导读 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”. 背景介绍 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,

Apache Drill 调研学习 ## 一.Drill概述 在大数据时代,对于Hadoop中的信息,越来越多的用户需要能够获得快速且互动的分析方法.大数据面临的一个很大的问题是大多数分析查询都很缓慢且非交互式.目前来看,MapReduce通常用于执行Hadoop数据上的批处理分析,但并不适合于你想快速得到结果或者重新定义查询参数.Google的Dremel能以极快的速度处理网络规模的海量数据.据谷歌的研究报告显示,Dremel能以拍字节(petabyte,PB,1PB等于1024TB)的数量级

为了帮助企业用户寻找更为有效.加快Hadoop数据查询的方法,Apache 软件基金会发起了一项名为“Drill”的开源项目.Apache Drill 实现了 Google's Dremel. Apache Drill 在基于 SQL 的数据分析和商业智能(BI)上引入了 JSON 文件模型,这使得用户能查询固定架构,演化架构,以及各种格式和数据存储中的模式无关(schema-free)数据.该体系架构中关系查询引擎和数据库的构建是有先决条件的,即假设所有数据都有一个简单的静态架构. Apach

问题 Apache 的 drill 执行启动命令 drill-embedded 报错: ERROR: Java 1.7 or later is required to run Apache Drill. 通过 java -version 命令查看版本信息如下: java version "1.8.0_144" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (

GrapeCity Documents for Excel 与 Apache POI 功能对比 GrapeCity Documents for Excel 是什么? GrapeCity Documents for Excel (简称为:GcExcel)是葡萄城推出的一款文档API组件,同时适用于 Java 和所有支持 .NET Standard 2.0 及以上标准的平台,以编码的方式,无需依赖任何 Microsoft Excel 组件,即可快速批量操作 Excel 文件,轻松满足您关于 Exce

Drill doc, https://drill.apache.org/docs/hive-storage-plugin/ 发现在国内访问的时候有些标签反应还是很慢,因为它访问了gooleapi的缘故吧.故连接vpn后,访问效果好了很多. 尝试Drill的原因是,在公司开发的项目一直用Hive,但在测试阶段,有些交互式查询想快些获取到结果,但是hive就是不给力,而且当前的版本不支持使用spark-sql和tez.遂后尝试了使用impala.但impala有一个很受不了的问题是,它访问hive的

HBase作为Nosql的常用系统之一,在很多大数据应用/平台中广泛使用.例如通过Spark统计后将结果存放到HBase中.通常统计结果还需要进一步和元数据或者字典表关联从而得到最终结果显示,这意味着可能需要将HBase数据跟RDBMS关联查询. 有两种方案: 通过后台服务分别调用HBase和数据库的数据,通过程序做关联: 或者通过现成的查询引擎用SQL对HBase和数据库数据做Join. 后一方案使用SQL查询更为通用.SQL-on-HADOOP有很多选择,例如Presto,Phoenix,D

面试过程中被问到Apache和Nginx服务器的对比,因为之前没有关注过这个问题,所以也没能回答上来. 今天在网上搜索资料,发现中文资料极少,还是英文资料多一下. 原文链接:https://www.wikivs.com/wiki/apache_vs_nginx 精简版 Apache:出名比较早,09年左右是最流行的时期,功能强大,可以根据需求配置为基于进程,基于线程或者基于事件的,但是消耗内存较多,对硬件需求较高,内存是影响服务器性能的最关键因素,在VPS上不能很好的支持. Nginx:属于后起

认识Lakehouse 数据仓库被认为是对结构化数据执行分析的标准,但它不能处理非结构化数据. 包括诸如文本.图像.音频.视频和其他格式的信息. 此外机器学习和人工智能在业务的各个方面变得越来越普遍,它们需要访问数据仓库之外的大量信息. 开放的Lakehouse 云计算发展引发了计算与存储分离,这利用了成本优势并能够灵活地存储来自多个来源的数据. 所有这一切都催生了开放Lakehouse的新数据平台架构.现在通过使用 Presto 和 Apache Hudi 等开源和开放格式技术解决了传统云数据

测试工具http_load相同的动态页面测试,相同的硬件资源,相同并发,相同请求数量的前提下,nginx+php比apache+php的性能要 差,而且如果请求的压力大于硬件资源的承受能力,nginx+php在有些请求中会返回502状态页,这意味着网站挂了(在用户看来), 但apache不会,只是打开网站的时间比较长(同样在用户开来) nginx+php的测试结果图: apache+php的测试结果图: 给nginx+php加上nginx自带的缓存功能 性能翻了4倍多,比apache+php的性

1.nginx相对于apache的优点:轻量级,同样起web 服务,比apache占用更少的内存及资源抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能高度模块化的设计,编写模块相对简单社区活跃,各种高性能模块出品迅速啊apache 相对于nginx 的优点: rewrite ,比nginx 的rewrite 强大动态页面模块超多,基本想到的都可以找到少bug ,nginx 的bug 相对较多 超稳定 存在就是理由,一般来说,

原文链接: 一.邮件简介  一封邮件由很多信息构成,主要的信息如下,其他的暂时不考虑,例如抄送等:  1.收件人:收件人的邮箱地址,例如xxx@xx.com  2.收件人姓名:大部分的邮件显示时都会显示,例如loadfate 779554589@qq.com  3.发件人:发件人的邮箱地址  4.发件人姓名:  5.主题:邮件的标题  6.内容及附件:邮件的主要内容 二.使用Java发邮件的通用步骤  一般的项目中没有单独的邮件服务器,一般情况下都是使用别人的服务器.  1.设置smtp服务器:

nginx介绍 Nginx是俄罗斯人编写的十分轻量级的HTTP服务器,Nginx,它的发音为“engine X”,是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服务器.Nginx是由俄罗斯人 Igor Sysoev为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru站点开发的,它已经在该站点运行超过两年半了.Igor Sysoev在建立的项目时,使用基于BSD许可. nginx和apache区别 Nginx 轻量级,采用 C 进行编写,同样的 web 服务,会占用更

转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.

nginx与apache详细性能对比 http://m.blog.csdn.net/lengzijian/article/details/7699444 http://www.cnblogs.com/huangye-dream/p/3550328.html Apache与Nginx的优缺点比较 1.nginx相对于apache的优点: 轻量级,同样起web 服务,比apache 占用更少的内存及资源 抗并发,nginx 处理请求是异步非阻塞的,而apache 则是阻塞型的,在高并发下nginx

1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的"资产".如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.新的技术必然应运而生. 在大数据处理技术领域,用户最普遍的诉求就是希望以很简易的方式从大数据平台上快速获取查询结果,

Apache Kylin 概述 https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11671095.html 1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的“资产”.如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.

Where did we come from? With the 0.9.0-milestone1 release, Apache Flink added an API to process relational data with SQL-like expressions called the Table API. The central concept of this API is a Table, a structured data set or stream on which relat

Apache   Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件.它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上,由于其跨平台和安全性被广泛使用,是最流行的Web服务器端软件之一.   Apache源于NCSAhttpd服务器,经过多次修改,成为世界上最流行的Web服务器软件之一.Apache取自“a patchy server”的读音,意思是充满补丁的服务器,因为它是自由软件,所以不断有人来为它开发新的功能.新的特性.修改原来的缺陷.Apache的特点是简单.速度快.性能稳定,并可做代理服务器来

1.概述 Apache Arrow 是 Apache 基金会全新孵化的一个顶级项目.它设计的目的在于作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行速度. 2.内容 现在大数据处理模型很多,用户在应用大数据分析时,除了将 Hadoop 等大数据平台作为一个存储和批处理平台之外,同样也得关注系统的扩展性和性能.过去开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统,这些工具包含了数据分析的各个层面,例如列式存储格式(Parquet,ORC),内存计算模型(Drill,Spark,Impala

问题 Drill最新版本是1.14,从1.13开始Drill支持hive的版本升级到2.3.2,详见1.13的release notes The Hive client for Drill is updated to version 2.3.2. With the update, Drill supports queries on transactional (ACID) and non-transactional Hive bucketed ORC tables. The updated li