转自:http://blog.jobbole.com/86710/ 这是一组系列博文,目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop .本系列的第一篇会介绍 Hadoop 系统的存储引擎和在线事务处理(简称 OLTP ):第二篇将介绍在线分析处理(简称 OLAP ):第三篇将介绍对 Hadoop 引擎的改进以及在相关替代产品中如何选型等话题. SQL on Hadoop 是一个既令人兴奋又令人困扰的话题: 几乎每周都有一个新的 SQL on Hadoop 支持项目似乎抓住过社区注意力,哪怕只是一个短…

转自:http://blog.jobbole.com/87159/ 这是一组系列博客,目的是详尽介绍 SQL-on-Hadoop .该系列的第一篇会介绍一些存储引擎和在线事务处理(简称 OLTP )相关话题,这一篇将介绍联机分析处理(简称 OLAP ),第三篇将介绍对 Hadoop 引擎改造以及在相关替代产品中如何选型等话题. 数据处理与联机分析处理 ( OLAP ) 联机分析处理是那些为了支持商业智能,报表和数据挖掘与探索等业务而开展的工作.这类工作的例子有零售商按地区和季度两个维度计算门店销…

转载声明 本文转载自盘点SQL on Hadoop中用到的主要技术,个人觉得该文章对于诸如Impala这样的MPP架构的SQL引擎和Runtime Framework架构的Hive/Spark SQL进行对比,感觉总结的特别好,并且和本人最近的公司相近,学习转载之. 自hive出现之后,经过几年的发展,SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放,速度越来越快,功能也越来越齐全.本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”,而是试图梳理出一个统一的视角,来看看各家系统有哪些技术上相通之处. 考…

转自:http://blog.jobbole.com/47892/ 为什么非要把SQL放到Hadoop上? SQL易于使用.那为什么非得基于Hadoop呢?the robust and scalable architecture of Hadoop 目前SQL on Hadoop产品主要有以下几种:Hive, Tez/Stinger, Impala, Shark/Spark, Phoenix, Hawq/Greenplum, HadoopDB, Citusdata等.本文主要讨论Hive, Te…

转载自:http://sunyi514.github.io/2014/11/15/%E7%9B%98%E7%82%B9sql-on-hadoop%E4%B8%AD%E7%94%A8%E5%88%B0%E7%9A%84%E4%B8%BB%E8%A6%81%E6%8A%80%E6%9C%AF/ 自打Hive出现之后,经过几年的发展,SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放,速度越来越快,功能也越来越齐全.本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”,而是试图梳理出一个统一的视角,来看看各家系统…

一.系统架构 runtime framework v.s. mpp 在SQL on Hadoop系统中,有两种架构: 1.一种是基于某个运行时框架来构建查询引擎,典型案例是Hive: 2.另一种是仿照过去关系数据库的MPP架构,就是参考过去的MPP数据库架构打造一个专门的系统,于是就有了Impala,Presto等等. 前者现有运行时框架,然后套上sql层,后者则是从头打造一个一体化的查询引擎. 对于SQL on Hadoop系统很重要的一个评价指标就是:快. DAG v.s. MR:最主要的优…

Hive是一个基于HDFS的数据仓库软件,可理解为数据库管理工具:Hive的功能主要有: 1. 支持使用SQL对分布式存储的大型数据集进行读.写.管理,将SQL转化成MapReduce任务执行: 2. 将数据结构映射到已存储的数据中,即将存储在HDFS上结构化的文件内容定义成Hive的外部表. 3. Hive提供了命令行的操作工具和JDBC的开发接口. 我们知道HBase也是基于HDFS的数据库,两者之间有何异同点呢?简言之,Hive和HBase都是Hadoop集群下的工具(bi),Hive是对…

译序 非常多朋友问时下如火如荼的 Hadoop 是否适合引进我们自己的项目,什么时候用 SQL.什么时候用 Hadoop,它们之间怎样取舍?Aaron Cordova 用一张图来回答你这个问题,对于不同的数据场景,怎样选取正确的数据存储处理工具进行了具体描写叙述.Aaron Cordova 是美国大数据分析及架构专家.Koverse CTO 及联合创始人. 原文正文 Twitter 上的 @merv 转发了一篇博客<三角形的统计>.这是一篇关于怎样统计一张图形里的三角形的博客.并将使用 Ver…

世界的大数据包含一个庞大而充满活力的生态系统,但一个开放源码项目上面有这一切,那就是 Hadoop 的王朝. Hadoop 是事实上的标准的分布式的数据运算.Hadoop 提供了一个 MapReduce 框架编写的应用程序处理大量的结构化和半结构化数据并行跨大型集群的机器以非常可靠和容错的方式.此外,当你学习更多有关此空间,你很可能会同意马特温克勒 (HDInsight 上主要 PM) 的角度来看 Hadoop 是"生态系统相关的项目,除了核心的分布式存储和 MapReduce 框架.柏高森的表…

本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是“核心”(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个和Linux非常类似,都是由一个核心和一个生态系统组成. 现在Hadoop在一月发布了2.7.2的稳定版,已经从传统的Hadoop三驾马车HDFS,MapReduce和HBase社区发展为60多个相关组件组成的庞大生态,其中包…

在这篇文章中, 将讨论EDW on Hadoop 有哪些备选方案, 以及我个人的倾向性, 最后是建构方法.  欢迎转载, 但必须注明原贴(刘忠武,  http://www.cnblogs.com/harrychinese/p/edw_on_hadoop.html). 数据仓库发展已经有二十多年了, 我们先看看数据仓库发展的趋势: 在数据规模小的时候, 采用单节点RDBMS作为存储和执行引擎, 比如Oracle/PostgreSQL/MySQL都行; 当数据规模大了后, 或者时间窗口很紧时, 多采…

Teradata的SQL设计和Oracle真不是一个水平, 一点美感的没有.  上个世纪它靠着MPP一招鲜吃变天, 居然做了十多年数据仓库的老大,  时过境迁, 现在有不少SQL On Hadoop 产品已经出来了, 考虑到scale out的成本和能力, Teradata 数据仓库优势荡然全无. 将来必将会被SQL on Hadoop/Spark替代. 毕竟在Teradata上做了几年, 也该写点总结. 下面是我常用的一些编程知识 --字符串函数    SELECT 'FirstName' |…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…

Doug Cutting Lucene(索引引擎)---Nutch(搜索Data抓取)---Hadoop 1997:Lucene 2003:GFS 2004:NDFS\MapReduce\Nutch 2006: (Yahoo! Facebook NewYorkTimes) Hadoop 2008: HBase Zookeeper  Mahout 2009: Pig\ Hive Hadoop生态系统: Common.HDFS.MapReduce Avro:序列化: Zookeeper:统一一致性:…

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c…

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和…

原文:http://zhuanlan.zhihu.com/donglaoshi/19962491 作者: 董飞       提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化,版本也从0.x 进化到目前的2.6版本.我把2012年后定义成后Hadoop平台时代,这不是说不用Hadoop,而是像NoSQL (Not Only SQL)那样,有其他的选型补充.我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答,为了给…

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/…

大数据离线计算hadoop2.x 三周(6天) markdown文本剪辑器 罗振宇--跨年演讲,时间的朋友 http://tech.163.com/16/0101/11/BC87H8DF000915BF.html 勤奋的男人和爱笑的女人运气都不会太差. 1. 什么是Hadoop 2. hadoop生态系统架构功能与原理 3. hadoop核心模块组成 4. hadoop 2.x伪分布式环境搭建与配置.测试 一.前置课程: Linux: Java: 应用程开发>系统层开发 数据库: SQL on…

一.Hadoop 前置课程 1. Linux系统,基本命令 2. Java语言,JavaSE相关知识 3. MySQL基本的DML和DDL SQL on Hadoop…

AMPLab 将大数据分析负载分为三大类型:批量数据处理.交互式查询.实时流处理.而其中很重要的一环便是交互式查询. 大数据分析栈中需要满足用户 ad-hoc.reporting. iterative 等类型的查询需求,也需要提供 SQL 接口来兼容原有数据库用户的使用习惯,同时也需要 SQL 能够进行关系模式的重组.完成这些重要的 SQL 任务的便是 Spark SQL 和 Shark 这两个开源分布式大数据查询引擎,它们可以理解为轻量级 Hive SQL 在 Spark 上的实现,业界将该类…

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ…

1.什么是Sqoop Sqoop即 SQL to Hadoop ,是一款方便的在传统型数据库与Hadoop之间进行数据迁移的工具,充分利用MapReduce并行特点以批处理的方式加快数据传输,发展至今主要演化了二大版本,Sqoop1和Sqoop2. Sqoop工具是hadoop下连接关系型数据库和Hadoop的桥梁,支持关系型数据库和hive.hdfs,hbase之间数据的相互导入,可以使用全表导入和增量导入. 那么为什么选择Sqoop呢? 高效可控的利用资源,任务并行度,超时时间. 数据类型映…

写在学习笔记之前的话: 寒假已经开始好几天了,似乎按现在的时间算,明天就要过年了.在家的这几天,该忙的也都差不多了,其实也都是瞎忙.接下来的几点,哪里也不去了,静静的呆在家里学点东西.所以学习一下Hadoop的相关知识,跟自己的研究方向毛关系没有啊,就当自己的兴趣爱好吧. 学习目标: (1)掌握Hadoop基本知识,进行Hadoop的HDFS和MapReduce应用开发,搭建Hadoop集群. (2)掌握HBase基本知识,搭建HBase集群,HBase的基本操作. (3)掌握数据仓库基本知识,…

Phoenix(sql on hbase)简单介绍 介绍: Phoenix is a SQL skin over HBase delivered as a client-embedded JDBC driver targeting low latency queries over HBase data. Phoenix takes your SQL query, compiles it into a series of HBase scans, and orchestrates the runn…

本文转载:暂未找到原出处,如需署名 请联系 我们很荣幸能够见证Hadoop十年从无到有,再到称王.感动于技术的日新月异时,希望通过这篇内容深入解读Hadoop的昨天.今天和明天,憧憬下一个十年. 本文分为技术篇.产业篇.应用篇.展望篇四部分 技术篇 2006年项目成立的一开始,"Hadoop"这个单词只代表了两个组件--HDFS和MapReduce.到现在的10个年头,这个单词代表的是"核心"(即Core Hadoop项目)以及与之相关的一个不断成长的生态系统.这个…

A curated list of amazingly awesome Hadoop and Hadoop ecosystem resources. Inspired by Awesome PHP, Awesome Pythonand Awesome Sysadmin Awesome Hadoop Hadoop YARN NoSQL SQL on Hadoop Data Management Workflow, Lifecycle and Governance Data Ingestion an…

目录 · 概况 · Hadoop · 云计算 · 大数据 · 数据挖掘 · 手工搭建集群 · 引言 · 配置机器名 · 调整时间 · 创建用户 · 安装JDK · 配置文件 · 启动与测试 · Cloudera Manager · 原理 · Hadoop架构 · 性能调优 · 硬件选型 · 操作系统调优 概况 Hadoop 1. ASF(Apache软件基金会)给出定义:Hadoop软件库是一个框架,允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进行分布式计算. 2. Hadoop生态圈 a) H…

[摘要] 知乎上一篇很不错的科普文章,介绍大数据技术生态圈(Hadoop.Hive.Spark )的关系. 链接地址:https://www.zhihu.com/question/27974418 [问题] 如何用形象的比喻描述大数据的技术生态?Hadoop.Hive.Spark 之间是什么关系? [答案1] 学习很重要的是能将纷繁复杂的信息进行归类和抽象. 对应到大数据技术体系,虽然各种技术百花齐放,层出不穷,但大数据技术本质上无非解决4个核心问题. 1.存储,海量的数据怎样有效的存储?主要包…

spark优势在于基于内存计算,速度很快,计算的中间结果也缓存在内存,同时spark也支持streaming流运算和sql运算 Mesos是资源管理框架,作为资源管理和任务调度,类似Hadoop中的Yran Tachyon是分布式内存文件系统 Spark是核心计算引擎,能够将数据并行大规模计算 Spark Streaming是流式计算引擎,将每个数据切分成小块采用spark运算范式进行运算 Spark SQL是Spark的SQL ON Hadoop,能够用sql来对数据进行查询等功能 Graph…