Cloudera Runtime（CR）服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x（基于SQL的数据仓库系统）。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南，以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
根据Hadoop官网的相关介绍和实际使用中的软件集，将Hadoop生态圈的主要软件工具简单介绍下，拓展对整个Hadoop生态圈的了解。
Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库，旨在快速获取大量数据并将其编入索引，并对大型数据集进行快速的切片和切分分析（“OLAP查询），常用于实时摄取、快速查询和对时间依赖性很高的数据库用户。因此，Druid可以为可视化的分析应用程序提供强力的数据源支持，或用作需要快速聚合的高并发API的后端。Druid最适合面向事件的数据。
MySQL 因为它的可靠性、高性能和易用性，成为世界上最受欢迎的开源数据库。MySQL 专为事务处理而设计和优化，全球的企业都依赖于MySQL。随着在 MySQL 数据库服务中引入 HeatWave，客户现在拥有一个可以同时进行事务处理和分析处理的单一数据库。它消除了分析处理数据库的 ETL 的需求，并为实时分析提供支持。HeatWave 建立在创新的内存查询引擎之上，该引擎专为可扩展性和性能而设计，并针对云进行了优化。MySQL HeatWave 服务比其他数据库服务（Snowflake、Redshift、Aurora、Synapse、Big Query）更快，而且成本只是其一小部分。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
1. 背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统， 包括facebook的scribe，apache的ch
Apache Hive 2.1已于几个月前发布，它引入了内存计算，这使得Hive计算性能得到极大提升，这将会影响SQL On Hadoop目前的竞争局面。据测试，其性能提高约26倍。 Apache Hive 2.1新引入了6大性能，包括： （1）LLAP。Apache Hive 2.0引入了LLAP（Live Long And Process），而2.1则对其进行了极大的优化，相比于Apache Hive 1，其性能提升约25倍； （2）更鲁邦的SQL ACID支持； （3）2X ETL性能提升。引入更智能
ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张，产线也越来越多，产生的数据也越来越多，这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心，既要保证数据的准确性，存储的安全性，后续的扩展性，以及数据分析的时效性，这是一个很大的挑战。
Apache Hive 在行级别支持 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）v2 事务，无需任何配置。了解此支持需要什么可帮助您确定您创建的表类型。
得物上一代日志平台的存储主要依赖于 ES。随着公司业务的高速发展，日志场景逐步产生了一些新需求，主要表现在：应用数量逐步增多，研发需要打印更多的日志定位业务问题，安全合规需要保留更长时间的日志。随着 Clickhouse 的应用广泛，我们了解到行业部分知名公司已经将日志平台逐步由 ES 迁移至Clickhouse，以此来获取更好的写入性能与高压缩比。因此我们与日志平台研发团队开始进行日志平台新存储的选型评估，本文会介绍我们如何通过 Clickhouse 的冷热分离存储替代 ES 的实施方案。
总结来说，Memory表引擎适用于中小规模的数据处理，当数据集过大时，需要使用其他支持内存计算和磁盘存储的表引擎，并根据实际情况进行优化配置和查询优化。
根据IDG的说法，当客户考虑更新到产品的最新版本时，他们期望新功能、增强的安全性和更好的性能，但越来越希望拥有更简化的升级过程。伴随着CDP私有云的每个新版本，我们正在努力提供这些内容。伴随着许多新功能，我们正在尽可能简化升级过程。在此博客中，我们将介绍7.1.6版本中的新功能以及从HDP进行的新的就地升级，从而完全消除了替换基础架构和数据迁移的麻烦。
显然 fctOrder 表的记录要比 employees 多上好几个数量级。将 fctOrders 放在第一位导致第一遍 map 跑批的数据量增大。因此当尽量在 join 的左边用小表。
性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中，业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样，这些原因大大降低了性能测试的价值。
Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手，经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本，Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展，开始支持更多的计算引擎，计算速度大大提升。
7月13日，Hortonworks在其官网宣布发布HDP3.0，包括Ambari2.7和SmartSense1.5。包括下载仓库与配套文档都正式GA。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143277.html原文链接：https://javaforall.cn
对于innoDB存储引擎来说，数据是存储在磁盘上，而执行引擎想要操作数据，必须先将磁盘的数据加载到内存中才能操作。当数据从磁盘中取出后，缓存内存中，下次查询同样的数据的时候，直接从内存中读取，这样大大提高了查询性能。
我们聊到了Buffer Pool，很多朋友估计还是不是很了解，本文咱们就来聊聊。
HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树
ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。
kafka的消息是存储在硬盘上的，因为“磁盘慢”这个普遍性的认知，常常使人们怀疑一个这样的持久化结构是否能提供所需的性能。但实际上磁盘因为使用的方式不同，它可能比人们预想的慢很多也可能比人们预想的快很多；而且一个合理设计的磁盘文件结构常常可以使磁盘运行得和网络一样快。
如果遇到该情况，首先前往 /var/log/ambari-agent/ambari-agent.log 查看日志输出。
生产者将数据直接发送到作为分区领导者的broker，而没有任何干预路由层。 为了帮助生产者做到这一点，所有 Kafka 节点都可以在任何给定时间回答有关哪些服务器处于活动状态以及主题分区的领导者在哪里的元数据请求，以允许生产者适当地引导其请求。
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
CDH5中的Hive版本是1.1，而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多，比如支持全新的ACID v2机制，并且底层使用Tez和内存进行查询，相比MR的方式性能提升超过10倍，支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新，对于老的CDH5用户升级到CDP7，会需要对于Hive3有足够的了解与准备，才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性，架构，以及语法改造说明。
12月2日，Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强，这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解，各位从中可窥其一二。（部分资料、插图来自Oracle官方网站）。
在现代企业中，数据是至关重要的资产，确保数据在不同数据库间的实时同步变得尤为重要。Oracle数据库作为业界领先的数据库管理系统，提供了多种技术方案用于实现实时数据同步。本文将介绍几种常见的Oracle数据同步方案，包括使用GoldenGate、数据库触发器与自定义应用、第三方ETL工具以及LogMiner方式。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环，搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是，用户画像的资料往往理论居多，实践少，更少有工程化的实战案例。
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环，搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是，用户画像的资料往往理论居多，实践少，更少有工程化的实战案例。
大数据（big data）：指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
「MySQL存储引擎最大的特点就是【插件化】，可以根据自己的需求使用不同的存储引擎，innodb存储引擎支持行级锁以及事务特性，也是多种场合使用较多的存储引擎。」
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
所谓数据库的列式转换填充，就是数据库从磁盘读取现有的行格式数据，将其转换为列格式，然后再存储到IM列存储中的过程。将数据库对象填充到列式存储会极大地提高访问效率。只有具有In-Memory属性的对象才能够做转换填充。 启用对象的列式填充的目的 IM列存储不会自动将数据库中的所有对象加载到IM列存储中。如果不使用DDL将任何对象指定为INMEMORY，则IM列存储将保持为空。 将用户指定的In-Memory对象的行转换为列格式是必需的，以便它们可用于分析查询。 将磁盘上现有数据转换为列格式的填充与通常所说的列
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
在 hdfs 绝对路径：/user/hive/warehouse/mytest.db/ 下有一张表 test_001，建表语句如下：
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。 从本质上讲，Tez 组成非常简单，只有两个组成部分： 数据处理管道引擎，其中一个引擎可以输入，处理和输出实现以执行任意数据处理 数据处理应用程序的主机，通过它可以将上述任意数据处理“任务”组合到任务 DAG 中，以根据需要处理数据。 总的来说MR任务在map和reduce阶段都会产生I/O落盘，但是Tez就不要这一步骤了。 Tez采用了DAG（有向无环图）来组织MR任务。核心
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
该文是关于介绍如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索的内容。文章首先介绍了 Elasticsearch 的基本概念和架构，然后详细讲解了如何使用 Elasticsearch 进行日志搜索。文章还介绍了 Elasticsearch 的各种插件和工具，以及如何在实践中进行配置和部署。
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全，你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3） 具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。 本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa
本文讲如何安装启动kafka,并进行测试，其中zookeepr是kafka自带的，本文基本按照官网文档进行安装启动的，并提出可能会出现的问题。官方文档：http://kafka.apache.org/quickstart 本文虚拟机系统：centos7，不过其他版本的Linux系统是一样的~
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