 1 执行命令 ssh-keygen 然后一直回车确定即可 2 每台机器都打开id_rsa.pub文件 vi ~/.ssh/id_rsa.pub 3每台机器上都打开authorized_keys 文件 vi ~/.ssh/authorized_keys 4 将所有机器的公钥复制到各自的 authorized_keys 文件中,保存退出 5 测试信任关系是否配置成功(成功则无需再输入密码登陆) ssh root@host…

巨杉Tech | SparkSQL+SequoiaDB 性能调优策略

当今时代,企业数据越发膨胀.数据是企业的价值,但数据处理也是一种技术挑战.在海量数据处理的场景,即使单机计算能力再强,也无法满足日益增长的数据处理需求.所以,分布式才是解决该类问题的根本解决方案.而在分布式领域,有两类典型产品,分别是分布式存储和分布式计算.用户只有将两者的特性充分利用,才可以真正发挥分布式架构的存储和计算能力. 本文介绍 SequoiaDB(分布式存储)和 Spark(分布式计算)两款产品的对接使用,以及在海量数据场景下如何提高统计分析性能. 01 SequoiaDB 与 S…

新手安装 hadoop、hive和hbase 笔记

系统是ubuntu 12.04 , hadoop版本是1.2.1 , hive版本是0.12 , hbase版本我忘记了,不好意思首先是配置好hostnamevi /etc/hosts写入你要配置的ip 和它的hostname这里我写入了192.168.19.129 ubuntu 给要部署hadoop的机器都互相配置信任关系,具体怎么玩,自己谷歌测试一下ssh user@hostname , 做到无需输入密码即可登录给所有需要配置hadoop集群的机器,关闭防火墙service iptable…

单表千亿电信大数据场景，使用Spark+CarbonData替换Impala案例

[背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差. 在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等. Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系…