Hive

征服大数据:大数据知识体系图

在我看来,学习大数据最起码要有如下四项前提:大数据知识体系自己的大数据平台大数据项目阅读源码大数据知识体系首先,我们必须清楚的吗,明白自己学习大数据是要学什么东西,如果愣头青这里学一点那里学一点都不知道是干啥的,只会浪费很多时间。

说比特币价格波动大 美股笑了

过去一周,美股市场迎来大幅反弹,一直被诟病价格波动大的加密市场则正在逐渐走出自己的独立行情。过去一周,美股市场迎来大幅反弹,一直被诟病价格波动大的加密市场则正在逐渐走出自己的独立行情。过去一周,美股市场迎来大幅反弹,一直被诟病价格波动大的加密市场则正在逐渐走出自己的独立行情。

Steem夺权战 孙宇晨“败北”

文|嚯嚯编辑|文刀孙宇晨收购SteemitInc一个月后,3月20日晚10点,Steem分叉出新链Hive,以此摆脱“一人治理”隐忧,也为Steem社区和孙宇晨之间的“夺权”战暂时画上了终点。

「案例」携程网-机票数据仓库建设解决方案

基于Hive 的搜索性能一直被广泛诟病,特别是针对 adhoc 查询,机票部门在 2016 年调研并部署了 Facebook 开源的基于内存和 Pipeline 的查询引擎 Presto,在没有享受到 local 数据获取的前提下,查询性能较原生的 Hive 引擎或者 Spark

大数据平台建设系列:(三)实时数据仓库(实时数仓)建设

数据的实时处理能力成为企业提升竞争力的一大因素,最初阶段企业主要采用来一个需求,编写一个实时计算任务的方式来处理实时数据,随着需求的增多,计算任务也相应增多,并且不同任务的开发人员不同,导致开发风格差异化,该阶段的实时数据处理缺乏统一的规划,代码风格差异化严重,在维护成本和开发效

Hive取非Group by字段数据的方法

对应到本文的目的,直接从数组获取第一个元素就达到目的了,这样做:selectsid,collect_set[0]fromtable2groupbysid;结果如下:1112 113 124 125 16713总结:Hive不允许直接访问非group by字段;对于非g

如果你也想做实时数仓

随着IT技术走向互联网、移动化,数据源变得越来越丰富,在原来业务数据库的基础上出现了非结构化数据,比如网站log,IoT 设备数据,APP 埋点数据等,这些数据量比以往结构化的数据大了几个量级,对 ETL 过程、存储都提出了更高的要求;互联网的在线特性也将业务需求推向了实时化,随

CDH5部署三部曲之三:问题总结

本文是《CDH5部署三部曲》的终篇,前面两章完成了CDH5集群的部署和启动,本章将实战中遇到的问题做个总结,如果碰巧您也遇到过这些问题,希望本文能给您一些参考;前文链接《CDH5部署三部曲之一:准备工作》《CDH5部署三部曲之二:部署和设置》启动集群服务报错首次启动集群服务报错,

现在大数据这么火,要不要追赶大数据AI的热潮?

大多数的程序员都是一样,多数处于长时间加班、熬夜和超负荷的工作状态。若想继续在IT行业内打拼的程序员便只能追求成为更高技术水平的架构师或转至管理层这两方面寻求职业生涯的突破。随着大数据的爆发,中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌,不仅是企业,更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。

大数据干货丨cdh5.14.2中集成安装kylin与使用测试

一:kylin 简介Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

用于数据科学的十大编程语言

国外媒体近期整理了一份数据科学的十大编程语言:1.JuliaJulia是一种开放源代码编程语言,它还是一种可访问,直观且高效的基本语言,其速度超过了R和Python。

字节跳动 EB 级 HDFS 实践

HDFS简介因为 HDFS 这样一个系统已经存在了非常长的时间,应用的场景已经非常成熟了,所以这部分我们会比较简单地介绍。

MapReduce过程详解及其性能优化(详细)

6个Mapper处理的数据是128M,1个Mapper处理的数据是32M;再例如一个目录下有三个文件大小分别为:5M10M150M 这个时候其实会产生四个Mapper处理的数据分别是5M,10M,128M,22M。

Kylin简介

1.Kylin定义Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。2.

每周AI应用方案精选:AutoEye 筛查系统;3D视觉识别系统等

每周三期,详解人工智能产业解决方案,让AI离你更近一步。解决方案均选自机器之心Pro行业数据库。方案1:AutoEye 筛查系统——慧眼糖网解决方案简介:如果能够通过筛查及早发现和诊断糖网病变,病人就能得到及时的治疗,减少失明的几率和后期治疗的费用。

霍尼韦尔亮相新一代过程控制技术:创新引领流程工业自动化的演进

工业自动化是20世纪以来现代制造领域中最重要的技术之一,自动化技术的不断演进推动着每个产业的迭代升级。无论是生产工艺、效率、质量或是生产安全,无不会随着自动化技术的革新而发生跳跃式的发展。在石油、化工等流程工业领域,有一家企业一直引领着自动化技术的演进。

关于大数据平台架构的设计探究

近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。

大数据中Hive与HBase的区别与联系

二者联系Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。

饿了么元数据管理实践之路

大数据挑战Challenge多种执行、存储引擎,分钟、小时、天级的任务调度,怎样梳理数据的时间线变化?任务、表、列、指标等数据,如何进行检索、复用、清理、热度Top计算?怎样对表、列、指标等进行权限控制,任务治理以及上下游依赖影响分析?

银行数据平台进化的最佳路径是什么?

DT时代,银行业务趋向敏态化,数据量呈现出爆炸式增长态势,这些蕴涵无限价值的大数据给整个银行体系带来了创新动能,成为银行提升竞争力的关键因素。从业界数据管理和数据利用的趋势来看,数据平台进化已成为各银行急需解决的问题。如何选择进化路径?

BAT年薪58W大数据,AI技术全链路线教程(源码+视频)曝光,限免

最近几年,大数据火了起来,吸引着越来越多的人加入到学习大数据的队伍之中,其中0基础的小白也有不少,甚至有的连编程语言不太了解,所以说有些同学就对自己失去了信心,认为自己学习不了大数据,那么这肯定是错误的。大数据到底应该如何学习?大数据的架构在什么介质之上?应用在什么场景?

高技能人才或是未来 5-10 年大数据发展的最大瓶颈

大数据无疑是当下最流行的热词和前沿技术之一。本质上,大数据具有三大类特征:快速、海量和复杂,大多数公司都在经历着这三大特征的各种形态组合。目前,这些特征中,还存在很多较难以解决的挑战,诸如处理数据流中的丢失、重复问题,数据质量参差不齐,数据存储成本高,大数据人才缺乏等。

大数据干货丨最全面得的Hive性能优化

1.介绍  首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题?数据量大不是问题,数据倾斜是个问题。jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长。

什么大数据你真的了解么?

说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4

大数据典型案例:数据治理平台的建设与实践

背景作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。经过多年的发展,美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案,核心由数据仓库+各种数据平台的方式实现。

Hive的连接和运行模式的学习

Hive的连接启动hadoop的时候将history也启动,如果出问题,可以方便我们后续定位首先将Hive变成对外开放启动hiveserver2我们查看下如果杀掉需要用kill -9 PID的方式启动beeline查看帮助信息简单使用下,和mysql中显示一样官网我们往下拉!

字节跳动在Spark SQL上的核心优化实践

本文作者是字节跳动数据仓库架构负责人,数据仓库架构团队负责数据仓库领域架构设计,支持字节跳动几乎所有产品线(包含但不限于抖音、今日头条、西瓜视频、火山视频)数据仓库方向的需求,如 Spark SQL / Druid 的二次开发和优化。

Hudi对比|Apache Hudi与Apache HBase等系统的对比

Apache Hudi填补了在DFS上处理数据的巨大空白,并可以和一些大数据技术很好地共存。然而,将Hudi与一些相关系统进行对比,来了解Hudi如何适应当前的大数据生态系统,并知晓这些系统在设计中做的不同权衡仍将非常有用。

Hive的导入导出和常用过滤语句的学习

数据的导入load data [local]创建数据表加载数据load data local inpath '/data/hivetest/stu_info_two' into table stu_info;加载HDFS数据,移动数据文件到表对应的目录我们先清空数据truncat

基于大数据体系构建数据仓库 百度云百度网盘 视频分享

(项目总体架构图)课程介绍第一课 数据仓库的概念和ER实体模型第二课 实体关系(ER)建模理论及应用场景案例1第三课 Data Vault建模理论及应用场景案例1 Anchor建模理论及应用场景第四课 大数据体系架构以及Hadoop spark基础架构第五课 hive体系结构与优

数据仓库工具--hive

Hive简介1.什么是HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。

Apache Kylin在小米集团的应用(技术架构、应用场景)

作者:小米大数据团队01 背景如今的小米不仅是一家手机公司,更是一家大数据与人工智能公司。随着小米公司各项业务的快速发展,数据中的商业价值也越发凸显。而与此同时,各业务团队在数据查询、分析等方面的压力也与日剧增。

查询Hudi数据集

欢迎关注微信公众号:ApacheHudi从概念上讲,Hudi物理存储一次数据到DFS上,同时在其上提供三个逻辑视图,如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。

美团起源数据治理平台的建设与实践

大数据技术与架构点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号!暴走大数据点击右侧关注,暴走大数据!背景作为一家高度数字化和技术驱动的公司,美团非常重视数据价值的挖掘。在公司日常运行中,通过各种数据分析挖掘手段,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。