下一個數據孤島，因此SQL-on-Hadoop獲得了越來越多的關注。 Apache Hive 0.13發布。Hive是最早的基于Hadoop的SQL引擎。 Apache 基金會宣布Apache Dri

五，Hadoop結合項目說明 六，性能測試 七，擴展產品 1，云計算產品概況 Hadoop數據倉庫Hive，可以學習學習，Hive提供了SQL編程接口，為Hadoop在數據倉庫應用邁出了一大步。數據倉庫通常將大量數

rpm hbase-0.92.1-cdh4.1.2.p0.24.el5.noarch.rpm hive-0.9.0-cdh4.1.2.p0.21.el5.noarch.rpm oozie-3.2

Data IntegrationDB syncTT調度 系統安全 控制系統 審計系統自動化運維系統Hive運行時 監控 系統 實時分析系統可視化引擎數據 監控 和 管理 系統Hadoop Map ReduceHadoop

學習、即席查詢（ad-hoc query）、圖計算等應用，Spark版本比基于MapReduce、Hive和Pregel的實現快上十倍到百倍。其中內存計算、數據本地性 （locality）和傳輸優化、調

領導的開發團隊利用不同的組件，包括開源數據庫、 PostgreSQL 、 Apache Hadoop 數據分類技術和 Hive （ Facebook 公司開發的內部 Hadoop 項目）開發出的新型數據庫。 HadoopDB

SQL：可以執行 SQL 查詢，包括基本的 SQL 語法和 HiveQL 語法。讀取的數據源包括 Hive 表、Parquent 文件、JSON 數據、關系數據庫（MySQL 等）等。 Spark Streaming：Spark

運行環境要求： Hadoop Hadoop: 2.2.0.2.0.6.0-61 or above Hive: 0.12.0.2.0.6.0-61 or above HBase: 0.96.0.2.0

“當用戶登錄到計算機時，系統會調用用戶配置文件服務來創建特定的目錄并掛載用戶注冊表 Hive 文件（普通賬戶沒有該權限）。在理論上，除了加載 Hive 文件之外，特權賬戶需要做的唯一事情就是創建基礎配置文件目錄。這應該

是眾多SQL on Hadoop中的一個，此外還包括： Hadoop上原生的Hive Hortonworks主導的Hive演進項目Stinger Cloudera主導的Impala MapR主導的Apache

增強了清理任務以確保Cube構建成功后在本地操作系統，HDFS／HBase等不遺留垃圾文件等 添加配置項允許講Hive中間表輸出到指定數據庫 增強HBase Corprocessor 以提升查詢性能 Kylin

（發表于2004年12月），是Google MapReduce克隆版 Hive：由facebook開源，基于MR的 數據倉庫 ，數據計算使用MR，數據存儲使用HDFS，Hive 定義了一種類 SQL 查詢語言——HQL： 類似SQL，但不完全相同

行列混合存儲+Mapreduce EMC Greenplum Teradata Asterdata Hive(RCFile) 9. Google 數據分析技術列表MapReduce GFS Bigtable

Reference and Developers Guide for more. Hive Translator - Hive translator has been added as a technology

parquet.compression.codec: snappy -> gzip spark.sql.hive.convertMetastoreParquet: false -> true spark.sql

actorId.全部初始化到表中。 2.2 啟動流程 1）根據路徑解析*.bpmn2或*.bpmn 檔,放入到記憶體中。 在該類註冊了相關的物件org.jbpm.bpmn2.xml.BPMNSemanticModule

dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html 9. Hive Apache Hive是面向Hadoop生態系統的數據倉庫。它讓用戶可以使用HiveQL查詢和管理大數據，這是一種類似SQL的語言。

t-dist/hadoop-hdfs/HdfsUserGuide.html 9. Hive Apache Hive是面向Hadoop生態系統的數據倉庫。它讓用戶可以使用HiveQL查詢和管理大數據，這是一種類似SQL的語言。

以及內存表等優勢，承擔了日志數據的即席 查詢工作。在性能方面，普遍比Hive高2-10倍，如果使用內存表的功能，性能將會比Hive快百倍。 Yahoo 。Yahoo將Spark用在Audience E

用其基于內存的特點，特別擅長迭代式和交互式數據處理；Shark處理大規模數據的 SQL查詢，兼容Hive的HQL。本文要重點介紹的Spark??? Streaming，在整個BDAS中進行大規模流式處理。