一、Hive背景介绍    Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理机器学习的需求而产生发展的。马云在退休的时候说互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql
PIE-SDK 二次开发PIE-SDK是一套PIE的可重用的通用的二次开发组件集,基于PIE-SDK我们可以进行组件式插件式的二次开发,下面我将分别介绍如何使用PIE-SDK进行组件式插件式的二次开发注:需要安装好vs2015以及PIE-SDK组件式二次开发为支持组件式二次开发,PIE-SDE为我们提供了MapControl、TOCControl、PageLayoutControl三个控件使用
转载 2024-09-24 11:28:17
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使用场景ElasticSearch是一款开源的非常火爆的文档索引引擎, 大小公司都比较青睐的一款做日志检索、分析、查询的工具。但是ElasticSearch的数据依靠本地磁盘来做存储,虽然有三副本机制来保障数据的可靠性,但是磁盘的容量毕竟有限,如果希望保留更长时间的历史数据,如30天至半年的数据,ElasticSearch的本地存储就显得捉襟见肘了。为了更好的满足历史数据的保存检索,推荐一种非常
转载 2024-04-23 16:33:55
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第10章 企业级调优10.1 执行计划(Explain)1)基本语法EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query2)案例实操(1)查看下面这条语句的执行计划没有生成MR任务的hive (default)> explain select * from emp; Explain STAGE DEPENDENCIES: Stage-
本文主要为帮助大家理解ES原理,了解它为啥快,简化部分内容便于理解。1. ES用途1.1 ES是什么?ES是建立在Lucene基础之上的分布式准实时搜索引擎。核心:分布式Lucene全文搜索。1.2 什么场景需要用ES1. 业务需要进行大量数据实时检索时,传统关系型数据库无法支撑。2. 需要进行分词检索,语义检索3. 需要大数据分析符合上面特征都可以考虑,如日志收集、订单数据链查询,文章检索等。
转载 2024-02-19 17:56:47
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1、ES(elasticsearch)搜索引擎:ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。同时ES还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。2、Hive是基
转载 2023-06-14 20:33:48
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Hive的简介 Hive由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具,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表,并提供类 SQL 查询功能。本质是将 HQL 转化成 MapReduce 程序1)Hive 处理的数据存储在 HDFS上2)Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce3)执行程序运行在 Yarn 上 Hiv
最新在学习大数据,期间一直弄不清楚hivehbase之前的区别及使用场景,经查阅资料得出如下总结!      Hive中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据Hive本身不存储数据,它完全依赖HDFSMapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。
转载 2023-09-20 06:59:58
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作者:腾讯云大数据ES团队自治索引是腾讯云ES推出的一站式索引全托管解决方案,应用于日志分析、运维监控等时序数据场景,提供分片自动调优、查询裁剪、故障自动修复、索引生命周期管理等功能。可在降低运维与管理成本的同时,提高使用效率与读写性能。背景概述腾讯云ES团队从大量的运营实践中发现,索引的合理设置是业务高效稳定运行的基础,现实中索引管理不仅使用门槛高、运维投入高,更是很多线上问题的源头,目前ES
ElasticSearch概述Elaticsearch,简称为eses是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理PB级别(大数据时代)的数据es也使用java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。Ela
一、背景 公司有些比如使用算法训练的模型数据等需要快速的检索性能,最终选择使用ES来存储,然后使用别名来区分每一批次的最新数据,对外(web接口)只需暴露别名即可。二、常规实现ES数据全量数据摄入(Overwrite模式) 覆盖方式或许是公司最常用的方式,每天T+1或者T+0去更新数据,然后切换索引别名,以下是具体的实现方式。 1)使用Hadoop导入add jar /xxx/scripts/j
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文章目录Elasticsearch 介绍Elasticsearch 简介Elasticsearch 作用Elasticsearch 核心概念Elasticsearch特点优势知识扩展 Elasticsearch 介绍Elasticsearch 简介Elasticsearch简称es,是一个开源得高扩展得分布式全文检索引擎,它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,
#前言1.hive介绍##2. centos7安装mysql######     目的:为了存储hive的元数据表,如果用hive自带的Derby库,起一个hive shell连接就要单独创建一个库,不能够共享元数据表。 ######     1.直接yum安装没有源,所以先下载rpm包######     2.查看当前可用的mysql安装资源     yum repolist enabled |
这周二我们20级软工进行了Hive数据清洗分析可视化的极限测试。本来这是一个5个小时完成的项目,我整整做了两天还要多一点,而且我之前已经配置好了所有的环境。做的过程中心态一定要好,不要轻易破防!!!这次测试的流程主要分为五个步骤。1、数据导入2、数据清洗3、数据分析处理4、Sqoop导入Hive数据到MySQL5、通过javaweb+echarts进行数据可视化下面是我做的具体流程代码。一、数据
转载 2024-08-16 13:06:21
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大数据存储框架之Hive概述 之前有写到HBase,那是老夫在开发过程中实际使用的一个存储数据库,HBaseHive同样作为大数据存储中最优秀的两个存储框架,都有着彼此的优势,HBase更适合实时,Hive更适合离线。这里呢,就先简单的介绍一下HIve的基础架构以及Hive的一些基本安装步骤。认识我们的主角Hive什么是HiveHive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
转载 2023-10-11 21:27:15
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引言 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,适用于结构化的存储,底层依赖于Hadoop的HDFS,利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。因此,HBase被广泛使用在大数据存储的解决方案中。 为何使用HBase 1、HBase的优点:列可以动态增加,并且列为空就不存储数据,节省存储空间HBase自动切分数据,使得数据存储
Elasticsearch介绍 Elasticsearch,简称ES(全文搜索服务器),既可以作为NoSQL数据库,存储任意格式的文档和数据,同时,也可以作为大数据的分析。作为一个跨界开源产品。ES有如下特点:全文搜索引擎,ES是建立在Lucene上的开源搜索引擎,使用ES可以进行全文搜索、地理信息搜索,像GitHub、StackOverFlow这样的网站也在使用ES,足见其性能。文档存储查询,
文章目录一、架构设计二、工作流程1.ES数据过程2.ES搜索数据过程3.ES数据过程三、写数据底层原理四、倒排索引五、ES为什么查询效率很高1.倒排索引2.单词词典3.单词索引4.位图BitMap 一、架构设计ElasticSearch 设计的理念就是分布式搜索引擎,底层其实还是基于 lucene 的。核心思想就是在多台机器上启动多个 ES 进程实例,组成了一个 ES 集群。ES 中存储数据
        HBase是一个分布式的、面向列的数据库,具有存储海量数据、快速随机访问、进行大量改写操作的优点。它介于NOSQLRDBMS之间,仅能通过主键(row key)主键的range来检索数据,仅支持单行事务。主要用来存储非结构化半结构化的松散数据。与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通
转载 2023-08-29 20:44:56
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1、ElasticsearchElasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。特点:分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索分布式的实时分析搜索引擎–做不规则查询 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据Elasticsearch也使用Java开发
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