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Hadoop数据仓库

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ShardingSphere实践(3)——数据分片
        传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案,在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量数据的场景。
用户1148526
2022-06-05
3K0
Greenplum 实时数据仓库实践(9)——Greenplum监控与运维
想要一个数据库长久健康的运行,离不开完备的运维工作,切忌只运而不维。针对Greenplum分布式数据库,集群由大量服务器组成,对运维人员或DBA,不仅要关注数据库本身,还要注意集群中各硬件的状况,及时发现并处理问题。本篇介绍权限与角色管理、数据导入导出、性能优化、例行监控、例行维护、推荐的监控与维护任务六方面常规工作内容,目标是满足Greenplum系统维护、使用等方面的要求,保证提供稳定高效的数据库服务。
用户1148526
2022-04-13
3.2K0
用PLSQL解决世界最难数独(不到1毫秒)
以下两段代码分别用Oracle和PostgreSQL匿名块解“世界最难数独”,声明代码是别人写的,这里只作为兴趣记录与学习。
用户1148526
2021-12-07
5690
Greenplum 实时数据仓库实践(3)——Greenplum与数据仓库
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库,在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎,尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明,然后描述其顶层架构,之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性,正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop,进而阐述可以选择前者的理由。
用户1148526
2021-12-07
3.7K0
基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— ETL(一)
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51804557
用户1148526
2019-05-25
1.6K0
HAWQ技术解析(一) —— HAWQ简介
一、SQL on Hadoop 过去五年里,许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统,将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范,但随着时间的推移,MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径,企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据,以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive,一种类似于SQL的查询引擎,它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟,其主要适用场景是批处理模式。另外,尽管Hive对于SQL的支持是好的开端,但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时,将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是,在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说,这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
用户1148526
2019-05-25
7.2K0
OushuDB入门(八)——AI篇
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/80433158
用户1148526
2019-05-25
4370
一个有趣的时间段重叠问题
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/79152961
用户1148526
2019-05-25
4.3K0
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