hive数据仓库的特性
社区干货
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
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...
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
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SQL服务器是目前使用最广泛的标准服务器。...
特惠活动
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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 ...
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...
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
Catalog 是 Hive Catalog。其中流写的 Hive 表,需要设置表参数,参见流写的表级别参数。 参数 批读&写的作业级别参数参数 是否必选 默认值 数据类型 描述 table.exec.hive.fallback-mapred-reader 否 true Boolean 设置是否开启向量化读取的参数。当满足以下条件时,Flink 会自动对 Hive 表进行向量化读取: 格式:ORC 或者 Parquet。 没有复杂类型的列,比如 Hive 列类型:List、Map、Struct、Union。 该特性默认开启,如果要...
概述
Hive 是一款基于 Hadoop 的数据仓库架构,可以通过 HiveQL(类 SQL 语言)对分布式存储中的大型数据集进行提取、转化和加载(ETL)操作,以及元数据管理。关于Hive的的更多的介绍,可以参考Apache Hive官网。 1 Hive 组件说明基本组件介绍如下: 名称 说明 Hive Client Hive Client 是 Hive 客户端,提供 Beeline、JDBC 应用所需的驱动包,通过该客户端可以向 HiveServer2 提交SQL作业。 Hive MetaStore Hive MetaStore 是 Hive 元数据管理...
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... 可实现一站式数据集成研发治理方案。 2 实时数仓实时数仓对数据实时性,data serving,并发等都有较高的要求,离线分析系统无法满足该类需求。实时数仓场景具备如下特点: 支持流式入仓,数据秒级可见; 支持高并发数据...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
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,快速形成大数据分析能力。火山引擎 EMR 有以下 4 个特点:* **开源兼容&开放环境** :100% 兼容社区主流版本,满足应用开发需求;同时提供半托管的白盒...
ByConity 0.2.0 版本发布
这个版本提供多项有用的新特性,同时修复了若干已知的问题,进一步提升了系统的性能和稳定性。 **重要新特性:**1. 冷读优化,包括 IOScheduler 和 Preload 能力1. 数据湖支持,包括 Hive,Hudi,Multi-Catalog ... 而不必为每个存储创建单独的 Hive 实例。这简化了数据管理和查询的复杂性,使组织能够更好地管理和利用其多样化的数据资源。目前已经支持的外部 Catalog 有:Hive,Hudi,AWS Glue。# ELT 支持谈到数据仓库, 一定离...
字节跳动基于数据湖技术的近实时场景实践
Apache Hudi有下面非常重要的特性:- Hudi不仅仅是数据湖的一种存储格式(Table Format),而是提供了Streaming 流式原语的、具备数据库、 数据仓库核心功能(高效upsert/deletes、索引、压缩优化)的数据湖平台。 - Hudi 支持各类计算、查询引擎(Flink、Spark、Presto、Hive),底层存储兼容各类文件系统 (HDFS、Amazon S3、GCS、OSS) - Hudi 使用 Timeline Service机制对数据版本进行管理,实现了数据近实时增量读、写。 - Hu...
