前言 calcite是一个可以将任意数据查询转换成基于sql查询的引擎,引擎特性也有很多,比如支持sql树的解析,udf的扩展,sql执行优化器的扩展等等.目前已经被很多顶级apache项目引用,比如hive,kylin等.在这个SQL作为主流的数据查询语言大数据世界里,calcite的作用会越来越大. 理解calcite的核心流程 如图1所示.calcite核心步骤有两个,数据关系化, SQL解析执行. 图1 calcite核心流程 数据协议关系化 要想使用sql进行查询,首先要把非结构化数据

1.概述 大多数情况下,我们使用 Kafka 只是作为消息处理.在有些情况下,我们需要多次读取 Kafka 集群中的数据.当然,我们可以通过调用 Kafka 的 API 来完成,但是针对不同的业务需求,我们需要去编写不同的接口,在经过编译,打包,发布等一系列流程.最后才能看到我们预想的结果.那么,我们能不能有一种简便的方式去实现这一部分功能,通过编写 SQL 的方式,来可视化我们的结果.今天,笔者给大家分享一些心得,通过使用 SQL 的形式来完成这些需求. 2.内容 实现这些功能,其架构和思路并

Kafka - SQL 引擎分享 1.概述 大多数情况下,我们使用 Kafka 只是作为消息处理.在有些情况下,我们需要多次读取 Kafka 集群中的数据.当然,我们可以通过调用 Kafka 的 API 来完成,但是针对不同的业务需求,我们需要去编写不同的接口,在经过编译,打包,发布等一系列流程.最后才能看到我们预想的结果.那么,我们能不能有一种简便的方式去实现这一部分功能,通过编写 SQL 的方式,来可视化我们的结果.今天,笔者给大家分享一些心得,通过使用 SQL 的形式来完成这些需求. 2.

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,

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”. (有读者问:Druid 呢?我的回答是:检查后,我同意Druid 属于这一类别.) 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MapRedu

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.本文就带你来了解这些主流的开源SQL引擎!背景介绍 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

Calcite作为大数据领域最常用的SQL解析引擎,支持Flink , hive,  kylin , druid等大型项目的sql解析 同时想要深入研究Flink sql源码的话calcite也是必备技能之一,非常值得学习 我们内部也通过它在做自研的sql引擎,通过一套sql支持关联查询任意多个异构数据源(eg : mysql表join上 hbase表在做一个聚合计算) 因为calcite功能比较多,本文主要还是从calcite重要的主流程源码入手,主要侧重在VolcanoPlanner的优化器

摘要: 本文着重介绍 DRDS 执行计划中各个操作符的含义,以便用户通过查询计划了解 SQL 执行流程,从而有针对性的调优 SQL. DRDS分布式SQL引擎 — 执行计划介绍 前言 数据库系统中,执行计划是对 SQL 如何执行的形式化表示,往往由若干关系操作符构成,用户可以通过对应的 EXPLAIN 命令查看,并通过执行计划大致了解 SQL 的执行过程和执行方式,如全表扫描还是索引扫描,归并连接还是哈希连接等.执行计划可以为用户进行 SQL 调优提供重要依据. DRDS 执行计划 与多数数据库

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

执行计划是指示Oracle如何获取和过滤数据.产生最终结果集,是影响SQL语句执行性能的关键因素.我们在深入了解执行计划之前,首先需要知道执行计划是在什么时候产生的,以及如何让SQL引擎为语句生成执行计划. 在深入了解执行计划之前,我们先了解SQL语句的处理执行过程.当一条语句提交到Oracle后,SQL引擎会分为三个步骤对其处理和执行:解析(Parse).执行(Execute)和获取(Fetch),分别由SQL引擎的不同组件完成.SQL引擎的组件如图1-1所示. 1. SQL编译器(SQL C

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

Sequoiadb作为一个文档型NoSQL数据既可以存储结构化数据也可以存储非结构化数据,对于非结构化数据只能使用原生的API进行查询,对结构化数据我们可以选择使用原生的API和开源SQL引擎,目前PostgresSQL,Hive,SparkSQL都可以作为Sequoiadb的SQL引擎,应用中该如何选择?   首先需要了解这些SQL引擎是怎么工作的,下图是Sequoiadb的接口图,所有的SQL查询都是通过SQL引擎把SQL解析成原生API的调用,PG依赖c++驱动,SparkSQL和HIVE

Kafka 的作者 Neha Narkhede 在 Confluent 上发表了一篇博文,介绍了Kafka 新引入的KSQL 引擎——一个基于流的SQL.推出KSQL 是为了降低流式处理的门槛,为处理Kafka 数据提供简单而完整的可交互式SQL 接口.KSQL 目前可以支持多种流式操作,包括聚合(aggregate).连接(join).时间窗口(window).会话(session),等等. 与传统 SQL 的主要区别 KSQL 与关系型数据库中的 SQL 还是有很大不同的.传统的 SQL 都

一.背景 自2014年大数据首次写入政府工作报告,大数据已经发展7年.大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据.数据规模也到达了PB级别. 大数据的规模大到对数据的获取.存储.管理.分析超出了传统数据库软件工具能力范围.在这个背景下,各种大数据相关工具相继出现,用于应对各种业务场景需求.从Hadoop生态的Hive, Spark, Presto, Kylin, Druid到非Hadoop生态的ClickHouse, Elasticsearch,不一而足... 这些大数据处理工具特性不同,

公众号链接 最高级的红酒,一定要掺上雪碧才好喝. 基于这样的品味,我设计出了一套在经典nosql数据库redis上实现SQL引擎的方法.既然redis号称nosql,而我偏要把SQL加到redis上,于是这个技术方案取名为[YesSql]. 1.在redis上实现SQL查询的技术基础 redis上可以执行lua.整个SQL引擎就是在lua上解析SQL语句,执行,并返回结果. lua有很好的正则表达式引擎,因此解析SQL语法变得简单. redis提供map, zset这样的数据结构,很容易实现列存

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

​ vivo 互联网服务器团队- Shuai Guangying 探究Presto SQL引擎 系列:第1篇<探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr>介绍了Antlr的基本用法以及如何使用Antlr4实现解析SQL查询CSV数据,在第2篇<探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join>结合了Join的原理,以及Join的原理,在Presto中的思路. 本文是系列第3篇,介绍基于 Antlr 实现where条件的解析原理,并对比了直接解析与代码生成实现两种实现思路的性

作者:vivo互联网用户运营开发团队 -  Shuai Guangying 本篇文章介绍了统计计数的基本原理以及Presto的实现思路,精确统计和近似统计的细节及各种优缺点,并给出了统计计数在具体业务使用的建议. 系列文章: 探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr 探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join 探究Presto SQL引擎(3)-代码生成 一.背景 学习Hadoop时接触的第一个样例就是word count,即统计文本中词的数量.各种BI.营销产品中不可或缺的模块

MySQL数 据库引擎取决于MySQL在安装的时候是如何被编译的.要添加一个新的引擎,就必须重新编译MYSQL.在缺省情况下,MYSQL支持三个引擎:ISAM.MYISAM和HEAP.另外两种类型INNODB和BERKLEY(BDB),也常常可以使用.如果技术高超,还可以使用MySQL++ API自己做一个引擎.下面介绍几种数据库引擎:     ISAM:ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法,它在设计之时就考虑到 数据库被查询的次数要远大于更新的次数.因此,ISAM执行读取操作

SparkSQL作为分布式查询引擎:两种方式 SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 SparkSQL作为分布式查询引擎: beeline SparkSQL作为分布式查询引擎: Spark SQL CLI 自定义函数 注册udf

不多说,直接上干货! parkSQL作为分布式查询引擎:两种方式 除了在Spark程序里使用Spark SQL,我们也可以把Spark SQL当作一个分布式查询引擎来使用,有以下两种使用方式: 1.Thrift JDBC/ODBC服务 2.CLI SparkSQL作为分布式查询引擎:Thrift JDBC/ODBC服务 Thrift JDBC/ODBC服务与Hive 1.2.1中的HiveServer2一致 启动JDBC/ODBC服务: ./sbin/start-thriftserver.sh