Fetch task 丢弃了mapreduce的作业的繁重任务,查询方便简单 1.第一种方式 2.linux命令行 3.地3中

之前项目中对于数据详情的查询使用的ddb技术,由于成本过高,现考虑使用开源的hbase框架,借此机会进行hbase的代码案例记录,之前已经对 hbase的原理进行介绍,介绍了hbase中的rowkey,列,列族,以及存储原理等,可以参考之前的博客,现只针对hbase的java Api进行分析. 一.连接配置,拿到 connection /** * 声明静态配置 */ private Configuration conf = null; private Connection connection

时间:2017/5/15 作者:李国君 题目:快速查询List中指定的数据 背景:当List中保存了大量的数据时,用传统的方法去遍历指定的数据肯定会效率低下,有一个方法就是类似于数据库查询那样,根据索引直接提取数据.      项目中遇到的软件卡顿的现象,其中一部分原因是因为数据量大的原因,所以有必要提高数据查询的速度.      这里先展示一下模拟的的方法:假设List集合中有500000个点,每个点都有他的属性值xIndex(x坐标),yIndex(y坐标),text(描述),相当于1000

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件emp.txt和dept.txt可以从本仓库的resources目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMAL(7,2

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

一.数据准备 为了演示查询操作,这里需要预先创建三张表,并加载测试数据. 数据文件 emp.txt 和 dept.txt 可以从本仓库的resources 目录下载. 1.1 员工表 -- 建表语句 CREATE TABLE emp( empno INT, -- 员工表编号 ename STRING, -- 员工姓名 job STRING, -- 职位类型 mgr INT, hiredate TIMESTAMP, --雇佣日期 sal DECIMAL(7,2), --工资 comm DECIMA

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

阅读目录 序 将查询的结果写入文件系统 集群数据迁移一 集群数据迁移二 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现.   下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的

mdl是数据操作类的语言,包括向数据表加载文件,写查询结果等操作 hive有四种导入数据的方式 >从本地加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE [tableName]; >从hdfs上加载数据 load data inpath 'hdfs://192.168.177.124:9000/opt/hive/warehouse/student.txt' >从其他表中查出数据并加载到其

[.NET] SQL数据分页查询 程序下载 范例下载:点此下载 原始码下载:点此下载 NuGet封装:点此下载 数据查询 开发系统时,使用C#执行SQL查询指令,就可以从SQL数据库里查询所需数据. SELECT Id, Name FROM Users 数据分页查询 当数据量过多时,系统会需要采用分页的方式来分批取得数据.这时可以改写原有的SQL查询指令,在其中加入ROW_NUMBER(),来为每笔资料打上编号.后续依照系统需求,取得某个编号范围内的数据,就完成在系统中提供数据分页查询的功能.(

mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目.旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据.mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法.mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式存储.以及内存cache等技术,使得数据扫描的速度大为增加.mdrill是分布式的,它以并行的方

较早之前,曾经介绍了一篇文章<使用DataGridView数据窗口控件,构建用户快速输入体验>,介绍了在传统DataGridView中嵌入一个数据窗口进行选择列表,从而实现数据快速录入的操作例子,在DevExpress的控件使用中,我们应该如何实现这种效果呢,本文首先通过简单的例子介绍一下,具体的实现过程.然后进阶具体的应用,指导我们实际的开发工作,以及在使用过程中需要注意的一些特殊问题,提供相应的解决方法. 1. GridControl集成SearchLookUpEdit的效果展现 首先我们

源:http://hi.baidu.com/james_xiao/item/79b961c90623093e45941623 一种快速查询多点DS18B20温度的方法 引言      为了满足实时性要求较高系统的设计需求,针对串联多个器件在一线制总线上的结构导致的在查询多点温度时速度缓慢的问题,北京铭正同创科技有限公司提出了一种快速查询多点温度的解决方案.本方案以Dallas公司开发的一线制数字温度传感器DS18B20为核心,通过采用每个并行端口上连接一个DS18B20器件,实现同时对多个DS1

如何把数据快速批量添加到Elasticsearch中 问题来源 最近新做一个项目,有部分搜索比较频繁的数据,而且量级比较大,预计一两年时间很可能达到100G,项目要求不要存在数据库中,最终出来有两个方案,一个是使用Protocol Buffers存储在文件上,另外就是存在Elasticsearch中,也方便搜索,但这两个方案需要验证,到底哪个方案好,从存储速度,搜索响应,占用空间方面做对比,而我负责给出Elasticsearch的部分技术建议! 验证需求 1.数据量:初步只算52亿条 2.写数据

mysql常用快速查询修改操作 一.查找并修改非innodb引擎为innodb引擎 # 通用操作 mysql> select concat('alter table ',table_schema,'.',table_name,' engine=innodb;') from information_schema.tables where table_schema not in ('information_schema','mysql','performance_schema') and engin

Hive的基本数据类型 DDL DML: 基本数据类型 对于Hive而言String类型相当于数据库的varchar类型,该类型是一个可变的字符串,不过它不能声明其中最多能存储多少个字符,理论上它可以存储2GB的字符数. 集合数据类型 数据类型 描述 语法示例 STRUCT 和c语言中的struct类似,都可以通过“点”符号访问元素内容.例如,如果某个列的数据类型是STRUCT{first STRING, last STRING},那么第1个元素可以通过字段.first来引用. struct()

R通过RJDBC包连接Hive 目前Hive集群是可以通过跳板机来访问 HiveServer, 将Hive 中的批量数据读入R环境,并进行后续的模型和算法运算. 1. 登录跳板机后需要首先在Linux下进行配置 从root权限切换到bzsys用户,才能够通过验证读取Hive.首先需要配置Hadoop的临时环境变量CLASSPATH路径 su bzsys export CLASSPATH=$CLASSPATH:/etc/hadoop/conf 2. 下载并安装RJDBC包 Linux下直接运行R的

Oracle导入excel数据快速方法 使用PLSQL  Developer工具,这个可是大名鼎鼎的Oracle  DBA最常使用的工具.    在单个文件不大的情况下(少于100000行),并且目的表结构已经存在的情况下——对于excel而言肯定不会超过了,因为excel文件的最大行为65536——  可以全选数据复制,然后用PLSQL  Developer工具.    1  在PLSQL  Developer的sql  window里输入select  *  from  test  for