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hive数据仓库架构详解

从数据接入、查询分析到可视化展现,提供一站式洞察平台,让数据发挥价值

社区干货

ByConity 技术详解Hive 外表和数据

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 可以提供更全面的企业决策支... 通过指定 HiveMetastore uri,Hive database 以及 Hive table。 ByConity 会获取并解析 Hive table 元数据,自动推断表的结构(列名,类型,分区)。查询时 server 通过 List 远端文件系统,来获取需要读取的文件,之后 se...

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...

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 ...

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...

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hive数据仓库架构详解-优选内容

ByConity 技术详解Hive 外表和数据
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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...
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 ...
数据迁移
1 迁移和部署 Apache Hive 到火山引擎 EMRApache Hive 是一个开源的数据仓库和分析包,它运行在 Apache Hadoop 集群之上。Hive 元存储库包含对表的描述和构成其基础的基础数据,包括分区名称和数据类型。Hive 是可以在火山引擎 E-MapReduce(简称“EMR”)上运行的服务组件之一。火山引擎 EMR 集群的 Hive 元数据可以选择内置数据库、外置数据库和 Metastore 服务三种: 内置数据库作为 Hive 元数据建议只应用于开发和测试环境。 使用...

hive数据仓库架构详解-相关内容

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...

使用 Hive 访问 CloudFS 中的数据

Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载。本文介绍如何配置 Hive 服务来访问 CloudFS 中的数据。 前提条件在使用 Hive 服务访问大数据文件存储服务 CloudFS 前,确保您已经完成以下准备工作: 开通大数据文件存储服务 CloudFS 并创建文件存储,获取挂载信息。详细操作请参考创建文件存储系统。 开通 E-MapReduce 服务并创建集群。详细操作请参考E-MapReduce 集群创建。 在配置 Hive 服务之前,请确认/u...

观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势

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SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然Hive有非常明显的优点,可以找出完全替代Hive的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择Hive出发点并不是因为Hive很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 EMR 企业级数仓构建需求数仓架构通常是一个企业...

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SparkSQL 在企业级数仓建设的优势

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 SQL 服务器是目前使用最广泛的标准服务器。虽然 Hive 有非常明显的优点,可以找出完全替代 Hive 的组件寥寥无几,但是并不等于Hive在目前阶段是一个完全满足企业业务要求的组件,很多时候选择 Hive 出发点并不是因为Hive很好的支持了企业需求,单单是因为暂时找不到一个能支撑企业诉求的替代服务。 # 企业级数仓构建需求数仓架构通常是一个...

应用场景

应用场景1 云原生数据湖仓数据湖仓是一种结合了数据湖和数据仓库的新型数据架构,实现了更加灵活、高效和可扩展的数据管理,能够协助企业更好的理解和使用数据资产,提升业务价值。以互联网行业为例,企业需要搭建数据分析平台,聚合APP和日志数据分析客户行为支持精准营销,辅助分析决策。但自建开源大数据平台时,往往面临管理维护人力投入大,资源成本高且不灵活等问题。 火山引擎EMR提供丰富的主流开源大数据组件,100%开源兼容,支持平...

ByConity 0.2.0 版本发布

merge 后会自动把更新后的数据拉取到本地,可通过配置项开启; **手动 Preload** :使用 ALTER 语句手动 Preload 特定范围的数据。 **数据湖支持** **Hive 表引擎**从 0.2.0 版本开始,ByConity 可以通过建立外表的形式访问 Hive 数据,创建 Hive 外表时, ByConity 会获取并解析 Hive table 元数据,自动推断表的结构(列名,类型,分区),并通过 ...

ByConity 0.2.0 版本发布

支持主动将远端存储数据预拉取到 Disk Cache 中。支持:**自动** ******Preload**:当表发生 insert、merge 后会自动把更新后的数据拉取到本地,可通过配置项开启;**手动** ******Preload**:使用 ALTER 语句手动 Preload 特定范围的数据。# 数据湖支持## Hive 表引擎从 0.2.0 版本开始,ByConity 可以通过建立外表的形式访问 Hive 数据,创建 Hive 外表时, ByConity 会获取并解析 Hive table 元数据,自动推断表的结构(列名,...

功能发布记录(2023年)

数据开发概述、流水线管理 Serverless Flink SQL、EMR Flink SQL EMR 引擎、调度设置、临时查询 2 控制台 DataOPS 流水线管理更新,流水线支持添加扩展程序; EMR 集群支持添加多个 Yarn 队列资源; 数据源配置支持开发、生产环境隔离; 独享计算、调度资源组支持扩缩容。 流水线管理、扩展程序说明 创建项目、修改项目配置信息 独享资源组管理 3 数据质量 数据质量双数据源校验支持 Hive 数据源,用于验证任意两种数据源之间...

我的大数据学习总结 |社区征文

Python以及Scala这几种在大数据开发中常用的编程语言。然后着重学习Hadoop核心技术如HDFS和MapReduce;接触数据Hive后,学习数据流技术Kafka和分布式协调服务Zookeeper。深入研究Yarn和求执行引擎Spark。此外还了解其他技术如HBase、Sqoop等。同时学习计算机网络知识和操作系统原理。后面再系统学习关系数据库MySQL和数据仓库理论。学习分布式原理和架构也很重要。这个学习顺序参考了我之前的工作和学习经历情况后订定。需要注意...

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