Binlog型實時增量數據落地為準實時Hive還原表 基于分鐘級時間分區存儲 每個分區中一份全量數據 提供UDF獲取最新分區 基于實時增量日志每天生成一份拉鏈表 20. 關鍵環節詳解—實時數據分發準實時Hive還原表的實現思路

）能力以支持超大規模數據，最初由eBay Inc. 開發并貢獻至開源社區。它能在亞秒內查詢巨大的Hive表。 KYLIN是什么? - 可擴展超快OLAP引擎: Kylin是為減少在Hadoop上百億規模數據查詢延遲而設計

何則是值得商榷的。比如說， superlxw1234 同學通過實驗對比了“ Hive over HBase ”和“ Hive over HDFS ”后驚奇的發現 [2] ，除了在使用 rowkey 過濾時，基于

爭性。 盡 管許多Apache社區的項目和商業化Hadoop項目都非常活躍，并以來自HBase、Hive和下一代MapReduce（YARN）的技術不斷完善 著Hadoop體系，我依然認為，Hadoo

Binlog型實時增量數據落地為準實時Hive還原表 基于分鐘級時間分區存儲 每個分區中一份全量數據 提供UDF獲取最新分區 基于實時增量日志每天生成一份拉鏈表 20. 關鍵環節詳解—實時數據分發準實時Hive還原表的實現思路

MapReduce：高性能的計算能力 Zookeeper：穩定服務和failover機制 Pig&Hive：高層語言支持，便于數據統計 Sqoop：提供RDBMS數據導入，便于傳統數據庫向HBase遷移

高。Phoenix最近增加了一個Spark連接器，添加了自定義函數的功能。 11. Hive 隨著Hive過去多年的發展，逐步成熟，今年發布了1.0正式版本，它用于基于SQL的數據倉庫領域。目

中對結構化數據的處理。在引入 DataFrame 之前，Spark 之有上針對結構化數據的 SQL 查詢以及 Hive 查詢。 這些查詢的處理流程基本類似：查詢串先需要經過解析器生成邏輯查詢計劃，然后經過優化器

據批量處理的。 5 ） Hive 是介于 Pig 和 RDBMS 之間的系統。 Hive 以 HDFS 為存儲，但是查詢語言是基于 SQL 的，而且 Hive 要求所有數據必須存儲在表中，

r，TaskTracker，編寫mr job Hive：部署hive，書寫hive sql，得到結果 Presto：類hive，不過比hive快，非常值得學習 3.4.5. 分布式日志收集

SQL成為了正式版本，這意味著它將更加的穩定，更加的全面。或許，是時候從HIVE轉向Spark SQL了。根據我們的項目經驗，代碼庫從HIVE向Spark SQL的遷移還是比較容易的，畢竟二者的SQL語法非常

的完成。在oozie里，每一個job對應一個action節點，這個節點可以是java，hadoop FS，mapred，hive，sqoop，OS shell等等。job之間的依賴通過動作節點完成，fork，join等。觸發

使三個class.getInstance線程安全 KYLIN-1497 在CDN等某些平臺上不能正確找到hive依賴 KYLIN-1507 跨天的時間分區工作不正常 KYLIN-1513 打包時Tomcat的MD5校驗工作不正常

要的底層支撐平臺之一。在TDW 平臺中，除了MR程序會生成MapReduce作業外，被廣泛應用的Hive、tPig等計算框架最終也會把查詢語言翻譯成MapReduce作業來進行 計算，因此對MapRe

直接編寫應用程序 Tez提供了一套通用編程接口 適合編寫有依賴關系的作業 優化Pig、Hive等引擎 下一代Hive：Stinger 好處1： 避免查詢語句轉換成過多的MapReduce作業后產生大量不必要的網絡和磁盤IO

查詢引擎，可用來進行高速、實時的交互式數據查詢與分析。Presto 在 CPU 的性能和主要的查詢性能上比 Hive/MapReduce 要好7~10 倍以上。每天，會有 1000 名 Facebook 員工使用

使用正在減少，因為他們更喜歡HBase，因為它的更簡單的一致性模型，以到其MapReduce能力。 離線處理使用Hadoop 和 Hive。 日志，點擊，feeds數據使用 Scribe [6]，把其聚合并存在 HDFS，其使用 Scribe-HDFS

據集。MapReduce、Hive、Pig等類 似的應用程序將能夠申請內存進行緩存，然后直接從數據節點的地址空間中讀取內容，通過完全避免磁盤操作極大地提高掃描效率。Hive現在正在為ORC文件 實現一個非常有效的

，HBase，NoSQL，Cassandra，GFS, MapReduce, BigTable，Hive，Pig，python…… 這些蛇精病和大怪獸了。我不認識它們，還有什么妖怪沒記進來的，請各位繼續在評論里補充。

要各種各樣的特性。facebook的 那些人覺得mapreduce程序太難寫，于是就開發了Hive，Hive就是一套能把SQL語句轉成Mapreduce的工具，有了這套工具只要你會 SQL就可以來Ha