P8 HBase 技術介紹 文檔
的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。 此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變的非常簡單。 Sqoop則
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P8 HBase分布式數據庫 文檔
的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。 此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變的非常簡單。 Sqoop則
分布式數據庫，HBase 0.92 發布 資訊
算能力，Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。 此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變的非常簡單。 Sqoop則
fmms 用Apache Spark進行大數據處理——第二部分：Spark SQL 經驗
在這一文章系列的第二篇中，我們將討論Spark SQL庫，如何使用Spark SQL庫對存儲在批處理文件、JSON數據集或Hive表中的數據執行SQL查詢。 Spark大數據處理框架目前最新的版本是上個月發布的Spark 1
jopen HBase之一【HBase基礎】HBase技術介紹 經驗
算能力，Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。 此外，Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變的非常簡單。 Sqoop則
Presto：Facebook的分布式SQL查詢引擎 資訊
數據倉庫中的數據存儲在幾個大型的 Hadoop HDFS 的集群上。 Hadoop MapReduce［2］和 Hive 被設計為用于進行大規模、高可靠性的計算，而且這些技術都被優化為用來提高整體系統的吞吐量。但是當我們的數據倉庫增長到
P27 淘寶數據應用開發平臺idata 文檔
用戶分類 非技術背景用戶 技術背景用戶 需求分類 ADHOC需求？ 類Excel查詢工具 圖形化拖拽 HIVE IDE 數據項目/數據產品？ 數據應用開發平臺 數據應用開發平臺 10. 數據字典， 知識庫，
P82 京東金融大數據分析平臺總體架構-v1.0 文檔
取數據文件 數據核查，Perl執行文件級數據質量檢查 數據加載，調用Hive Load數據命令，加載到數據平臺臨時數據區的Hive Table組件以實時和批量模式實現下列功能： 數據采集，輪詢NAS集群指定目錄，獲取數據文件（LZO壓縮）
Spark性能優化指南——高級篇 經驗
知道了數據傾斜發生在哪里之后，通常需要分析一下那個執行了shuffle操作并且導致了數據傾斜的RDD/Hive表，查看一下其中key的分布情況。這主要是為之后選擇哪一種技術方案提供依據。針對不同的key分布
思科安全大數據分析框架：OpenSOC 經驗
支持使用ElasticSearch實現自動化實時索引Telemetry數據流 支持使用Hive利用SQL查詢存儲在Hadoop中的數據 能夠兼容ODBC/JDBC和繼承已有的分析工具
Apache Kylin v1.1 正式發布 資訊
Calcite至1.4 KYLIN-1047 在Cube構建成功后清理Hive中間文件 KYLIN-589 當Hive返回空值時繼續Cube構建任務 KYLIN-772 支持可配置HBase壓縮算法，包括Snappy及GZip
為Hadoop數據細粒度的、基于角色的認證功能：Apache Sentry 經驗
Hadoop生態圈中的項目有著各自不同的、需要單獨配置的認證系統。Hadoop的靈活性使得生態圈中不同的項目（如Hive、Solr、 MapReduce，Pig）能訪問相同的數據。由于每個項目的認證配置都是獨立的，管
分布式數據倉庫系統，Apache Tajo v0.9 發布 資訊
r?Hadoop?2.2.0?up?to?Hadoop?2.5.1,?and expanded?Hive?Metastore?access;? ?-?Improved?catalog?backup?and?restore?feature
數據庫管理工具 DBeaver v4.0.3 發布 資訊
source, sequences) Hive: table data viewer/exporter fix. Array data type support. Hive Spark driver configuration
亞馬遜Web服務發布2013年推薦技術內容列表 資訊
Accumulo 與 Amazon Elastic MapReduce 在 EMR 上使用 Hive 使用 Hive、Powershell 和 EMR 分析大數據 來自: InfoQ
P40 spark--高效的分布式計算架構 文檔
YARN。Spark可以與MapReduce運行于同集群中，共享存儲資源與計算，數據倉庫Shark實現上借用Hive，幾乎與Hive完全兼容。 從Hadoop 0.23把MapReduce做成了庫，看出Hadoop的目標
Apache Kylin在百度地圖的實踐 資訊
集群機器：共4臺，1臺master(100G內存) + 3臺slaves(30G內存)。 軟件環境：CDH + Hive + HBase + Kylin 0.71 4. 基于Apache Kylin的二次開發 4.1
Apache Crunch：簡化MapReduce編程的Java庫 經驗
編寫的Java庫，用于創建MapReduce流水線。與其他用來創建MapReduce作業的高層工具（如Apache Hive、Apache Pig和Cascading等）類似，Crunch提供了用于實現如連接數據、執行聚