Vertica 有两个数据分布的概念, segmentation 和 partition, 至少有下面几个区别: 1.目的方面:segmentation 解决各节点数据倾斜问题, 适用于木桶原理, 数据量大的那个节点将会拖慢整个查询. partition 主要解决的是数据删除和空间回收问题. 列式数据库删除数据的代价较大. 相比一条一条记录的删除动作, 删除整一个partition 的代价要小得多(其实一个partition就是一个文件). 当然一般情况下,分区也会在一定程度上改善查询效率. 2

1.创建用户,并设置密码: create user user1 identified by 'pwd1'; 2.把角色授权给用户(dbduser是普通角色): grant dbduser to user1; 3.把用户模式授权给用户:grant usage on schema schema1 to user1; 4.把表授权给用户,仅限select权限:grant select on schema1.table1 to user1;

创建表 创建内表 create table customer( customerId int, firstName string, lastName STRING, birstDay timestamp ) row format delimited fields terminated by ',' 创建外表 CREATE EXTERNAL table salaries( gender string, age int , salary DOUBLE, zip int )row format del

Vertica 数据库知识汇总篇(更新中..) 1.Vertica 集群软件部署,各节点硬件性能测试 2.Vertica 创建数据库,创建业务用户测试 3.Vertica 数据库参数调整,资源池分配 4.Vertica 表设计 5.Vertica 入库/导出数据 6.Vertica 日常维护 7.Vertica 数据库调优 8.Vertica 数据库故障处理 9.Vertica 数据库迁移 10.Vertica 数据库备份恢复 11.Vertica 数据库升级 12.Vertica Licens

环境:RHEL6.5 + Vertica7.1.0-3 1.故障现象 2.重装集群 3.再次定位 4.解决问题 5.总结 1.故障现象 故障现象:Vertica集群安装成功,但是创建数据库后一直无法up. 具体报错输出如下: Starting Vertica on all nodes. Please wait, databases with large catalogs may take a while to initialize. Node Status: v_wnop_node0001: (

外表关联parquet文件 1. 为什么关联了一次数据文件就不能二次被使用: 2. 为什么删除了employee,select还是可以而且有数据,1,2可能是一个问题   外表drop只是metadata表内容删除,hdfs的/user/hive/warehouse中依然有此表:但是如果是manage table,则删除后,hdfs里面的文件也会删除,select之后也会报错:所以SQL引擎在处理查询的时候应该是直接到hive的存储位置去执行sql,而不是查metadata表信息.但是后来的测试

--创建内表create table if not exists employee(id int comment 'empoyeeid',dateincompany string comment 'data come in company',money float comment 'work money',mapdatamap array<string>,arraydata  array<int>,structordata struct<col1:string,col2:st

postgres使用mysql外表 转载请注明出处https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/14223167.html 浅谈 postgres不知不觉已经升到了版本13,记得两年前还是版本10,当然这中间一直期望着哪天能在项目中使用postgresql,现在已实现哈-: 顺带说一下:使用postgresql 的原因是它的生态完整,还有一个很重要的点儿是 速度快 这个在第10版的时 这么说也许还为时过早, 但是在13这一版本下一点儿也不为过,真的太快了,我简单的用500

使用hive访问elasticsearch的数据 1.配置 将elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar拷贝到hive/lib hive -hiveconf hive.aux.jars.path=/usr/local/hive-1.2.1/lib/elasticsearch-hadoop-2.1.1.jar 或者配置: hive-site.xml <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value&

http://blog.csdn.net/vah101/article/details/22597341 这篇文章最初是基于介绍HIVE-705.这个功能允许Hive QL命令访问HBase表,进行读(select).写(insert)操作.它甚至可以基于join.union操作对hbase表和hive原生的表进行混合访问. 这个功能还在不断的完善中,欢迎提出建议. 存储handler 在开始介绍之前,首先请阅读StorageHandlers,对存储处理程序的框架有个初步的认识,可以帮助读者理解

摘要: 作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 业余时间调研了一下Kafka connect的配置和使用,记录一些自己的理解和心得,欢迎指正. 一.背景介绍 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能. 大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafk

PostgreSQL从9.x开始支持所谓的外表的功能,就是在PostgreSQL中通过安装一些扩展再进行一些配置可以在本地建立一个外表映射到其他不同类型的数据库(可以大致理解为跨越PostgreSQL和其他类型数据库的 dblink) 今天我们介绍一下在PostgreSQL中通过tds_fdw扩展来映射Sqlserver数据库的方法 环境:ubunut14,postgresql9.3,sqlserver2005 fdw本质上是PostgreSQL的扩展,它不能直接和其他的数据库进行通信,所以必须

1. Hive架构 What is hive? Facebook,https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hive a> 一种工具,可以通过SQL轻松的访问数据,可以完成数据仓库任务,如ETL,报表及数据分析 b> 一种机制,增强多样化数据格式的结构 c> 数据访问,HDFS或者其他的数据存储系统(HBase) d> 查询方式,类SQL的HiveQL 默认引擎为MapReduce,简单的Select * From..不会转换为MR任务 e>

一. DDL操作 (数据定义语言) 具体参见:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL 其实就是我们在创建表的时候用到的一些sql,比如说:CREATE.ALTER.DROP等.DDL主要是用在定义或改变表的结构,数据类型,表之间的链接和约束等初始化工作上 1 .创建/ 删除/ 修改/使用数据库 1.1创建数据库 首先启动: 启动集群: service iptables stop zkServer.sh

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分. 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误.在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同. 1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务.其目的

主键约束 可以通过定义primary key 约束来定义主键, 用于强制表的实体化完整性,一个表只能有一个主键约束, 并且primary key 约束中的列不能为空值,由于primary key 约束可保证数据的一致性,因此经常对标识列定义这种约束. 1:创建主键约束 CREATE table alex_class ( q_id int PRIMARY key , -- 主键约束 msg ), number int ) 外键约束 通过定义foreign key 约束来创建外键,在外键引用中,当一

两个hadoop集群之间同步数据 实例为dws的 store_wt_d表 一 文件拷贝 hadoop distcp -update -skipcrccheck hdfs://10.8.31.14:8020/user/hive/warehouse/dws.db/store_wt_d/ hdfs://10.8.22.40:8020/user/hive/warehouse/dws.db/store_wt_d/ -skipcrccheck 跳过检验 二 找到源地址对应的文件的数据库以及表的结构 use

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Three框架</title> <script src="../static/three.js-master/build/three.js"></script> <style type="text/css"> div#ca

Msyql到Vertica 1.mysql中在openshop 数据库中选择其中一个300W左右数据的表 create table ip_records_tmp_01 AS SELECT * FROM ip_records_tmp t WHERE t.datetime<= '2015-05-01' 2.vertica创建表ip_records_tmp_01,注意字段类型和mysql有点不一样. 全量抽取2478130条数据,耗时30s,速度不错! 3.在mysql中新增972948条数据,删除4

0. 前言 MaxCompute作为使用最广泛的大数据平台,内部存储的数据以EB量级计算.巨大的数据存储量以及大规模计算下高性能数据读写的需求,对于MaxCompute提出了各种高要求及挑战.处在大数据时代,数据的来源多种多样,开源社区经过十几年的发展,百花齐放,各种各样的数据格式不断的出现. 我们的用户也在各个场景上,通过各种计算框架,积累了各种不同格式的数据.怎样将MaxCompute强大的计算能力开放给这些使用开源格式存储沉淀下来的数据,在MaxCompute上挖掘这些数据中的信息,是Ma

数据湖仓 自从Databricks提出Lakehouse后,同时Snowflake的上市,湖仓一体成为数据领域最火热的话题. https://databricks.com/blog/2020/01/30/what-is-a-data-lakehouse.html 核心的理念是Delta Lake使Hadoop有了ACID事务能力,使用Spark内存做实时,批,AI计算层. 这样就可以用分布式文件存储颠覆关系数据库存储. 数据仓库 数仓一直有3种类型,概念上和物理上: 一体机 Oracle Exa