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”. (有读者问:Druid 呢?我的回答是:检查后,我同意Druid 属于这一类别.) 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapRedu

Presto是一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速.实时的数据分析.它支持标准的ANSI SQL,包括复杂查询.聚合(aggregation).连接(join)和窗口函数(window functions).下图中展现了简化的Presto系统架构.客户端(client)将SQL查询发送到Presto的协调员(coordinator).协调员会进行语法检查.分析和规划查询计划.计划员(scheduler)将执行的管道组合在一起, 将任务分配给那些里数据最近的节点,然后监控执行过程

step1:构造连接Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db","root","123"); step2:构造语句String sql = "select username,password from t_user where

2012年秋季Facebook启动了Presto,Presto的目的是在几百PB级别数据量上面进行准实时分析.在摒弃了一些外部项目以后,Facebook准备开发他们自己的分布式查询引擎.Presto的语法基于ANSI SQL,大多数分布式查询引擎需要用户去学习一种新的语法,有的语法类似SQL,但是没有一种是和真正的SQL一样被人们所熟悉,并且有详尽的文档.Facebook希望这个决定能够使得培训新用户变得更容易更快速.依赖于 ANSI SQL也让Presto能够利用的现存的第三方工具. 在内部,

SQuirreL SQL Client   SQuirreL SQL Client 是一个用 Java 编写的程序,它允许您查看数据库的内容.发出 SQL 命令,以及如您将看到的,执行许多其他功能.构建该图形化前端是为了支持兼容 JDBC 的数据库. 更多SQuirreL SQL Client 信息   iSQL-Viewer  iSQL-Viewer是一个符合JDBC 2.x的SQL客户端,它支持多种数据库如PostgreSQL, MySQL, Oracle,和 Informix.它提供了许多

转自:http://www.blogjava.net/Carter0618/archive/2008/08/11/221222.html Spring Framework  [Java开源 J2EE框架] Spring 是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架. Spring提供了管理业务对象的一致方法并且鼓励了注入对接口编程而不是对类编程的良好习惯.Spring的架构基础是基于使用JavaBean属性的 Inversion of Control容器.然而,这仅仅是完整图景中的一部分

开到一遍不错的java开源整理,摘录一下,后续遇到好的继续更新. 构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置.Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理,并且把Ant脚本当作头等公民. 字节码操

转载至 大数据杂谈 (BigdataTina2016),同时参考学习 http://www.cnblogs.com/barrywxx/p/4257166.html 进行整理. 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL.“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark.

1. Presto 是什么   Facebook presto是什么,继Facebook创建了HIVE神器后的又一以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎,可以对PB级的数据进行快速的交互式查询.它支持标准的ANSI SQL.包含查询,聚合,JOIN以及窗口函数等.除了Facebook这个创造都在使用外,国内像京东,美团等也都有广泛的使用.对于英文不好的同学可以访问由京东创建的这个中文翻译站点:http://prestodb-china.com/,只是这个版本才0.100,现在最新版已到0.15

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

关于presto部署及详细介绍请参考官方链接 http://prestodb-china.com PRESTO是什么? Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据量支持GB到PB字节. Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题. 它可以做什么? Presto支持在线数据查询,包括Hive, Cassandra, 关系数据库以及专有数据存储. 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越

Presto 是由 Facebook 开源的大数据分布式 SQL 查询引擎,适用于交互式分析查询,可支持众多的数据源,包括 HDFS,RDBMS,KAFKA 等,而且提供了非常友好的接口开发数据源连接器. 介绍 Presto是一个运行在多台服务器上的分布式系统. 完整安装包括一个coordinator和多个worker. 由客户端提交查询,从Presto命令行CLI提交到coordinator. coordinator进行解析,分析并执行查询计划,然后分发处理队列到worker. 完全基于内存的

导读 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”. 背景介绍 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,

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.本文就带你来了解这些主流的开源SQL引擎!背景介绍 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

Facebook 正式宣布开源 Presto —— 数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析.该项目始于 2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用,运行超过 30000 个查询,每日数据在 1PB 级别.Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多. Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询.左右联接.子查询以及一些聚合和计算函数:支持近似

  Velocity  Velocity是一个基于java的模板引擎(template engine).它允许任何人仅仅简单的使用模板语言(template language)来引用由java代码定义的对象. 当Velocity应用于web开发时,界面设计人员可以和java程序开发人员同步开发一个遵循MVC架构的web站点,也就是说,页面设计人员可以只关注页面的显示效果,而由java程序开发人员关注业务逻辑编码.Velocity将java代码从web页面中分离出来,这样为web站点的长期维护提供

在使用Mybatis开发时,Mybatis返回的结果集就是个map,当返回map时只需要做好SQL映射就好了,减少了代码量,简单便捷,缺点是不太方便维护,但是写大量的vo类去返回也挺累的,这个看你个人以及团队取舍了 有时候我们需要按SQL查询时字段的顺序返回查询结果,此时通过指定 resultType="map"的返回值是没有顺序的,如果需要有序返回SQL查询时的字段只需要将resultType改成:java.util.LinkedHashMap 就可以了,即:resultType=&

报java.sql.SQLException: Column 'LC_ID' not found 的错误实际上是mysql在hibernate别名的问题 我的查询sql是 String sql2 ="select lc.lc_id  lcId from Uum_Logincheck lc "; 信息: Server startupin 13441 ms select lc.LC_ID lcId fromUum_Logincheck lc 2014-12-04 15:36:06,305

今天我们来说一下我们的mysql,个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理,不比收费的oracle差,而且mysql确实好用. 当我们查询慢的时候,我会做一系列的优化处理,例如分库分表,加索引.那么我们底层的索引到底长什么样子呢?为什么可以快速的查询出来数据呢,我们下面来解读一下mysql的索引. 在上面的博客里,我写过一篇基础的数据结构,基础的不能再基础了.https://www.cnblogs.com/cxiaocai/p/11235054.html 主要就是数组,链表,hash,队列,

基于Java的全文索引/检索引擎——Lucene Lucene不是一个完整的全文索引应用,而是是一个用Java写的全文索引引擎工具包,它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能. Lucene的作者:Lucene的贡献者Doug Cutting是一位资深全文索引/检索专家,曾经是V-Twin搜索引擎(Apple的Copland操作系统的成就之一)的主要开发者,后在Excite担任高级系统架构设计师,目前从事于一些INTERNET底层架构的研究.他贡献出的Lucene的目标是为各