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... 需要给这类服务配置很高的硬件资源,这类组件通常有着如下约束:- 没有任务级的重试,失败了只能重跑 Query,代价较高。- 一般全内存计算,无 shuffle 或 shuffle 不落盘,无法执行海量数据。- 架构为了查询速...
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,... 需要给这类服务配置很高的硬件资源,**这类组件通常有着如下约束:*** 没有任务级的重试,失败了只能重跑Query,代价较高。* 一般全内存计算,无shuffle或shuffle不落盘,无法执行海量数据。* 架构为了查询速度...
问题导致单次请求实时创建connection的性能较差。因此我们往往通过维护一个存有多个connection的连接池,将connection的创建与使用分开以提升性能,因而也衍生出很多数据库连接池,例如C3P0,DBCP等。# Hive的JDBC实... ```在HiveConnection类中实现了将Java中定义的SQL访问接口转化为调用Hive Server2的RPC接口的实现,并且扩充了一部分Java定义中没有的能力,例如实时的日志获取,但是使用这个能力的时候需要将对应的实现类转换为Hi...
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... 对单机资源配置要求很高,重度依赖内存,缺乏容错恢复,任务重试等机制,适合于30分钟以内的任务,通常工作在企业的DM层直接面向业务,处理业务需求。- Hive、Spark:更注重任务的稳定性,对网络,IO要求比较高,有着完善...
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); Connection connection= DriverManager.getConnection(DB_URL,USER,PASS); //操作 connection.close(); ```第一,初始化驱动、创建连接,第二,基于连接进行对数据的操作,例如增删改查。可以看到在Java定义的标准接口访问中,先创建一个connection完成存储介质,然后完成connection后续操作。性能问题导致单次请求实时创建connection的性...
对于这个问题,现在我们更推荐使用 Kubernetes,因为 Kubernetes 是一个语言无关的平台。Spring Cloud 虽然是 JVM 体系,但是离开了 JVM 很多事情都做不了,因此不得不逼迫客户随着一起做变动,这个体验其实不太好。所以我们后面也说服了同公司的一些团队一起参与到 CNCF 云原生技术架构的建设。## Spring Cloud 基础能力替换### 配置中心Spring Cloud 的 Config Server 具有较多的能力:- Git 作为配置仓库;- JDBC 和 Re...
但是在真正实施过程中会发现有很多让人头疼的问题,比如业务代码入侵过于严重,已经上线的业务改造成本过大,改造风险高、不可控等。但是针对这些痛点,一个比较强大的数据库中间件提供了一套完整的透明化解决方案,实现... 它会把用户请求的明文进行加密后存储到底层数据库,并在用户查询时将密文从数据库中取出进行解密后返回给上游。通过屏蔽对数据的加密处理,从而让用户无需感知解析 SQL、数据加解密的处理过程,用户就像在使用普通数据...
这个问题官方的文档也没有清晰的描述,解决方案是需要修改Spark的配置文件或者修改Hive的hive-site-spark override配置,确保初始化出来的Spark Session中的配置项iceberg.engine.hive.enable的值为true,Hive才能正常... 在业务请求到达前提前在YARN上提交Spark任务,初始化资源信息,让整个引擎处于等待的状态,可以减少任务提交消耗的时间,在用户较多的情况下可以提示整体的任务执行时间。* **跨Yarn队列的任务提交:**用户可以指定Ya...
一些新兴客户会面临一个问题:对于基于 Java 的业务应用,开发的时候选择哪种模式更好?对于这个问题,现在我们更推荐使用 Kubernetes,因为 Kubernetes 是一个语言无关的平台。Spring Cloud 虽然是 JVM 体系,但是离... **配置中心**Spring Cloud 的 Config Server 具有较多的能力:* Git 作为配置仓库。* JDBC 和 Redis 提供了统一的配置抽象层。但不太好用。一些个性化的需求比如 **配置中心的权限管理和热加载** ,Spri...
这个问题官方的文档也没有清晰的描述,解决方案是需要修改Spark的配置文件或者修改Hive的hive-site-spark override配置,确保初始化出来的Spark Session中的配置项iceberg.engine.hive.enable的值为true,Hive才能正常... **提前初始化Spark SQL引擎:** 在业务请求到达前提前在YARN上提交Spark任务,初始化资源信息,让整个引擎处于等待的状态,可以减少任务提交消耗的时间,在用户较多的情况下可以提示整体的任务执行时间。- **跨Y...
Presto(或 PrestoDB)作为 MPP 架构的开源分布式查询分析引擎,支持 PB 级大数据查询分析,并允许连接多种数据源,如 Hive、TOS、MySQL、Hudi、Iceberg 和 Kafka 等。同时,也支持在单个查询中查询来自多个数据源的数据,即联邦查询。 1 组件说明Presto Coordinator:Coordinator 作为 Presto 的协调节点,接收用户查询请求,生成执行计划,调度分布式任务,以及管理 Worker 节点。 Presto Worker:Worker 作为 Presto 执行分布式任务的工作...
简介 ByteHouse企业版为用户提供网关组件,作为集群的负载均衡器和统一的查询入口。企业版查询网关支持社区 Clickhouse Client、Clickhouse Java JDBC、Clickhouse GO Driver 等多种方式接入,也可使用 DataGrip、DBeaver 工具连接。 企业版查询网关感知节点健康状态,将查询负载平均分发到健康的 ByteHouse 节点上,Client 端无需感知集群节点变化或扩缩容等运维操作。 网关实现的功能如下: 通过round robin 技术实现请求在副本和节...
通过调用 spark-submit 向 Kubernetes 集群提交作业,并维护对应 Spark 作业的整个生命周期。实际上,火山引擎 LAS 在底座上使用的是火山的容器服务 VKE(Volcengine Kubernetes Engine)。VKE 是基于 Kubernetes 的... 解决了异构数据源的元数据管理问题。CatalogService 整体分三层,第一层是 Catalog Federation,提供统一的视图和跨地域的数据访问能力。以及提供了对源数据请求的路由能力,可以根据元数据请求的类型,支持通过 Map...