Spark 分布式SQL引擎

一.概览 Spark SQL除了使用spark-sql命令进入交互式执行环境之外,还能够使用JDBC/ODBC或命令行接口进行分布式查询,在这个模式下,终端用户或应用可以直接和Spark SQL进行交互式SQL查询而不需要写任何scala代码. 二.使用Thrift JDBC server spark版本    :1.4.0 Yarn版本     :CDH5.4.0 1.准备工作 将hive-site.xml拷贝或link到$SPARK_HOME/conf下 2.使用spark安装目录下脚本启动

摘要: 本文着重介绍 DRDS 执行计划中各个操作符的含义,以便用户通过查询计划了解 SQL 执行流程,从而有针对性的调优 SQL. DRDS分布式SQL引擎 - 执行计划介绍 前言 数据库系统中,执行计划是对 SQL 如何执行的形式化表示,往往由若干关系操作符构成,用户可以通过对应的 EXPLAIN 命令查看,并通过执行计划大致了解 SQL 的执行过程和执行方式,如全表扫描还是索引扫描,归并连接还是哈希连接等.执行计划可以为用户进行 SQL 调优提供重要依据. DRDS 执行计划 与多数数据库

DRDS (阿里云分布式关系型数据库服务,https://www.aliyun.com/product/drds)于 4 月 30 号发布了 5.3 版本,这是一个年度大更新.主要带来了以下特性: 性能提升.在大多数场景下(拆分键上的等值查询.读写分离等),同规格的吞吐量(最大 QPS)可以提升到之前的300%. 原生分布式事务.无需额外付费或者开通,不依赖第三方组件,即可执行分布式事务.提供柔性事务与 XA 两种实现. Outline.在无需改动程序的情况下,即可通过创建 Outline 的形

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,

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

事因偶然,开始了apache storm源码的阅读历程,即而了解到apache spark一时风头无两,又一头坠入到无比陌生的scala世界,开始了艰涩的spark源码阅读之路. 阅读不是目的,用这些工具来解决实际中的问题才是根本,恰好由于通信公司利润下降,行业景气度不如之前,人心思变,于是在没做太多思量的情况下,开始了真正的数据搬运工生涯. 分布式分析引擎 由于一开始只对spark和storm有所了解,所以用来做一些简单的批处理分析和实时数据分析,还是能够凑效的,但是一遇到规则复杂的业务系统,

1.Spark Streaming是什么? a.Spark Streaming是什么? Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存

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SQ

大数据时代,数据的价值越来越被重视,企业从海量大数据中挖掘所需要的信息,用来驱动业务决策以获得更大的商业价值.与此同时,出现了越来越多的大数据技术帮助企业进行大数据分析,例如 Apache Hadoop,Hive,Spark,Presto,Drill,以及今天我们即将介绍的 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 项目等,都是使用 SQL 语言就可以分析大数据,极大地降低了大数据的使用门槛.这些大数据技术提供 SQL 查询接口,不只是因为 SQL 学习成本低,同时也和 SQL