什么是GreenPlumGreenPlum是业界最快最高性价比的关系型分布式数据库,它在开源的PostgreSQL的基础上采用MPP架构(Massive Parallel Processing,海量并行处理),具有强大的大规模数据分析任务处理能力。GreenPlum作为大数据融合存储平台中众多数据库之一,与其他数据库系统和文件系统一起,为OceanMind提供完整的OceanStorage大数据
2015年7月1日上午,国家授时中心增加了7:59:60这个时间来处理闰秒问题。对于使用网络时间协议进行时钟同步的操作系统而言,实在是不应该有什么问题才对,因为即使没有这多出的一秒,系统时钟不准个几秒也是常有的事儿啊。但是部分Linux(比如RHEL 6.2 64bit)上的部分应用(比如Greenplum数据库,也包括java和mysql这些)需要读取硬件时钟和系统时钟,这二者不一致时,就跑不动
 测试环境个人 MacBook 笔记本内存 32 GBCPU 6 cores本地 SSDGPDB 分配 5个 Segment InstanceCK 单 ServerNYC taxi data 简单测试对比首先我们今天测试的参考内容源自这里 -> https://clickhouse.com/docs/en/tutorial1. CK 数据加载首先我们根据官网指导,创建表:CREAT
转载 2024-03-15 19:26:28
524阅读
# GP和Spark性能对比 在大数据处理领域,GP(Greenplum)与Spark是两种常用的计算引擎。两者各有优缺点,针对不同场景会有不同的表现。在这篇文章中,我们将对GP和Spark性能上的差异进行比较,并给出一些简单的代码示例,帮助大家理解它们的使用方式。 ## 性能对比 ### 1. 技术架构 GP是一种基于PostgreSQL的分布式数据库,主要用于高并发的SQL查询。它采
原创 2024-09-06 05:00:17
102阅读
资源管理为了节省Doris集群内的计算、存储资源,Doris需要引入一些其他外部资源来完成相关的工作,如Spark/GPU用于查询,HDFS/S3用于外部存储, Spark/MapReduce用于ETL, 通过ODBC连接外部存储等,因此我们引入资源管理机制来管理Doris使用的这些外部资源。基本概念一个资源包含名字、类型等基本信息,名字为全局唯一,不同类型的资源包含不同的属性,具体参考各资源的介
转载 2024-09-12 14:20:13
174阅读
1、 0LTP 与 OLAP数据库系统一般分为两种类型,一种是面向前台应用的,应用比较简单,但是重吞吐和 高并发的0LTP类型;一种是重计算的,对大数据集进行统计分析的OLAP类型。Greenplum 属于后者,下面简单介绍下这两种数据库系统的特点。OLTP ( On-Line Transaction Processing,联机事务处理)系统也称为生产系统,它是事件 驱动的、面向应用的,比如电子商
基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.21. Kmeans数据:自己产生的三维数据,分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}, {10, 0, 10}, {10, 10, 0}, {10, 10, 10}Point number189,918,08...
原创 精选 2023-07-26 11:55:04
368阅读
转载自:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2012/08/13/2636149.html基于Spark-0.4和Hadoop-0.20.21. Kmeans数据:自己产生的三维数据,分别围绕正方形的8个顶点{0, 0, 0}, {0, 10, 0}, {0, 0, 10}, {0, 10, 10},{10, 0, 0}
转载 2021-08-17 21:02:40
244阅读
最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人,演讲时不分析代码原理,不根据事实,直接吹嘘flink比spark好,flink 能干掉spark 的话,今天就跟大家从技术,应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性:1.spark中批处理使用 RDD, 流处理使用 DStream,flink中批处理使用 Dataset, 流处理使用 DataStreams。目前flin
在批处理时代,Hive一枝独秀;在实时交互式查询时代,呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等,目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说,现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统,我们改如何选择呢?这里谈谈这些系统的区别和优
目录简介安装基础操作数据库表分区表视图增删改数据类型 简介俄罗斯搜索引擎Yandex于2016年6月发布,开发语言为C++,ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS。具有以下特点:ROLAP在线实时查询完整的dbms列式存储不需要任何数据预处理拥有非常完整的sql支持和函数支持批量更新支持高可用不依赖hadoop生态相比传统数据库,查询效率成倍数增长,
转载 2024-04-30 06:27:41
182阅读
# MapReduce Spark 性能对比数据的实现教程 ## 引言 随着大数据技术的不断发展,Apache Spark 作为一个强大的分布式计算框架,已被广泛应用于数据处理工作。MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型,而 Spark 则提供了更高效的计算能力。本篇文章将指导你如何实现 MapReduce 和 Spark性能对比,帮助你理解这两者的不同。 ## 流程概述
原创 8月前
74阅读
# Impala与Spark查询性能对比指南 作为一名新入行的开发者,你可能会面临很多不同的技术选择。Impala和Spark都是流行的大数据处理工具,它们在查询性能方面有着各自的特点。本文将带你了解如何进行Impala和Spark的查询性能对比,以及如何实施这一过程。 ## 流程概述 我们将整个对比过程步骤化,如下表所示: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1
# ArgoDB与Spark SQL性能对比实现指南 在大数据分析的世界中,选择合适的数据存储和查询引擎至关重要。本文将帮助你了解如何进行 ArgoDB 和 Spark SQL 的性能对比。整个过程包括数据准备、环境搭建、性能测试和结果分析。下面是整个流程的简要概述: | 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 数据集准备 | | 2 | ArgoDB 环境
原创 10月前
150阅读
现在开发B/S这种模式时我一般会首选是JAVA,不过以前也曾经用过ASP,PHP,.NET,前天我做了一个加法运算的性能测试,发现JAVA确实在性能上很突出,当然dotnet也错,java的性能在很大程度上是看他用的jdk版本,如果用jdk1.6性能要远远高于jdk1.4,不过即使用jdk1.6,其性能也只能和dotnet(dotnet我也是用最新dotnetframework...
转载 2006-12-22 11:01:00
659阅读
2评论
Impala介绍Impala支持的文件格式Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中,但值得注意的是,有一些格式的数据它是无法写入的(write to)。对于Impala无法写入的数据格式,我们只能通过Hive建表,通过Hive进行数据的写入,然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作
转载 2024-08-06 11:09:17
108阅读
近年来,NoSQL数据库凭借其易扩展、高性能、高可用、数据模型灵活等特色吸引到了大量新兴互联网公司的青睐,包括国内的淘宝、新浪、京东商城、360、搜狗等都已经在局部尝试NoSQL解决方案。目前市场上有很多优秀的NoSQL产品,如MongoDB 、SequoiaDB、Cassandra、HBase等,每个产品都有其特性,但也有各自的缺陷。  近日,知名独立基准测评机构Bankmark,针对目前市面上
转载 2024-05-27 22:15:18
92阅读
Chrome浏览器性能对比测试报告                十五年前,Netscape推出第二代浏览器并改名为Navigator。后来微软认识到浏览器的重要性,迅速推出了最早的IE版本,并捆绑进操作系统,最终打 败了Netscape。时间进入了
转载 2024-03-13 20:37:00
49阅读
Spark Load 通过外部的 Spark 资源实现对导入数据的预处理,提高 Doris 大数据量的导入性能并且节省 Doris 集群的计算资源。主要用于初次迁移,大数据量导入 Doris 的场景。Spark Load 是利用了 Spark 集群的资源对要导入的数据的进行了排序,Doris BE 直接写文件,这样能大大降低 Doris 集群的资源使用,对于历史海量数据迁移降低 Doris 集群资
优点:为了高效的使用CPU,数据不仅仅按列存储,同时还按向量进行处理;数据压缩空间大,减少IO;处理单查询高吞吐量每台服务器每秒最多数十亿行;索引非B树结构,不需要满足最左原则;只要过滤条件在索引列中包含即可;即使在使用的数据不在索引中,由于各种并行处理机制ClickHouse全表扫描的速度也很快;写入速度非常快,50-200M/s,按照每行100Byte估算,大约相当于50W-200W条/s的写
转载 2023-09-05 16:56:05
70阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5