一．环境的搭建 1.安装配置mysql rpm –ivh MySQL-server-5.6.14.rpm rpm –ivh MySQL-client-5.6.14.rpm 启动mysql 创建hive用户 grant all on *.* to hadoop@'%' identified by 'hadoop'; grant all on *.* to hadoop@'localhost' identified by 'hadoop'; grant all on *.* to hadoop@'m

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

SQL 大数据查询如何进行优化? 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:引. select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使

原文:mysql 5.7 innodb count count(*) count(1) 大数据 查询慢 耗时多 优化 问题描述 mysql 5.7 innodb 引擎 使用以下几种方法进行统计效率差不多,都不是很高,实际使用中,博客表2万条数据就耗时1秒多,效果不堪.在可以为 null 的字段上统计,效率更低.数据如下: select count(*) from blog; select count(1) from blog; select count(id) from blog; (三个差不多

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

摘要:在2019大数据技术公开课第一季<技术人生专访>中,阿里巴巴云计算平台高级技术专家苑海胜为大家分享了<MaxCompute 与大数据查询引擎的技术和故事>,主要介绍了MaxCompute与MPP Database的异同点,分布式系统上Join的实现,且详细讲解了MaxCompute针对Join和聚合引入的Hash Clustering Table和Range Clustering Table的优化. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.MaxCompute VS M

---方法1: 直接使用数据库提供的SQL语句---语句样式: MySQL中,可用如下方法: SELECT * FROM 表名称 LIMIT M,N---适应场景: 适用于数据量较少的情况(元组百/千级)---原因/缺点: 全表扫描,速度会很慢 且 有的数据库结果集返回不稳定(如某次返回1,2,3,另外的一次返回2,1,3). Limit限制的是从结果集的M位置处取出N条输出,其余抛弃. ---方法2: 建立主键或唯一索引, 利用索引(假设每页10条)---语句样式: MySQL中,可用如下方法

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:引. select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

saiku不仅可以对传统的RDBMS里面的数据做OLAP分析,还可以对Nosql数据库如Hbase做统计分析. 本文简单介绍下一个使用saiku去查询分析hbase数据的例子. 1.phoenix和hbase的关系 我们知道:hbase虽然好用,但是想用jdbc方式来查询数据单纯的hbase是办不到的,这里需要借助一个JDBC中间件名叫phoenix(英文:凤凰)来实现对HBASE的JDBC查询.在phoenix中可以用简单的sql语句来访问hbase的数据.中间的转换对用户是透明的. 安装只需

0×00 开头照例扯淡 自从各种脱裤门事件开始层出不穷,在下就学乖了,各个地方的密码全都改成不一样的,重要帐号的密码定期更换,生怕被人社出祖宗十八代的我,甚至开始用起了假名字,我给自己起一新网名”兴才”,这个看起来还不错的名字,其实是我们家乡骂人土话,意思是脑残人士…. -_-|||额好吧,反正是假的,不要在意这些细节. 这只是名,至于姓氏么,每个帐号的注册资料那里,照着百家姓上赵钱孙李周吴郑王的依次往下排,什么张兴才,李兴才,王兴才……于是也不知道我这样”兴才”了多久,终于有一天,我接到一个陌

最后一页分页一卡死,整个网站的性能都会非常明显的下降,不知道为啥,微软有这个BUG一直没处理好.希望SQL2012里不要有这个问题就好了. 参考代码如下: -- =============================================-- Author:        吉日嘎拉-- Create date: 2012年02月23日-- Description:    2012年02月23日编码规范化-- =====================================

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

Spark支持多种的编程语言 对比scala和Java编程上节课的计数程序.相比之下,scala简洁明了. Hadoop的IO开销大导致了延迟高,也就是说任务和任务之间涉及到I/O操作.前一个任务完成之前没有写入硬盘,下一个任务无法从硬盘当中获取数据,从而导致了这个高延迟. Spark与Hadoop的对比:Spark也是MapReduce,但是它的编程模式比Hadoop的MapReduce更灵活,而且会支持多种数据集的操作.其次呢,它不是从磁盘中读取数据,它是从内存中读取数据.我把结果中间结果写

查询数据记录,是指从数据库对象表中获取所要查询的数据记录,该操作可以说是数据最基本的操作之一,也是使用频率最高.最重要的数据操作. 1.单表数据记录查询 1.1.简单数据查询 SELECT field1,field2,…,fieldn FROM table_name,filed可以是表中所有的字段,也可以是部分字段. SELECT * FROM table_name ,从表中查询所有的数据.*符号可以代替所有的字段,但是这种方式不够灵活,只能按照表中字段的顺序固定进行显示,不能够随便改变字段的显

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin

我是风筝,公众号「古时的风筝」,一个兼具深度与广度的程序员鼓励师,一个本打算写诗却写起了代码的田园码农! 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 如果你打算好好学习一下 MySQL,性能优化肯定是绕不过去一个问题.当你撸起袖子准备开始的时候,突然发现一个问题摆在眼前,本地数据库中没那么大的数据量啊,几条数据优化个毛线啊.生产库里数据多,但谁敢直接在生产环境动手啊,想被提前优化吗? 要知道,程序员从不轻言放弃,没有数据我们就自己创造数据

目录 一. 基本查询 1.1 算数运算符 1.2 常用聚合函数 1.3 limit 1.4 where 1.5 比较运算符(between|in|is null) 1.6 LIKE和RLIKE 1.7 and|or|not 1.8 group by|having by 二. Join语句 2.1 内连接 2.2 外连接(左|右) 2.3 满连接 2.4 多表连接 三. 排序 3.1 order by 别名.多个列全排序 3.2 sort by 和 distribute by sort by di

复习day1环境搭建CRUD操作DB6个核心的APIday2TO PO DO 及其状态切换OID 自然主键 代理主键(uuid)一级缓存 Session绑定 load/get关系1对1 1对多(重点) 一set one-to-many 多many-to-one对多对 两边都是set many-to-many表结构 外键对象 Set 对象配置级联操作 cascade 多inverse true/false--------------------------------------------数据查

关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储. 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越

大规模的数据计算对于数据挖掘领域当中的作用.两大主要挑战:第一.如何实现分布式的计算 第二.分布式并行编程.Hadoop平台以及Map-reduce的编程方式解决了上面的几个问题.这是谷歌的一个最基本的计算模式,并且对于大规模数据的分析和处理是一种非常有效的方法.以下四个方面了解大数据处理平台Hadoop. 谷歌的解决方案 第一.我们需要计算节点去组成集群.这些点组成集群之后我们是通过网络将这些点连接到一起,从而完成计算和数据的分发. 在这样一种集群式的架构当中,我们是通过switch(交换机)

说在前面 之前一段时间想着把 LeetCode 每个专题完结之后,就开始着手大数据和算法的内容. 想来想去,还是应该穿插着一起做起来. 毕竟,如果只写一类的话,如果遇到其他方面,一定会遗漏一些重要的点. LeetCode 专题复盘,已经进行了一大半了. 大数据计划 正式开始有更新大数据想法的时候,想着把平常要注意的问题以及重要的知识点写出来. 可是之后想着咱们读者大部分是毕业前后的学生,还是从基础的开始分享. 很多人已经在 hive.HBASE.Spark.Flink 这几个方面使用的很熟练了,