一、环境: 操作系统:Linux CentOS Linux release 7.3.1611 Presto版本:0.217 Hadoop版本:3.1.1 HIve 版本:3.1.0   二、安装Presto(单机版) 1. 解压到指定目录 tar -xzvf presto-server-0.217.tar.gz -C /data/a
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前言首先声明PostgreSQL声称自己是世界上最先进的开源数据库,但是我刚刚接触这个sql,公司原本使用的是orcale,现在的系统都在做兼容PostgreSQL数据库,可能会逐步的替代oracle,但是在转型的过程中为什么不选择mysql,毕竟他也是目前非常流行的一种数据库。大多组织选择使用PostgreSQL更加可靠,在保护数据方面非常擅长。内容:1.简介PostgreSQL标榜自己是世界上
Presto 安装配置Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,适用于交互式分析查询,数据支持GB到PB字节。Presto基于内存并行计算,减少了磁盘IO,查询速度快;能够连接多个数据源,实现跨数据源的连表查询。1. 版本选取Presto 分为 prestosql 和 prestodb 两个版本线,其中 prestosql 是由开源社区进行维护的,版本更新比较快;prestodb 是由 Fa
【生信MOOC】生信数据库2文章的文字/图片/代码部分/全部来源网络或学术论文,文章会持续修缮更新,仅供大家学习使用。目录【生信MOOC】生信数据库21、一级蛋白质序列数据库:UniProt 数据库2、一级蛋白质结构数据库:PDB数据库3、二级蛋白质结构数据库:结构域家族数据库Pfam4、二级蛋白质结构数据库:结构分类数据库CATH5、二级蛋白质结构数据库:结构分类数据库SCOP26、专项数据库:
1、Grafana 是什么,它用于什么目的?Grafana 是一个高度灵活且富有功能的数据可视化和监控平台,旨在为技术专业人员提供强大的方式来显示和分析他们的数据。下面将详细介绍 Grafana 的关键特点和它的使用场景。关键特点1. 数据源的多样性和兼容性Grafana 设计为可以与多种数据存储和监控工具兼容。它可以集成像 Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch,
目录一、Impala1.1 Overview1.2 数据类型1.3 其他1.4 Impala JDBC 1.4.1 Pom1.4.2 Code二、Presto2.1 Overview2.2 Presto的基本概念2.3 其他2.3 Presto JDBC 2.3.1 Pom2.3.2 Code一、ImpalaMaven项目编写Impala JDBC,使用Scala语言编写代码,
转载 2024-03-29 22:11:23
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业务数据存储是业务系统最基本的构成,构建数据中台,就是要将这些数据集中起来放到一个有更强算力的地方集中处理,所以对于数据集成的能力是构建数据中台最基本要求;从存储的发展历程来看,由于不同的业务场景需求,带来了数据存储的不同发展路径,在企业发展中随着业务规模的变化,也会选择不同的存储来支撑,所以每个企业一定会存在异构存储,如何将多异构存储中的数据集成起来是企业做数据中台需要面临的一个巨大问题;当然
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spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎。RDD是一种分布式内存抽象。1.1 Spark****是什么定义:Apache Spark是用于大规模数据 (large-scala data) 处理的统一分析引擎RDD 是一种分布式内存抽象,其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算,开且有一定的容错方式。而这也 是整个Spark 的核心数据结构,Spark 整个平台都围绕着RDD进行。Spark是
一、Flume基本概念  flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力。  flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位,它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息,这些Event由
  近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明.  presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在a
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一、presto动态化概述  近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看的说明.  presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。 一、概念行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。 二、简单实现行数据入口为了方便理解,还是先简单实现:<?php /** * 行数据入口类 */ class OrderGateway { /*定义元数据映射*/ private $
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本专题将会从0到1实现告警处理流程,并会讲解实现过程中使用到的Flink中的技术。1 Flink的工作方式使用Flink常用的方式是将Flink作为管道和管道之间的处理器,Flink从中读取数据,进行逻辑计算后,将结果写入到目的,这里的和目的可以是同一类系统,例如,都是kafka。Flink内置的和扩展的Connectors:https://ci.apache.org/projects/fli
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shardingsphere 4.1.1多主多从集成dynamic多数据源与mybatis-plus最近接到一个需求,在一个老旧的项目中,需要集成读写分离框架,并且后续需要考虑扩展到分库存储,基于以上考虑,我将技术框架锁定在了shardingsphere一、简介Shardingsphere的源码地址:https://github.com/apache/shardingsphere/tree/4.1
现如今,在谈到商业智能(BI)分析工具时,目前国外主要的两个行业领导者分别是微软的PowerBI和Tableau。根据著名国际咨询公司Gartner公布的2017年度北美BI魔力象限报告中内容指出,微软的Power BI在未来大有赶超Tableau之势。但是在国内,根据著名IDC机构发布的《2017年中国商业智能(BI)市场跟踪报告》表明,国内BI厂商帆软已经超越了SAP、IBM、Tableau、
1.背景介绍在今天的数据驱动经济中,实时数据分析已经成为企业竞争力的重要组成部分。随着数据规模的增加,传统的批处理方法已经无法满足实时性和高效性的需求。因此,流处理技术(Stream Processing)成为了一种重要的数据处理方法。Apache Flink是一个流处理框架,它可以处理大规模的实时数据,并提供了丰富的数据处理功能。本文将从以下几个方面进行阐述:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和
第4章 SparkSQL数据源4.1 通用加载/保存方法4.1.1 手动指定选项的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询。的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时,Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项s
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上周写代码遇到了切换数据源的问题,在同一个方法中向两个不同数据源做一些操作,但是这个方法使用了事务,所以网上一般动态切换数据源的方法就失效了。框架是spirngmvc+hibernate,数据库是oracle,连接池druid。 一般情况下,操作数据都是在DAO层进行处理。一种办法是使用多个DataSource 然后创建多个SessionFactory,在使用Dao层的时候通过不同的Session
# Spark数据源支持的格式 在大数据处理领域,Apache Spark是一个非常流行的框架,它的灵活性和强大的数据处理能力使其成为开发者喜欢的选择之一。在使用Spark时,了解其支持数据源格式是至关重要的,这不仅可以帮助你更好地管理数据,还能提高数据处理的效率。本文将教你如何实现“Spark的数据源支持哪些格式”,并以可执行的示例代码帮助你理解每个步骤。 ## 实现步骤 为了让你清晰地
原创 9月前
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一、读取日志格式使用的测试数据是Tomcat的访问日志,日志格式如下192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/ HTTP/1.1" 200 259 192.168.88.1 - - [30/Jul/2017:12:53:43 +0800] "GET /MyDemoWeb/head.jsp HTTP/1.1" 200
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