Vertica 8和 Hadoop 集群的互操作性已经很不错的, 但这块肯定是Vertica研发的重点, 将来可能还有较大的变动. Vertica 集群 和 Hadoop 集群的两种布局方式 集群布局 描述 许可证 支持Vertica for SQL on Hadoop特性 共享集群 Vertica 节点部署在 Hadoop 所有节点或部分节点上 Vertica for SQL on Hadoop 许可证 支持 分离集群 Vertica 集群和 Hadoop 分属不同的集群 社区版或Premiu

根据项目需要,我做了一个POC(proof of concept),XML TXT的数据从HADOOP 引入到VERTICA. 我采用的方案是pig,具体信息可以参加vertica官方的文档. Access hp vertica from pig: https://my.vertica.com/docs/6.1.x/HTML/index.htm#18525.htm 我用virtualbox 在本机搭建了一个hadoop集群(apache version) ,从vertica 官网下载了一个 虚拟

新项目中需要使用到hadoop和vertica,使用flume把数据加载到hadoop中,我做了一个例子, 即监控一个sharefolder,如果里面有文件,则会文件load到hadoop. 开启Flume agent: ./flume-ng agent -n agent-1  -c conf -f /home/yaxiaohu/flumeconf/evantest.conf 以下内容是evantest.conf agent-1.channels = ch-1 agent-1.sources =

摘要:近日,帆软官方正式发布大数据直连引擎FineDirect模块.通过该模块,企业在应用FineBI原有功能的基础上,可直接对接现有数据源,无论是传统的关系型数据库,还是Hadoop生态圈.Mpp构架,都可以直接自助取数分析. 当前,企业对数据的应用,一方面数据仓库和BI结合的方式仍占主导,另一方面越来越多的企业已逐渐引入大数据计算平台.个性化的方案.日益增长的数据,对BI工具的要求越来越高. Gartner也在2017年的BI报告中指出:未来5年,基于Hadoop/Spark,基于搜索和可视

本打算使用mapr的虚拟机在里面进行开发,使用eclipse进行调试,它的问题是,有时候服务不能完全起来, 如jobtracker和tasktracker,cldb没有起来,重启服务有可能解决. 但另外一个问题是我使用eclipse和0.20.2的插件,无法连接DFS location,无法调试hadoop示例程序. 最后决定在Vertica的虚机中直接安装apache版的hadoop,然后在里面进行调试,还可以方便地连接Vertica. 在进行单点调试的时候,你会发现有些情况是无法处理的,譬如

程序员必须要知道的Hadoop的一些事实.现如今,Apache Hadoop已经无人不知无人不晓.当年雅虎搜索工程师Doug Cutting开发出这个用以创建分布式计算机环境的开源软...... 1:Hadoop是由多个产品组成的. 人们在谈论Hadoop的时候,常常把它当做单一产品来看待,但事实上它由多个不同的产品共同组成. Russom说:"Hadoop是一系列开源产品的组合,这些产品都是Apache软件基金会的项目." 一提到Hadoop,人们往往将其与MapReduce放在一起

1.基本概念介绍 2.停止某节点服务 3.测试其他节点访问 1.基本概念介绍 Vertica也是MPP架构的数据库,相比大家熟悉的MPP架构,比如Greenplum和hadoop这些产品,Vertica最大的不同就是没有主节点这个概念. 也就是说Vertica集群中(K-safe=1情况),任何一个节点宕机都不会影响到其他节点对外提供服务. 而在其他有主节点的架构中,一旦主节点挂掉,整个集群就会挂掉,所以还需要考虑进一步冗余主节点. 对架构有深入了解的朋友会问,没有主节点,那Vertica的元数

前言: <<line>> 表明在vertica 8.0文档中的title   正文: 1-支持平台 1.1-操作系统 <<Vertica Server and Vertica Management Console>> When there are multiple minor versions supported for a major operating system release, Hewlett Packard Enterprise recommen

本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´ 海量数据存储:年分析数据量达到PB级 Counter数据:各网元收集的统计数据,可用于监控和测量网络性能 MR详单:即手机向网络上报的无线性能测量报告,反映了用户实时无线环境真实情况 CDR数据:呼叫详单记录,由各个接口中与该事件相关的信令综合而成,是对用户在移动网络中的通话.短信.数据业务的事件记

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<ke

项目中需要把source为xml的文件通过flume放置到hdfs,然后通过MR导入到vertica中去,我之前做过简单的 尝试,是通过pig的piggybank的xmlloader然后Regex_extract来提取结点属性做的,但问题是我之前只取了一 层结点的属性,没有把不同层次结点关联起来,这有三四层,结构比较复杂,我需要重新整理思路. 这种方式很可能走不通,因为piggybank里面regex_extract的正则和传统的正则还是有些异同的.常常会 因为正则写的不合适经常返回空元组. 我

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非 为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对 Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<

在这里贴一个pig源码的分析,做pig很长时间没做笔记,不包含任何细节,以后有机会再说吧 http://blackproof.iteye.com/blog/1769219 hadoop pig入门总结 pig简介 pig数据类型 pig latin语法 pig udf自定义 pig derived衍生 推荐书籍 programming pig 推荐网站 http://pig.apache.org/docs/r0.10.0/basic.html pig简介 pig是hadoop上层的衍生架构,与h

Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,是Apache的一个开源项目名称,核心部分包括HDFS及MapReduce.其中,HDFS是分布式文件系统,MapReduce是分布式计算引擎.时至今日,Hadoop在技术上已经得到验证.认可甚至到了成熟期,同时也衍生出了一个庞大的生态圈,比较知名的包括HBase.Hive.Spark等.HBase是基于HDFS的分布式列式数据库,HIVE是一个基于HBase数据仓库系统.Impala为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能,基于H

大数据:Hadoop入门 一:什么是大数据 什么是大数据: (1.)大数据是指在一定时间内无法用常规软件对其内容进行抓取,管理和处理的数据集合,简而言之就是数据量非常大,大到无法用常规工具进行处理,如关系型数据库,数据仓库等.这里“大”是一个什么量级呢?如在阿里巴巴每天处理数据达到20PB(即20971520GB). 2.大数据的特点: (1.)体量巨大.按目前的发展趋势来看,大数据的体量已经到达PB级甚至EB级. (2.)大数据的数据类型多样,以非结构化数据为主,如网络杂志,音频,视屏,图片,

如果我们回顾5年前会发现,那就是当时Hadoop不是大多数公司的选择,特别是那些要求稳定和成熟的平台的企业. 在这一刻,选择非常简单:当您的分析数据库的大小超过5-7 TB时,您只需启动MPP迁移项目,并转移到经过验证的企业MPP解决方案之一. 没有人听说过"非结构化"数据 - 如果你要分析日志,只需用Perl / Python / Java / C解析它们并加载到分析数据库中. 没有人听说过高速数据 - 只需使用传统的OLTP RDBMS进行频繁更新,并将其块插入到分析DWH(数据仓

1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo

1.vertica概念 面向数据分析的数据仓库系统解决方式 2.vertica关键特性 Ø  标准的SQL接口:能够利用已有的BI.ETL.Hadoop/MapReduce和OLTP环境 Ø  高可用:内置的冗余也提升了查询速度 Ø  自己主动化数据库设计:数据库自己主动安装.优化.管理 Ø  高级压缩:十多种压缩算法最多可节省90%的空间 Ø  大规模并行处理:执行于低成本的x86型Linux节点上的原生DB感知集群 Ø  列式存储.混合模型:无磁盘I/O瓶颈,加载和查询同一时候进行 Ø  灵

译序 非常多朋友问时下如火如荼的 Hadoop 是否适合引进我们自己的项目,什么时候用 SQL.什么时候用 Hadoop,它们之间怎样取舍?Aaron Cordova 用一张图来回答你这个问题,对于不同的数据场景,怎样选取正确的数据存储处理工具进行了具体描写叙述.Aaron Cordova 是美国大数据分析及架构专家.Koverse CTO 及联合创始人. 原文正文 Twitter 上的 @merv 转发了一篇博客<三角形的统计>.这是一篇关于怎样统计一张图形里的三角形的博客.并将使用 Ver

大数据除了Hadoop还有哪些常用的工具? 1．Hadoop大数据生态平台Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.但是 Hadoop 是以一种可靠.高效.可伸缩的方式进行处理的.Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理.Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度.Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据.此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低