Hive是Hadoop的一个模块。它是一个用于开发SQL类型脚本执行MapReduce操作的平台。
ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具,并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程,因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库,主要用
ETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合:
数据库系统由数据库、数据库管理系统和应用系统、数据库管理员构成。数据库管理系统简称DBMS,是数据库系统的关键组成部分,包括数据库定义、数据查询、数据维护等。JDBC技术是连接数据库与应用程序的纽带,开发一款应用程序,需要使用数据库来保存数据,使用JDBC技术可以快速地访问和操作数据库,如查找满足条件的记录,向数据库中添加、修改、删除数据等。
分析用例几乎只使用查询表中列的子集,并且通常在广泛的行上聚合值。面向列的数据极大地加速了这种访问模式。操作用例更有可能访问一行中的大部分或所有列,并且可能更适合由面向行的存储提供服务。Kudu 选择了面向列的存储格式,因为它主要针对分析用例。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
Cloudberry Database(可简称为“CBDB”或“CloudberryDB”)是面向分析和 AI 场景打造的下一代统一型开源数据库,搭载了 PostgreSQL 14.4 内核,兼容 PostgreSQL 和 Greenplum Database 生态,采用 Apache License 2.0 许可协议,由北京酷克数据HashData科技有限公司开发,目前源码已公开。
DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。支持多种不同数据库,分为社区版(免费)和企业版(付费)。对于关系数据库,它使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库,它使用专有数据库驱动程序。它提供了一个编辑器,支持代码完成和语法高亮。 支持的数据库 支持超多数据库 MySQL/MariaDB PostgreSQL Greenplum Oracle DB2 LUW Exasol SQL Server Sybase/SAP ASE SQLite Firebird H2 HSQLDB
kylin是一个MOLAP系统,通过预计算的方式缓存了所有 需要查询的的数据结果,需要大量的存储空间(原数据量的10+倍)。一般我们要分析的数据可能存储在关系数据库、HDFS上数据、文本文件、excel 等。kylin主要是对hive中的数据进行预计算,利用hadoop的mapreduce框架实现。
Greenplum Stream Server (GPSS)是一个ETL(提取、转换、加载)工具。GPSS服务器的一个实例从一个或多个客户机接收流数据,使用Greenplum数据库可读的外部表将数据转换并插入到目标Greenplum表中。数据源和数据格式是特定于客户机的。数据源和数据格式由客户端指定。
作为Talend的客户成功架构师,我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景,但我注意到一个常见的模式是,没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题,但从长远来看,相同的性能问题会重新出现,因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么,它们是多么简单还是多么复杂,以及作为集成的一部分而移动的数据量。
MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理,在数据库非共享集群中,每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接,彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
基于PB级海量数据实现数据服务平台,需要从各个不同的角度去权衡,主要包括实践背景、技术选型、架构设计,我们基于这三个方面进行了架构实践,下面分别从这三个方面进行详细分析讨论: 实践背景 该数据服务平台架构设计之初,实践的背景可以从三个维度来进行说明:当前现状、业务需求、架构需求,分别如下所示: 当前现状 收集了当前已有数据、分工、团队的一些基本情况,如下所示: 数据收集和基础数据加工有专门的Team在做,我们是基于收集后并进行过初步加工的基础数据,结合不同行业针对特定数据的需求进行二次加工的。 数据二次加工
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比,它提供了高性能和低延迟。
为什么用数据库? 数据库比记事本强在哪? 答案很明显,你的文件很多时候都只能被一个人打开,不能被重复打开。当有几百万数据的时候,你如何去查询操作数据,速度上要快,看起来要清晰直接 数据库比我之前学的XML好在哪? XML表写索引的时候,很容易被中间断电就打断了,两个表对不上号了咋办? 安全和备份处理上数据库都有自己的考虑。
从原生PostgreSQL数据库迁移业务数据到KunlunBase集群。由于KunlunBase兼容postgreSQL协议,因此可以直接支持Pg数据导入导出工具:pg_dump和pg_restore。
这是一本小书而不是一篇文章,因为它详实细致的让你从一个完全不了解大数据技术及相关应用的门外汉,变成一个熟知其概念和意义的“内行人”,所以它很棒! 主要内容 ·1来自Wikibon社区的大数据宣言 ·2数据处理与分析:传统方式 ·3大数据性质的变化 ·4大数据处理和分析的新方法 4.1Hadoop 4.2NoSQL 4.3大规模并行分析数据库 ·5大数据方法的互补 ·6大数据供应商发展状况 ·7大数据:实际使用案例 ·8大数据技能差距 ·9大数据:企业和供应商的下一步
1、用户接口:CLI(hive shell);JDBC(java访问Hive);WEBUI(浏览器访问Hive) 2、元数据:MetaStore 元数据包括:表名、表所属的数据库(默认是default)、表的拥有者、列/分区字段,标的类型(表是否为外部表)、表的数据所在目录。这是数据默认存储在Hive自带的derby数据库中,推荐使用MySQL数据库存储MetaStore。 3、Hadoop集群: 使用HDFS进行存储数据,使用MapReduce进行计算。 4、Driver:驱动器:
Kubernetes 对第三方运营商、存储集成、GPU 支持等的支持使其成为 GenAI 应用程序的绝佳平台。
企业级的大数据平台,Hadoop至今仍然占据重要的地位,而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计,是非常关键且重要的一步,在实际工作当中,往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享,我们就来讲讲,基于Hadoop的数仓设计。
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用, 数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完 成。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目,是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具,
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策
Cloudera Impala支持Hadoop数据集上的低延迟交互式查询,这些数据集可以存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)或Hadoop的分布式NoSQL数据库HBase中。Impala的想法是使用Hadoop作为存储引擎,但远离MapReduce算法。相反,Impala使用分布式查询,这是一种从大规模并行处理数据库继承而来的概念。因此,Impala支持类SQL语言的查询(与Apache Hive相同),但可以比Hive更快地执行查询,将它们转换为MapReduce。您可以在之前的文章中找到有关Impala的更多详细信息。
前面已经给大家讲了《从0到1搭建大数据平台之数据采集系统》、《从0到1搭建大数据平台之调度系统》,今天给大家讲一下大数据平台计算存储系统。大数据计算平台目前主要都是围绕着hadoop生态发展的,运用HDFS作为数据存储,计算框架分为批处理、流处理。
GreenPlum是一个快速、灵活、纯软件的分析数据处理引擎,具有一些工具和特性可以充分利用任意个数硬件或者虚拟环境用来部署集群。这里讨论的一个特性是使用文件空间将数据加载和查询活动与底层的IO卷匹配。一旦在集群中创建了一个物理文件空间,它就会映射到一个逻辑表空间,然后创建表和索引时使用它。GP5的使用中可以参考下本文,GP6通过gpinitsystem工具创建文件空间并初始化集群,方便多了。
实现数据仓库和OLAP(联机分析处理)操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作,并提供一些示例代码和最佳实践。
导读:Apache Spark是一个强大的开源处理引擎,最初由Matei Zaharia开发,是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。Spark的第一个版本于2012年发布。
Greenplum数据库于2015年由Pivotal公司开源,遵循Apache Licence 2.0协议,官方网站为:
DBeaver 适用于开发人员,SQL程序员,数据库管理员和分析人员的免费多平台数据库工具。
数据库是现代应用程序的核心组成部分之一。无论是 Web 应用、移动应用还是桌面应用,几乎都需要与数据库交互以存储和检索数据。Java 提供了一种强大的方式来实现与数据库的交互,即 JDBC(Java 数据库连接)。本文将深入探讨 JDBC 的各个方面,从基本概念到实际编程示例,以帮助您理解和使用 JDBC。
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。
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开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
前言:现在大数据这么火,那么作为测试人员,我们应该怎么进行大数据测试?需要具备怎样的测试能力?
之前有位 VIP 读者提问:C++ 如何将 OpenGL ES 的着色器程序二进制(保存),然后在其他地方加载使用?现在写篇文章介绍下。
本章要点 •JDBC概述 •JDBC API(Application Programming Interface)应用程序编程接口 •使用JDBC-ODBC桥连接ACCESS •使用JDBC连接Oracle •数据库应用模型 一、JDBC是什么? 1、概念: JDBC是由一系列连接(Connection)、SQL语句(Statement)和结果集(ResultSet)构成的。 2、JDBC功能: 支持基本SQL语句,在Java程序中实现数据库操作功能并简化操作过程 提供多样化的数据库连接方法 为各种不同的
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上面的示例中,我们写死了 mysql 的 jdbc 驱动,但是有些时候可能是不固定的,也就可能是动态的。这时候,我们可以使用反射机制来创建驱动。
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时,组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性,并将应用程序从内部部署迁移到云平台。
如今常见的计算机都遵循一个体系结构:冯诺依曼体系结构。典型的冯诺依曼体系结构是以运算器为中心的,图示如下:
Hive有自己的类SQL,即HQL,它将SQL解析为M/R Job,然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询(UDF)。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事,每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间,这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
1.在客户端PowerCenter Designer中导入源表和目标表的结构定义。(只是表结构)
顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用云计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。
我在之前的硬刚系列《大数据方向另一个十年开启 |《硬刚系列》第一版完结》中写过一个《硬刚Hive | 4万字基础调优面试小总结》,这个小结里基本涵盖了你所看过的关于Hive的常见的知识和面试八股文。
如果直接写入文件中,可以在应用程序中使用I/O操作来处理数据,但是获取有结构的数据,并且对数据进行制定查找,修改比较复杂。不好管理。
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便。
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