导读：Flink 从 1.9.0 开始提供与 Hive 集成的功能，随着几个版本的迭代，在最新的 Flink 1.11 中，与 Hive 集成的功能进一步深化，并且开始尝试将流计算场景与Hive 进行整合。本文主要分享在 Flink 1.11 中对接 Hive 的新特性，以及如何利用 Flink 对 Hive 数仓进行实时化改造，从而实现批流一体的目标。主要内容包括： Flink 与 Hive 集成的 w397090770 2个月前 (11-26) 617℃ 0评论4喜欢
2010年，Facebook 的工程师在 ICDC（IEEE International Conference on Data Engineering） 发表了一篇 《RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure in MapReduce-based Warehouse Systems》 的论文，介绍了其为基于 MapReduce 的数据仓库设计的高效存储结构，这就是我们熟知的 RCFile（Record Columnar File）。下面介绍 RCFile 的一些诞生背景和设计。背景早在2010 w397090770 7个月前 (06-16) 563℃ 0评论6喜欢
我已经在之前的 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）》、《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（中）》 以及 《一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（下）》 这三篇文章中介绍了 SQL 从用户提交到最后执行都经历了哪些过程，感兴趣的同学可以去这三篇文章看看。这篇文章中我们主要来介绍 SQL 查询计划（Query Plan）常见的处理模型（processing model）。数 w397090770 8个月前 (05-13) 903℃ 0评论5喜欢
OpenCSVSerde 使用大家使用 Hive 分析数据的时候，CSV 格式的数据应该是很常见的，所以从 0.14.0 开始（参见 HIVE-7777） Hive 跟我们提供了原生的 OpenCSVSerde 来解析 CSV 格式的数据。从名字可以看出，OpenCSVSerde 是基于 Open-CSV 2.3 类库实现的，其解析 csv 的功能还是很强大的。为了在 Hive 中使用这个 serde，我们需要在建表的时候指定 row form w397090770 9个月前 (05-04) 600℃ 0评论3喜欢
Facebook 经常使用分析来进行数据驱动的决策。在过去的几年里，用户和产品都得到了增长，使得我们分析引擎中单个查询的数据量达到了数十TB。我们的一些批处理分析都是基于 Hive 平台（Apache Hive 是 Facebook 在2009年贡献给社区的）和 Corona（ Facebook 内部的 MapReduce 实现）进行的。Facebook 还针对包括 Hive 在内的多个内部数据存储，继续 w397090770 1年前 (2019-12-19) 1324℃ 0评论9喜欢
为了让大家更好地学习交流，过往记忆大数据花了一个周末的时间把 Awesome Big Data 里近 600 个大数据相关的调度、存储、计算、数据库以及可视化等介绍全部翻译了一遍，供大家学习交流。关系型数据库管理系统MySQL 世界上最流行的开源数据库。PostgreSQL 世界上最先进的开源数据库。Oracle Database - 对象关系数据库管理系统。T w397090770 1年前 (2019-09-23) 9113℃ 0评论25喜欢
今年是我创建这个微信公众号的第五年，五年来，收获了6.8万粉丝。这个数字，在自媒体圈子，属于十八线小规模的那种，但是在纯技术圈，还是不错的成绩，我很欣慰。我花在这个号上面的时间挺多的。我平时下班比较晚，一般下班到家了，老婆带着孩子已经安睡了，我便轻手轻脚的拿出电脑，带上耳机，开始我一天的知识盘 w397090770 1年前 (2019-08-13) 4659℃ 2评论30喜欢
Apache Hive 从 HIVE-1555 开始引入了 JdbcStorageHandler ，这个使得 Hive 能够读取 JDBC 数据源，关于 Apache Hive 引入 JdbcStorageHandler 的背景可以参见 《Apache Hive 联邦查询（Query Federation）》。本文主要简单介绍 JdbcStorageHandler 的使用。如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop语法JdbcStorageHandler 使 w397090770 2年前 (2019-04-01) 2196℃ 0评论1喜欢
有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：有赞数据平台的整体架构。SparkSQL 在有赞的技术演进 w397090770 2年前 (2019-03-20) 7150℃ 1评论27喜欢
如今，很多公司可能会在内部使用多种数据存储和处理系统。这些不同的系统解决了对应的使用案例。除了传统的 RDBMS （比如 Oracle DB，Teradata或PostgreSQL） 之外，我们还会使用 Apache Kafka 来获取流和事件数据。使用 Apache Druid 处理实时系列数据（real-time series data），使用 Apache Phoenix 进行快速索引查找。 此外，我们还可能使用云存储 w397090770 2年前 (2019-03-16) 3334℃ 1评论5喜欢
