摘要:开发一款能支持标准数据库SQL的大数据仓库引擎,让那些在Oracle上运行良好的SQL可以直接运行在Hadoop上,而不需要重写成Hive QL. 本文分享自华为云社区<​​​​​​​​​​​​​​从零开发大数据SQL引擎>,作者:JavaEdge . 学习大数据技术的核心原理,掌握一些高效的思考和思维方式,构建自己的技术知识体系.明白了原理,有时甚至不需要学习,顺着原理就可以推导出各种实现细节. 各种知识表象看杂乱无章,若只是学习繁杂知识点,固然自己的知识面是有限的,并且遇到问题的应变

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

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

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大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力来适应海量.高增长率和多

序言:在大数据领域存在一个现象,那就是组件繁多,粗略估计一下轻松超过20种.如果你是初学者,瞬间就会蒙圈,不知道力往哪里使.那么,为什么会出现这种现象呢?在本文的开头笔者就简单的阐述一下这种现象出现的原因,相信对一直陪伴笔者的你会有所帮助. 行文思路 大数据组件来源 Hive简介 定义 hive特点 hive基本语法 Hive原理 hive架构图 hive内核 hive底层存储 hive程序执行过程 hive元数据存储 hive客户端 Hive调优 基于mapreduce优化 合理设置map数

概述 以 Hortonworks Data Platform (HDP) 平台为例 ,hadoop大数据平台的安全机制包括以下两个方面: 身份认证 即核实一个使用者的真实身份,一个使用者来使用大数据引擎平台,这个使用者需要表明自己是谁,即提供自己的身份证明,大数据平台需要检验这个证明,确定这个证明是有效的,且不是伪造的.否则,就拒绝这个使用者进入大数据引擎. 授权管理 这个使用者的真实身份核实之后,需要对这个使用者的使用权限进行界定,即这个使用者在大数据平台中能够使用什么组件,能够获取哪些资源,

Apache Beam实战指南 | 大数据管道(pipeline)设计及实践  mp.weixin.qq.com 策划 & 审校 | Natalie作者 | 张海涛编辑 | LindaAI 前线导读: 本文是 Apache Beam 实战指南系列文章第五篇内容,将对 Beam 框架中的 pipeline 管道进行剖析,并结合应用示例介绍如何设计和应用 Beam 管道.系列文章第一篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 基础入门.第二篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 玩转 Kaf

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年

大数据和BI商业智能有何区别?有何相关 大数据 ≠BI商业智能,大数据也不是传统商业智能的简单升级. 1.大数据和BI两者的区别 BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是企业数据化管理的一整套的方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策,解决的是管理运营战略的问题. 大数据(Big Data)是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现

摘要:2019年1月18日,由阿里巴巴MaxCompute开发者社区和阿里云栖社区联合主办的“阿里云栖开发者沙龙大数据技术专场”走近北京联合大学,本次技术沙龙上,阿里巴巴高级技术专家吴永明为大家分享了MaxCompute,基于Serverless的高可用大数据服务,以及MaxCompute低计算成本背后的秘密. 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 一.什么是MaxCompute Big Data in Alibaba首先为大家介绍阿里巴巴大数据技术的一些相关背景.正如下图所示,阿里巴巴其实

摘要: 本地大数据服务是否进入消失倒计时?云平台大数据服务最终到底会趋向多云.混合云还是单一公有云?集群规模增大,上云成本将难以承受是误区还是事实?InfoQ 将就上述问题对阿里云智能通用计算平台负责人关涛进行了专访. 一家企业什么时候会决定上云?过去,这个问题的答案可能是当企业发现需要购买新的硬件进行新一轮资本投入时,往往倾向于考虑另一种替代方案,比如云,这可能更多还是从成本方面考虑:或者,当企业出现某种弹性计算需求时,云平台是非常好的实现 IT 资源“削峰”的方案. 不同于现有技术边界的“替

> 风起云涌的大数据战场上,早已迎百花齐放繁荣盛景,各大企业加速跑向"大数据时代".而我们作为大数据的践行者,在这个"多智时代"如何才能跟上大数据的潮流,把握住大数据的发展方向. ### 前言 大数据起源于2000年左右,也就是互联网高速发展阶段.经过几年的发展,到2008年 Hadoop 成为 Apache 顶级项目,迎来了大数据体系化的快速发展期,到如今 Hadoop 已不单单指一个软件,而成为了大数据生态体系的代名词. 自2014年以来,国内大数据企业层

Iveely Computing 产生背景 08年的时候,我开始接触搜索引擎,当时遇到的第一个难题就是大数据实时并发处理,当时实验室的机器我们可以随便用,至少二三十台机器,可以,却没有程序可以将这些机器的计算性能整合起来,后来听说了Hadoop,但是当时的hadoop还很脆弱(记得没错是0.2.0),源码量也很少,用了很久,发现它不适合我们的搜索引擎. 后来没办法,我在程序中将爬虫和数据处理写成分布式网络通信的.但是导致代码非常臃肿,而且每一个应用程序的运行,都需要写一套网络通信和任务分布.09

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

Kylin 麒麟官网:http://kylin.apache.org/cn/download/ 关键字:olap.Kylin Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Job引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求: 支持额外功能和特性的

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

一.Sqoop的简介: Sqoop是一个数据采集引擎/数据交换引擎,采集关系型数据库(RDBMS)中的数据,主要用于在RDBMS与HDFS/Hive/HBase之间进行数据传递,可以通过sqoop import命令将RDBMS中的数据导入到HDFS/Hive/HBase中,也可以通过sqoop export命令将HDFS/Hive/HBase中的数据导入到RDBMS中,特点:批量采集数据,底层依赖于MapReduce程序,工作原理:通过JDBC连接到关系型数据库(RDBMS). 二.Sqoop的

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相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭