presto 0.217 官方:http://prestodb.github.io/ 一 简介 Presto is an open source distributed SQL query engine for running interactive analytic queries against data sources of all sizes ranging from gigabytes to petabytes. Presto was designed and written from…

1.环境说明 1.1.机器配置说明 本次集群环境为三台linux系统机器,具体信息如下: 主机名称 IP地址 操作系统 hadoop1 10.0.0.20 CentOS Linux release 7.2.1511 hadoop2 10.0.0.21 CentOS Linux release 7.2.1511 hadoop3 10.0.0.22 CentOS Linux release 7.2.1511 1.2.操作系统详情 本文档全程使用root用户进行操作: [root@hadoop1 ~]…

核心枚举 public enum ServerState { LOOKING, FOLLOWING, LEADING, OBSERVING; } zookeeper服务器状态:刚启动LOOKING,follower是FOLLOWING,leader是LEADING,observer是OBSERVING: public enum LearnerType { PARTICIPANT, OBSERVER; } 简单来说,zookeeper启动的核心类是QuorumPeerMain,启动之后会加载配置,…

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似…

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大数据应用日志采集之Scribe 安装配置指南 大数据应用日志采集之Scribe 安装配置指南 1.概述 Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用.它能从各种日志源收集日志,存储到一个中央存储系统上,便于进行集中统计分析处理.它为日志的”分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案.scribe代码很简单,但是安装配置却很复杂,本文记录了作者实际的一次安装的过程,感觉真是不一般的琐碎,另外Scribe开源社区的版本已经是几年前的版本了,…

impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon. impala是hadoop上的开源分析性数据库:C++和java语言开发: Do BI-style Queries on Hadoop Im…

tpc 官方:http://www.tpc.org/ 一 简介 The TPC is a non-profit corporation founded to define transaction processing and database benchmarks and to disseminate objective, verifiable TPC performance data to the industry. TPC(The Transaction Processing Perform…

对文件进行词频统计,是一个大数据领域的hello word级别的应用,来看下实现有多简单: 1 Linux单机处理 egrep -o "\b[[:alpha:]]+\b" test_word.log|sort|uniq -c|sort -rn|head -10 2 Spark分布式处理(Scala) val sparkConf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(sparkConf) sc.textFile("test_wo…

大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成.在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中.这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息.在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中.这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来…