同学们可能对语言服务器(Language Server)不是很了解。举个例子,我们在使用在线编程工具的时候,是不是也有代码提示、代码错误诊断等功能?其实背后是跑着一个对应这门语言的 language server 进程实例(也有开发者工... 那就是市面上所有的 编辑器 和 Language Server 的 maintainer 都需要花时间和精力去兼容这个协议,并且这个协议本身也会随着自身版本更新而要求服务端 / 客户端响应新的协议行为。但是总体来说,利大于弊。## LSP...
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... 而在离线数仓场景下,几乎所有任务都是长时任务,也就是任务运行时常在小时及以上,这时就要求执行ETL和构建数仓模型的组件服务需要具有较高的容错性和稳定性,当任务发生错误的时候可以以低成本的方式快速恢复,尽可能...
相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S... 如果要构建一个SparkSQL服务器,那么这个服务器需要有以下几个特点:1. **支持JDBC接口,**即通过Java 的JDBC标准进行访问,可以较好与周边生态进行集成且降低使用门槛。2. **兼容Hive协议,**如果要支持JDBC接口...
相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S... 如果要构建一个SparkSQL服务器,那么这个服务器需要有以下几个特点:**(1)支持JDBC接口,** 即通过Java 的JDBC标准进行访问,可以较好与周边生态进行集成且降低使用门槛。**(2)兼容Hive协议,** 如果要支持JDBC接口...
相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S... 如果要构建一个SparkSQL服务器,那么这个服务器需要有以下几个特点:1. **支持JDBC接口,**即通过Java 的JDBC标准进行访问,可以较好与周边生态进行集成且降低使用门槛。2. **兼容Hive协议,**如果要支持JDBC接口...
相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S... 如果要构建一个SparkSQL服务器,那么这个服务器需要有以下几个特点:**(1)支持JDBC接口,** 即通过Java 的JDBC标准进行访问,可以较好与周边生态进行集成且降低使用门槛。**(2)兼容Hive协议,** 如果要支持JDBC接口...
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Hiv... 而在离线数仓场景下,几乎所有任务都是长时任务,也就是任务运行时常在小时及以上,这时就要求执行ETL和构建数仓模型的组件服务需要具有较高的容错性和稳定性,当任务发生错误的时候可以以低成本的方式快速恢复,尽可能...
相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致S... 2. 兼容Hive协议,如果要支持JDBC接口,那么就需要提供一个SparkSQL的JDBC Driver,而目前大数据领域Hive Server2提供的Hive-JDBC-Driver已经被广泛使用,从迁移成本来说最好的方式就是保持Hive的使用方式不变,只需要...
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... 而在离线数仓场景下,几乎所有任务都是长时任务,也就是任务运行时常在小时及以上,这时就要求执行 ETL 和构建数仓模型的组件服务需要具有较高的容错性和稳定性,当任务发生错误的时候可以以低成本的方式快速恢复,尽可...
如何处理云数据库 SQL Server 版控制台的错误提示?问题描述在使用云数据 SQL Server 版的过程中,可能会在控制台遇到弹出的错误提示。 方案在火山引擎提交工单并在工单中添加包含了 requestId 的错误提示。
人工操作易出错* 人工录入数据会投入大量的人工成本和时间成本* 手动录入单据信息易出现数据泄露风险这些问题归根结底可以总结为一个问题:钉钉、金蝶云星空、SQL Server3个系统之间的数据不互通。因此,只... 金蝶云星空和SQL Server3个系统之间的数据打通。每当钉钉审批通过后,金蝶云星空自动创建相应的单据,SQL Server自动新增数据。无需人工再手动一一进行同步,避免信息录入的重复和错误,确保单据信息的准确性和完整性...
使用了Storage Handler的方式去实现Hive对Iceberg格式的表的读写,需要显式的指定Hive的Input/Output Format实现,而Presto/Trono则可以基于Hive的format_type自动识别表的格式进行识别。 在兼容性上,由于Iceber... 但是在某些B端客户的业务的背景下,这些工具并不能完全满足要求,因此**字节跳动EMR团队自己设计实现了Spark SQL Server,主要聚焦解决的是如下场景:**- **兼容Hive语义:** 由于大部分B端客户早期是基于Hive构建的...
使用了Storage Handler的方式去实现Hive对Iceberg格式的表的读写,需要显式的指定Hive的Input/Output Format实现,而Presto/Trono则可以基于Hive的format\_type自动识别表的格式进行识别。 在兼容性上,由于I... 但是在某些B端客户的业务的背景下,这些工具并不能完全满足要求,因此 **字节跳动EMR团队自己设计实现了Spark SQL Server,主要聚焦解决的是如下场景:*** **兼容Hive语义:**由于大部分B端客户早期是基于Hive构建的...