hive数据仓库构建
社区干货
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
> 企业级数仓架构设计与选型的时候需要从开发的便利性、生态、解耦程度、性能、 安全这几个纬度思考。本文作者:惊帆 来自于数据平台 EMR 团队# 前言Apache Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce...
ByConity 技术详解之 Hive 外表和数据湖
随着大数据处理需求的不断增加,更低成本的存储和更统一的分析视角变得愈发重要。数据仓库作为企业核心决策支持系统,如何接入外部数据存储已经是一个技术选型必须考虑的问题。也出于同样的考虑,ByConity 0.2.0 中发布了一系列对接外部存储的能力,初步实现对 Hive 外表及数据湖格式的接入。# 支持 Hive 外表随着企业数据决策的要求越来越高,Hive 数据仓库已成为了许多组织的首选工具之一。通过在查询场景中结合 Hive, ByConity...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让 Hive 完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特性,并且 Hive 的...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive有JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特...
特惠活动
hive数据仓库构建-优选内容
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观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
Hive 经过多年的发展,目前基本已经成了业界构建超大规模数据仓库的事实标准和数据处理工具,Hive已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive有JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。标准的JDBC接口,标准的SQL服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列组合让Hive完整的具备了构建一个企业级数据仓库的所有特...
浅谈大数据建模的主要技术:维度建模 | 社区征文
## 前言我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:- 怎么组织数据仓库中的数据?- 怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷?- 怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性?> **Ralph Kimball 维度建模理论很好地回答和解决了上述问题。**维度建模理论和技术也是...
Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文
> 本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。### 一、HiveHive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase ...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
**构建企业级** **数据湖** **仓**=======================================================火山引擎EMR 一句话总结,火山引擎 EMR 是开源大数据平台 E-MapReduce,提供企业级的 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Presto、Kafka、ClickHouse、Hudi、Iceberg 等大数据生态组件,100% 开源兼容,支持构建实时数据湖、数据仓库、湖仓一体等数据平台架构,能帮助用户轻松完成企业大数据平台的建设,降低运维门槛...
管理 EMR Hive 表
仅支持hive语法建表。仅选择 DDL建表时,需设置该参数。 说明 默认存储格式为text,特殊符号可能导致错行,建议手动指定存储格式为parquet。 基础信息 *集群 已创建的 EMR Hive 集群名称,下拉可选。 *EMR Hive库名 EMR Hive 数据库名称,下拉可选已创建的数据库。 业务线 数据表所属的业务线,下拉可选已创建的业务线。 数据分类 “资产目录”中,指定业务线下的文件目录名称,用于资产门户构建。可编辑,下拉可选已创建的数据...
Hive 作业调优
本文将为您介绍如何通过调整内存、CPU 和 Task 个数等方式,实现 Hive 作业调优。 1 调优方案总览调优方向 调优方案 代码优化 代码优化 参数调优 内存参数 CPU 参数 开启向量化 Task 数量优化 合并小文件 2 代码优化2.1 数据清洗数据过滤之后再 JOIN。 重复使用数据时,避免重复计算,构建中间表,重复使用中间表。 读取表时分区过滤,避免全表扫描。 2.2 多 distinct 优化优化前代码 sql SELECT g, COUNT(DISTINCT C...
实时同步日志服务数据到 EMR Hive
本文介绍如何通过火山引擎 DataLeap 的数据集成功能将日志服务中的日志实时同步到火山引擎 EMR Hive。 应用场景本实践以外卖平台的数据分析系统为例。外卖平台数据分析系统主要功能是通过分析用户日志和业务数据实时展示数据看板、进行实时推荐/搜索排序/业务分析/业务监控等,因此外卖平台数据系统对数据的实时性有较高要求,实时数仓可较好地满足此需求。您可以通过日志服务、DataLeap 、EMR Hive等火山引擎云产品构建实时数仓。...
字节跳动 EMR 产品在 Spark SQL 的优化实践
**兼容Hive语义:** 由于大部分B端客户早期是基于Hive构建的数据仓库,后续逐步全部替换为Spark SQL,中间必然面临大量的系统迁移,而由于Hive与Spark SQL语义不尽相同,重写SQL实现的工作量非常大,因此在字节EMR产品中的Spark SQL Server中实现Hive 语义和Spark SQL语义的兼容,在实现方案上采用的时候讲Hive SQL解析注入到Spark 引擎中,形成一个SQL Parser Chain,最终会匹配到某一个解析器,实现对SQL的解析,从而达到对整个SQL语义...
EMR-2.1.0版本说明
openldap 2.4.58 后台认证以及用户数据权限管控服务。 ranger_admin 1.2.0 Ranger安全管理的中心接口服务。 ranger_usersync 1.2.0 拉取用户和组的Ranger服务。 spark_jobhistoryserver 3.2.1 用于查看完整的 Spark 应用程序的生命周期的已记录事件的 Web UI。 ksana 1.0 为字节EMR团队自研组件,定位于SparkSQL数据仓库构建引擎,取代了Spark Thrift Server,兼容Hive的使用方式。 spark_client 2.4.8 Spark命令行客户端。 livy_s...
