hbase实现sql查询
社区干货
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统(HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing),希望能在应对大数据复杂分析场景的同时,也能满足业务对于实时数据在线服务的需求。... 结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。...
Hive SQL 底层执行过程 | 社区征文
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 中的文件,通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行查询。我们今天来聊的就是 Hive 底层是怎样将我们写的 SQL 转化为 MapRe...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
一个查询可以快速出结果,像 Presto,Doris,ClickHouse 虽然也可以处理海量数据,甚至达到 PB 及以上,但是主要还是是用在交互式分析上,也就是基于数据仓库的 DM 层,给用户提供基于业务的交互式分析查询,方便用户快速进... 实现后贡献给 Apache,也就是目前大家看到的 HDFS,MapReduce 和 HBase,形成了早期 Hadoop 的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似 SQL 语法的分析入口,同...
SparkSQL 在企业级数仓建设的优势
HBase,形成了早期Hadoop的三大利器。然而这三大利器更聚焦在异构数据的信息提取处理上,没有提供对结构化数据很友好的类似SQL语法的分析入口,同时在编程态的支撑也不够友好,只有Map和Reduce两阶段,严重限制了业务处理的实现,雅虎团队也是爬虫相关业务孵化而出,可以看出Hadoop早期的三大套件有着如下特点:- 门槛高,需要编程实现,并且编程态受限于MapReduce的两阶段约束。 - 以离散数据处理为主,对分析能力,查询等常用数据分...
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数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。... 实现原子性导入,并能够支持 Snapshot Read。4. 高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。5. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分关键。6. 标准 SQL 支...
NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文
### 1、场景介绍某银行业务人员想要查询某款理财产品中原财富1号9月销售额度,对于数据工程人员则会考虑写一个SQL语句:`Select sum(sale) from table_name where month= 9 and product_name =‘中原财富1号’`... 其中agg为agg_sql_dict中字典中的值,op为op_sql_dict字典中的值,conn为conn_sql_dict中的值### 4、基于bert的nl2sql模型#### 4.1 NL2SQL实现简述对于nl2sql的各个系统,在内部实现上,整体结构都大同小异,只是技...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
HBase 和 Cassandra;- 从当前数据量与将来的可扩展性考虑,单机方案不可选,排除了 BerkeleyDB;- 同样因为人力成本,需要做极大量开发改造的方案暂时不考虑,排除了 Redis。 最终我们挑选了 MySQL 来推进到下一步。## MySQL 的理论可行性- 可以支持 Key-Value(后续简称 KV 模型)或者 Key-Column-Value(后续简称 KCV 模型)的存储模型,聚集索引 B+树排序访问,支持基于 Key 或者 Key-Column 的 Range Query,所有查询都...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
MySQL的运维成本也会明显小于其他大数据组件, **如果MySQL的方案跑通,我们可以在ToB场景多一种选择。** **基于以上两点,我们投入了一定的人力调研和实现基于MySQL的存储后端。** 基于以上原因,ByteHouse团队重新实现了ClickHouse 的优化器。 首先,客户端传来SQL字符串,server 会将 SQL 字符串解析...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
来应对这种越来越复杂的业务场景和SQL。所以我们的目标是基于ClickHouse能够高效支持复杂查询。  **技术方案**对于ClickHouse复杂查询的实现,我们采用了分Sta...
基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文
来应对这种越来越复杂的业务场景和SQL。所以我们的目标是基于ClickHouse能够高效支持复杂查询。 ## 技术方案对于ClickHouse复杂查询的实现,我们采用了分Stage的执行方式,来替换掉目前ClickHouse的两阶段执行方式。类似于其他的分布式数据库引擎,例如Presto等,会将一个复杂的Query按数据交换情况切分成多个 Stage,各Stage之间则通过Exchange完成数据交换。**Stage之间的数据交换主要有以下三种形式。**- 按照单个或者...
SQL查询概述
1. 概述 DataWind 的 SQL 查询是一种高效灵活的数据分析工具,它支持用户从数据库中提取和分析数据。用户可以通过使用 SQL 语句查询所需的数据,并获得准确、快速的结果。除了基本的查询功能,SQL 查询还支持结果的下载和可视化分析。(本功能为增值模块,目前仅限私有化部署可使用,自V2.58.0及以上版本支持。如您需要使用,请联系贵公司的商务人员或客户成功经理咨询购买事宜)。 2.快速入门 页面布局:工作栏可以查看 SQL 查询工作簿、...
