一.简介 1.概述 Impala是Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. •基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算 •是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 2.Impala的特点 impalak快的原因:1.2.3.6 1.基于内存进行计算,能够对PB级数据进行交互式实时查询.分析 2.无需转换为MR,直接读取HDFS及Hbase数据 ,从而大…

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti…

摘要: 本文着重介绍 DRDS 执行计划中各个操作符的含义,以便用户通过查询计划了解 SQL 执行流程,从而有针对性的调优 SQL. DRDS分布式SQL引擎 — 执行计划介绍 前言 数据库系统中,执行计划是对 SQL 如何执行的形式化表示,往往由若干关系操作符构成,用户可以通过对应的 EXPLAIN 命令查看,并通过执行计划大致了解 SQL 的执行过程和执行方式,如全表扫描还是索引扫描,归并连接还是哈希连接等.执行计划可以为用户进行 SQL 调优提供重要依据. DRDS 执行计划 与多数数据库…

体系结构 为了更好地理解游戏的软件架构和对象模型,它获得更好的外观仅有一名Unity3D的游戏引擎和编辑器是非常有用的,它的主要原则. Unity3D 引擎 Unity3D的是一个屡获殊荣的工具,用于创建交互式3D应用程序在多个platforms.Unity3D由游戏引擎和编辑器.该引擎包含的软件组件,在游戏的研究与开发中最常见的和经常性的任务.发动机所涵盖的主题包括声音,图形,物理和网络功能.该引擎支持C#,Boo,和JavaScript脚本编程. 另一个部分是Unity编辑,作为脚本和其他组…

时间 2014-03-24 11:18:00  博客园-所有随笔区原文  http://www.cnblogs.com/zhibolife/p/3620440.html 体系结构 为了更好地理解游戏的软件架构和对象模型,它获得更好的外观仅有一名Unity3D的游戏引擎和编辑器是非常有用的,它的主要原则. Unity3D 引擎 Unity3D的是一个屡获殊荣的工具,用于创建交互式3D应用程序在多个platforms.Unity3D由游戏引擎和编辑器.该引擎包含的软件组件,在游戏的研究与开发中最常见…

体系结构 为了更好地理解游戏的软件架构和对象模型,它获得更好的外观仅有一名Unity3D的游戏引擎和编辑器是非常有用的,它的主要原则. Unity3D 引擎 Unity3D的是一个屡获殊荣的工具,用于创建交互式3D应用程序在多个平台.Unity3D由游戏引擎和编辑器.该引擎包含的软件组件,在游戏的研究与开发中最常见的和经常性的任务.发动机所涵盖的主题包括声音,图形,物理和网络功能.该引擎支持C#,Boo,和JavaScript脚本编程. 另一个部分是Unity编辑,作为脚本和其他组件,包含游戏场…

1:定义 存储过程(stored procedure)是一组为了完成特定功能的SQL语句集合,经编译后存储在服务器端的数据库中,利用存储过程可以加速SQL语句的执行. 存储过程分为系统存储过程和自定义存储过程. *系统存储过程在master数据库中,但是在其他的数据库中可以直接调用,并且在调用时不必在存储过程前加上数据库名,因为在创建一个新数据库时,系统存储过程 在新的数据库中会自动创建 *自定义存储过程,由用户创建并能完成某一特定功能的存储过程,存储过程既可以有参数又有返回值,但是它与函数不同…

Unity3d 发动机原理详细介绍 www.MyException.Cn   发布于:2013-10-08 16:32:36   浏览:46次 0     Unity3d 引擎原理详细介绍 体系结构 为了更好地理解游戏的软件架构和对象模型,它获得更好的外观仅有一名Unity3D的游戏引擎和编辑器是非常有用的,它的主要原则. Unity3D 引擎 Unity3D的是一个屡获殊荣的工具,用于创建交互式3D应用程序在多个platforms.Unity3D由游戏引擎和编辑器.该引擎包含的软件组件,在游戏…

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当…

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端…