P14 hadoop,hbase安裝步驟 文檔
?Hadoop，ZooKeeper，HBase,hive(HQL) 安裝步驟 Hadoop安裝： 首先我們統一一下定義，在這里所提到的Hadoop是指Hadoop Common，主要提供DFS（分布式
xnbw Hadoop 數據遷移工具，Apache Sqoop 1.4.6 發布 資訊
import into hive as parquet file and query option [ SQOOP-1524 ] - Error to import into hive as textfile
Airbnb開源ReAir工具，提供PB級數據倉庫的遷移和備份 資訊
Airbnb 大數據平臺架構 成為 Airbnb 公司提升產品決策的關鍵部分。其 Hive 數據倉庫從 2013 年中旬的 350 TB 暴增到 11 PB （2015 年末統計的數據）。隨著公司的成
jopen
P45 wince注冊表結構 文檔
CE的注冊表提供了兩種實現方式：基于RAM的注冊表（RAM-Based Registry）和基于Hive的注冊表（Hive-Based Registry）。我們可以選擇在Windows CE中使用任何一種注冊表
為什么如此難用？Hadoop 的 12 個技術痛點 資訊
Pig vs. Hive 你 在 Pig 里用不了 Hive UDFS。在 Pig 中你必須用 HCatalog 來訪問 Hive 表。你在 Hive 里用不了Pig UDFS。在 Hive 中無論是多么小的額外功能，我都不會感覺像寫一個
Hadoop，開發者糾結的十件事 資訊
Schema 的支持上。 3、 Pig 和 Hive 無法互通 Hive 和 Pig 用起來完全是兩個東西。熟悉 SQL 的開發者可以在 Hive 中使用類似的腳本，但是在 Pig 中卻不得不重新學習其語法。在
2017年DevOps的5大發展預測 資訊
Hive是一個基于Hadoop的開源數據倉庫，用于存儲和處理海量結構化數據。它是Facebook 2008年8月開源的一個數據倉庫框架，提供了類似于SQL語法的HQL語句作為數據訪問接口，Hive有如下優缺點：
P31 海量數據的高效存儲 --- 淘寶云梯極限存儲的原理和實踐 文檔
被寫入到對應的唯一的生命周期目錄下(依賴2的統計結果)。 4.使用hive的雙重分區映射生命周期目錄，這樣用戶可以通過靈活的hive分區過濾來獲得期望的數據。 5.數據驗證，為了保證應用極限存儲后結果
P30 極限存儲設計原理及實踐 文檔
被寫入到對應的唯一的生命周期目錄下(依賴2的統計結果)。 4.使用hive的雙重分區映射生命周期目錄，這樣用戶可以通過靈活的hive分區過濾來獲得期望的數據。 5.數據驗證，為了保證應用極限存儲后結果
P30 極限存儲設計原理及實踐 - 淘寶 文檔
被寫入到對應的唯一的生命周期目錄下(依賴2的統計結果)。 4.使用hive的雙重分區映射生命周期目錄，這樣用戶可以通過靈活的hive分區過濾來獲得期望的數據。 5.數據驗證，為了保證應用極限存儲后結果
P20 Hadoop 主要子項目介紹 文檔
Hadoop主要子項目介紹（Pig Zookeeper Hbase Sqoop Avro Chukwa Cassandra ）Hive 現 在Hadoop已經發展成為包含多個子項目的集合。雖然其核心內容是MapReduce和Ha
P6 大數據架構師基礎：hadoop家族，Cloudera產品系列等各種技術 文檔
的訪問和存儲。下面為詳細資料： 什么是HDFS及HDFS架構設計 HDFS+MapReduce+Hive快速入門 Hadoop2.2.0中HDFS為何具有高可用性 Java創建hdfs文件實例 MapReduce：
基于Hadoop2.5.0的集群搭建 經驗
0/hadoop-2.5.0.tar.gz Hive: http://apache.fayea.com/apache-mirror/hive/hive-0.13.1/apache-hive-0.13.1-bin.tar
P30 Apache Tez - 下一代Hadoop上的執行引擎 文檔
resource management & data processing)Pig (data flow)Hive (sql) Others (cascading) HDFS2 (redundant, reliable
P30 Tez - 下一代Hadoop上的執行引擎 文檔
resource management & data processing)Pig (data flow)Hive (sql) Others (cascading) HDFS2 (redundant, reliable
網易大數據平臺的Spark技術實踐 經驗
地適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。 在網易大數據平臺中，數據存儲在HDFS之后，提供Hive的數據倉庫計算和查詢，要提高數據處理的性能并達到實時級別，網易公司采用的是 Impala和Sha
Presto 來自Facebook的開源分布式查詢引擎 資訊
客戶端從輸出段中將數據取出，這些數據是從更底層的處理段中依次取出的。 Presto的運行模型和Hive或MapReduce有著本質的區別。Hive將查詢翻譯成多階段的MapReduce任務， 一個接著一個地運行。每一個任
淘寶Hadoop作業平臺：宙斯Zeus 經驗
從功能上來說，支持： Hadoop MapReduce任務的調試運行 Hive任務的調試運行 Shell任務的運行 Hive元數據的可視化查詢與數據預覽 Hadoop任務的自動調度 完整的文檔管理
Kylin 大數據時代的OLAP利器 資訊
與BI工具可無縫整合 Kylin典型的應用場景如下： 用戶數據存在于Hadoop HDFS中，利用Hive將HDFS文件數據以關系數據方式存取，數據量巨大，在500G以上 每天有數G甚至數十G的數據增量導入
大眾點評數據平臺架構變遷 經驗
開發了一些自定義的UDF 2.2 架構： 1. 存儲和計算都基于HIVE 2. GREENPLUM作為HIVE的“cache”存在，供用戶做一些小數據的快查詢，報表存儲。 3. 調度