Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求, 取决于系统是设计成做什么的 Druid 被设计成 一直在线, 高可用性    实时插入数据    分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop MapReduce, 查询模块是完全通用的, 和现有的Hadoop生态系统打成一片.  请注意我不是Impala or Shark专家, 也不熟悉Impala和Shark的路线图. 如果有什么错误, 我会更改, 请发邮件到邮件列表…

Druid对比Hadoop Hadoop 向世界证明, 花费很少的钱实现典型的解决方案, 将数据保存在一般的商用机器的数据仓库里是可行的. 当人们将自己的数据保存在Hadoop, 他们发现两个问题        他们能够用一种相当灵活的方式查询数据来解答任何问题.    这个查询花费很多时间 第一次运行Hadoop, 每个人都会感到高兴. 后面使用Hadoop进行交互性查询后, 他们意识到Hadoop只优化了吞吐量, 没有优化延时. Druid完全是Hadoop的一个补充. Hadoop精于存储…

我们不是Elasticsearch的专家, 如果描绘有误, 请通过邮件列表或者其他途径告知我们. Elasticsearch 是基于Apache Lucene搜索服务器.  提供了对无模式文档的全文检索, 提供了存取未加工的事件记录功能.Elasticsearch也提供了分析和聚合功能. 据用户证明, 数据注入和数据聚合需要比druid大得多的资源. Druid 支持OLAP数据流程. Druid在低成本的情况下做了优化以达到高性能(快速的聚合和注入数据), 支持很大范围的分析操作. Druid…

Redshift 内部使用了亚马逊取得了授权的ParAccel 实时注入数据 抛开可能的性能不同, 有功能性的不同 Druid 适合分析大数据量的流式数据, 也能够实时加载和聚合数据一般来讲, 传统的数据仓库包括列式存储只摄入批量数据, 没有对流式数据做优化 Druid 是只读分析型数据仓库 Druid支持写语句, 但是数据是不变的, 也不支持join. ParAccel 是完全数据库, 支持SQL语法包括join, insert, update 分发数据 Druid的数据分发的单位是segme…

不是Cassandra专家, 如果描绘有错误, 请通过邮件列表或者其他方式告知, 我们会修正. Druid对扫描和聚合做了很大程度的优化, 不用提前计算就支持任意的向下钻取, 还可以实时摄入流式数据并实时查询这些进入的数据. Cassandra是很好的键值对数据仓库, 相对于纯粹的key-value数据仓库可以让你做更多的感兴趣的事情.它的使用方法和druid不同, druid经常为一次查询扫描数以十亿的记录. 还有, Druid是完全的读一致性的. Druid将数据分成叫做segment的不变…

怎么比较Druid和Vertica? Vertica 类似与之前介绍的ParAccel/Redshift(Druid-vs-Redshift). 不是实时注入数据: 提供SQL的全部语法支持 另外一个很大不同是: Vertica 不适用index, 尝试利用run-length encoding和其他的压缩技术和产生不同排序的实体化副本投射系统(最大化利用run-length encoding) 不太清楚Vertica如何分发和复制数据, 所以很难说两者有什么不同…

Druid是一个开源的.分布式的.列存储系统,特别适用于大数据上的(准)实时分析统计.且具有较好的稳定性(Highly Available). 其相对比较轻量级,文档非常完善,也比较容易上手. Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala.Shark 的比较基本上可以归结为需要设计什么样的系统 Druid被设计用于: 一直在线的服务 获取实时数据 处理slice-n-dice式的即时查询 查询速度不同: Druid是列存储方式,数据经过压缩加入…

https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------…

十二.Druid缓存 连接Oracle数据库,打开PSCache,在其他的数据库连接池都会存在内存占用过多的问题,Druid是唯一解决这个问题的连接池. Oracle数据库下PreparedStatementCache内存问题解决方案: Oracle支持游标,一个PreparedStatement对应服务器一个游标,如果PreparedStatement被缓存起来重复执行,PreparedStatement没有被关闭,服务器端的游标就不会被关闭,性能提高非常显著.在类似SELECT * FROM…

一.impala存储 1.文件类型 2.压缩方式 二.impala分区 1.创建分区方式 partitioned by 创建表时,添加该字段指定分区列表: create table t_person(id int, name string, age int) partitioned by (type string); 使用alter table 进行分区的添加和删除操作: alter table t_person add partition (sex='man'); alter table t_…

1.安装impyla pip install impyla 2.在superset页面配置如下,此时impala是有kerberos认证的 impala://xxxx:xx/default?auth_mechanism=GSSAPI&kerberos_service_name=impala 如果遇到下面的问题,是thrift-sasl版本过高 The error message returned was:\n'TSocket' object has no attribute 'isOpen' 降…

目录 impala的简单介绍 概述 优点 缺点 impala和Hive的关系 impala如何和CDH一起工作 impala的架构及查询计划 impala/hive/spark 对比 impala的安装部署 安装环境准备 下载impala的所有依赖包 挂载磁盘 上传压缩包并解压 制作本地yum源 开始安装impala 所有节点配置impala impala的简单介绍 概述 有两个关于impala介绍的网址: https://docs.cloudera.com/documentation/ente…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

本文介绍了什么 ´ 电信级大数据分析典型需求 ´ Vertica数据库特点及与其他数据库对比 ´ Vertica核心技术介绍 ´ 基于Vertica的典型分系统架构简介 电信级大数据分析典型需求 ´ 海量数据存储:年分析数据量达到PB级 Counter数据:各网元收集的统计数据,可用于监控和测量网络性能 MR详单:即手机向网络上报的无线性能测量报告,反映了用户实时无线环境真实情况 CDR数据:呼叫详单记录,由各个接口中与该事件相关的信令综合而成,是对用户在移动网络中的通话.短信.数据业务的事件记…

http://blog.csdn.net/book_mmicky/article/details/39288715 2014年9月11日,Spark1.1.0忽然之间发布.笔者立即下载.编译.部署了Spark1.1.0.关于Spark1.1的编译和部署,请参看笔者博客Spark1.1.0 源码编译和部署包生成 .       Spark1.1.0中变化较大是sparkSQL和MLlib,sparkSQL1.1.0主要的变动有: 增加了JDBC/ODBC Server(ThriftServer),…

五大理由分析Springboot 2.0为什么选择HikariCP 2018-05-04 工匠小猪猪 占小狼的博客 本文非原创,是工匠小猪猪的技术世界搜集了一些HikariCP相关的资料整理给大家的介绍,主要讲解了为什么sb2选择了HikariCP以及HikariCP为什么这么快. 更多关于HikariCP的内容,可以搜索"工匠小猪猪的技术世界"公众号进行关注 Springboot2默认数据库连接池选择了HikariCP 默认的数据库连接池由Tomcat换成HikariCP. 如果在一…

一.前言 业务使用HBase已经有一段时间了,期间也反馈了很多问题,其中反馈最多的是HBase是否支持SQL查询和二级索引,由于HBase在这两块上目前暂不支持,导致业务在使用时无法更好的利用现有的经验来查询HBase.虽然HBase本身不支持SQL,但业界还是有现成的方案来支持,如Hive.Impala.Phoenix等.众多方案各有各的优势,本文主要对Phoenix作一个大概的介绍. Phoenix中文翻译为凤凰, 其最早是Salesforce的一个开源项目,Salesforce背景是一个搞…

SparkStreaming-流处理-规则动态更新-解决方案 image2017-10-27_11-10-53.png (1067×738) elasticsearch-head Elasticsearch-sql client spark streaming reload_百度搜索 基于spark streaming的网管系统告警过滤算法的设计与实现 - 其它论文 - 道客巴巴 scala - Spark Streaming into HBase with filtering logic -…

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…

一.MMP数据库 MPP是massively parallel processing,一般指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统.执行查询的时候,查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行,然后汇总返回给用户.MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题,但是也存在一些问题,例如:当节点数达到100左右的时候,MPP有些仍会遇到Scalability的问题,速度变慢,或者不稳定.而且,当增加或者删除节点的时候,需要的维护工作仍然比较大,集群会遇到数据迁移和重新平衡的问题.SQL on…

OLAP (Online analytical processing)[联机分析处理] 起源 数据库概念最初源于1962年Kenneth Iverson发表的名为"A Programming Language" (APL)的著作,它第一次提出了处理操作和多维变量的的数学表达式,后来APL语言由IBM实现. 随后数据库之父Edgar F. Codd提出了著名的关系数据模型理论<A Relational Model of Data for Large Shared Data Bank…

主数据源(由于代码没有办法复制的原因,下面图片和文字不一致) package com.zhianchen.mysqlremark.toword.config;import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;import org.mybatis.spring.anno…

转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.…

Druid和Spark对比 不是Spark专家, 如果描绘有错误, 请通过邮件列表或者其他方式告知我们 Spark实现弹性的分布式数据集概念的计算集群系统, 可以看做商业分析平台. RDDs能复用持久化到内存中的数据, 从而为迭代算法提供更快的计算速度. 这对一些工作流例如机器学习格外有用, 有些操作需要重复执行很多次才能达到结果的最终收敛.  Spark 提供了大量的算法用来查询和分析大量数据. Druid 被设计成增强的分析应用, 重点关注注入数据和查询数据的延时问题.  如果你开发了WEB…

  目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳,以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据,规模为15台机器,若以orcfile.parquet速度能快数倍 impala与presto性能相当,SparkSql逊色不少. 目前看presto相比impala 1.与hive实时共享元数据,impala需要用另外定时任务广播元数据,新生成的数据,用impala不能立即查询. 2.没有出现操作大数据集有时挂掉的情况 3.presto与hive都由fac…

背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. “所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去“,以前我们利用互联网解决现实的问题.现在我们已经不满足于现实,数据将连接成时间序列,可以往前可以观其历史,揭示其规律性,往后可以把握其趋势性,预测其…

Druid的简介 Druid首先是一个数据库连接池.Druid是目前最好的数据库连接池,在功能.性能.扩展性方面,都超过其他数据库连接池,包括DBCP.C3P0.BoneCP.Proxool.JBoss DataSource.Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验.Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池! Druid的功能 1.替换DBCP和C3P0.Druid提供了一个高效.功能强大.可扩展性好的数据库连接池. 2.可以监控数据库…

关键功能 Druid BoneCP DBCP C3P0 Proxool JBoss LRU 是 否 是 否 是 是 PSCache 是 是 是 是 否 是 PSCache-Oracle-Optimized 是 否 否 否 否 否 ExceptionSorter 是 否 否 否 否 是 监控 是 否 否 否 是 否 扩展 是 否 否 否 否 否 LRU LRU是一个性能关键指标,特别Oracle,每个Connection对应数据库端的一个进程,如果数据库连接池遵从LRU,有助于数据库服务器优化,…

需求分析:(用其它方法替代metabase中的某些功能)功能1.通过对sql查询语句的分析,得到所有表名,以及所有表的字段名,字段类型,字段注解信息.功能2.在sql语句执行查询前,校验sql语句是否正确,得到校验后的错误信息. 带着这个需求,我去学习并测试了jsqlparser和calcite和以及druid的相关功能,并在这里记录自己测试的结果(该结果只针对sql查询语句的解析) jsqlparser:上手容易,操作简单,只能对sql语句进行拆分解析,和数据库无关.calcite:功能强大,…

Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式. Druid功能介于PowerDrill和Dremel…