首先简单介绍一下Dremel是什么,能解决什么问题.第二部分着重讲Dremel的数据模型,即数据结构.第三部分将谈一下在此数据结构上设计的算法. 1 起源 Dremel的数据模型起源于分布式系统的应用环境(Protocol Buffers,一种在Google内广泛使用,现已开源的实现).其数据模型是基于强类型的嵌套记录,抽象语法可以表示成下面公式: 一个例子: 2 嵌套列式存储 2.1 记录结构的无损表示 首先来看一下Dremel的数据模型是如何在列式存储下无损的表示出记录的结构的(lossle

原文: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzAyNTE0Ng==&mid=207895956&idx=1&sn=58e8af26fd3c6025acfa5bc679d2ab01&scene=1&srcid=0919Sz0SAs6DNlHTl7GYxrGW&key=dffc561732c2265121a47642e3bebf851225841a00d06325b09e7d125978a26d60870026c28e53

http://lastorder.me/tag/parquet.html https://blog.twitter.com/2013/dremel-made-simple-with-parquet 对于优化『关系型数据库上的分析任务』,列式存储(Columnar  Storage)是个比较流行的技术.  这一技术对处理大数据集的好处是有据可查的,可以参见诸多学术资料,以及一些用作分析的商业数据库.(http://people.csail.mit.edu/tdanford/6830papers/s

简介 Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统.可以组建成规模上千的集群,处理PB级别的数据.MapReduce处理一个数据,需要分钟级的时间.作为MapReduce的发起人,Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级,作为MapReduce的有力补充.Dremel作为Google BigQuery的report引擎,获得了很大的成功.最近Apache计划推出Dremel的开源实现Drill,将Dremel的技术又推到了浪尖上. Google Dremel设计 根据Goog

Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇. 谷歌文件系统与MapReduce 我们先来探讨一下Hadoop的灵魂——MapReduce.面对数据的爆炸性增长,谷歌的工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat架构并发布了两个开创性的系统:谷歌文件系统(GFS)和谷歌MapReduce(GMR).前者是一个出色

"神秘"的r和d 单从数据结构来看的话,我们可以这样解释r和d的含义.r代表着当前字段与前一字段的关系,是在哪一层合并的,即公共的父结点在哪?举例来说,假如我们重建到了Code='en',通过r=2可以知道是在Language那一层发生了重复. 为了保持原纪录的结构,我们会保存一些NULL数据,而d就是用于重建NULL字段.通过d的值,就能知道NULL的结构.例如下图,通过r=1知道应该合并到Name那一层.而通过d=1则知道路径上只有一个字段,即不仅仅是Code字段不存在,Langu

数据重组 # 需求说明:将data_source分类统计,并输出为如下data_final的形式: # data_final ===> # { # 'area': [{'place': '南山区', 'amount': 3}, {'place': '宝安区', 'amount': 3}], # 'type': {'other': 3, 'govenment': 1, 'education': 1, 'business': 1} # } def class_sum(data_source_list

首先自己的 blog 好久没有写技术相关的东西了,今天又动笔了,好高兴!然后转载请注明出处.最后开始正题: 原文:Dremel made simple with Parquet | Twitter Engineering Blog Google 对于传说中3秒查询 1 PB 数据的 Dremel,有一篇论文:Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets http://research.google.com/pubs/pub36632.htm

引自:http://blog.csdn.net/xhanfriend/article/details/8434896 对于数据分析师来说,SQL是主要的语言. Hive为Hadoop提供了支持SQL运行的能力,可是目前Hive运行速度达不到实时要求.这是因为Hive将SQL翻译成一个或多个MapReduce任务,而MapReduce原本是大数据批处理计算框架,并不适应实时数据分析的速度要求. 现在有两种思路去提高SQL在大数据平台上的执行速度: 1.      用一种更快的SQL执行引擎取代Ma

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系

Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统.Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级,作为MapReduce的有力补充.Apache推出Dremel的开源实现Drill,将Dremel的技术又推到了浪尖 上. Dremel系统有下面几个主要的特点: Dremel是一个大规模系统.在一个PB级别的数据集上面,将任务缩短 到秒级,无疑需要大量的并发.磁盘的顺序读速度在100MB/S上下,那么在1S内处理1TB数据,意味着至少需要有1万个磁盘的并发读! Google一向是用廉价机

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

Linux下的网络编程指的是socket套接字编程,入门比较简单.在学校里学过一些皮毛,平时就是自学玩,没有见识过真正的socket编程大程序,比较遗憾.总感觉每次看的时候都有收获,但是每次看完了之后,过段时间不看,重新拾起这些知识的时候又要从头开始,所以,在这里做个笔记也算是做个模板,以后可以直接从某一个阶段开始接着玩... 1. socket套接字介绍 socket机制其实就是包括socket, bind, listen, connect, accept等函数的方法,其通过指定的函数实现不同

Awesome系列的Java资源整理.awesome-java 就是akullpp发起维护的Java资源列表,内容包括:构建工具.数据库.框架.模板.安全.代码分析.日志.第三方库.书籍.Java 站点等等. 经典的工具与库 (Ancients) In existence since the beginning of time and which will continue being used long after the hype has waned. Apache Ant - Build

android文件众多,根据名称来辨别用途很重要,因此命名要规范 这篇文章可参考:Android 命名规范 (提高代码可以读性) 刚接触android的时候,命名都是按照拼音来,所以有的时候想看懂命名的那个控件什么是什么用的,就要读一遍甚至好几遍才知道,这样的话,在代码的审查和修改过程中就会浪费不少不必要的时间.如果就是我一个人开发,一个人维护的话还好,可是如果一个项目是团队分工合作,这样让你的同事去看你的代码就更加吃力了,因为大家之间的编程方式不一样,所以,在开发过程中,命名规范统一尤为重要,

要写网络程序就必须用Socket,这是程序员都知道的.而且,面试的时候,我们也会问对方会不会Socket编程?一般来说,很多人都会说,Socket编程基本就是listen,accept以及send,write等几个基本的操作.是的,就跟常见的文件操作一样,只要写过就一定知道. 对于网络编程,我们也言必称TCP/IP,似乎其它网络协议已经不存在了.对于TCP/IP,我们还知道TCP和UDP,前者可以保证数据的正确和可靠性,后者则允许数据丢失.最后,我们还知道,在建立连接前,必须知道对方的IP地址和

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1.       MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2.       Hadoop环境的安装 By 徐伟 3.       Parallel K-Mea

原文地址:http://www.cnblogs.com/best/p/5876559.html 目录 业务流程管理套件 字节码操作 集群管理 代码分析 编译器生成工具 构建工具 外部配置工具 约束满足问题求解程序 持续集成 CSV解析 数据库 数据结构 时间日期工具库 依赖注入 开发流程增强工具 分布式应用 分布式数据库 发布 文档处理工具 函数式编程 游戏开发 GUI 高性能计算 IDE 图像处理 JSON JVM与JDK 基于JVM的语言 日志 机器学习 消息传递 杂项 应用监控工具 原生开

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查