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hADoop hivE join性能的问题.

1: 有一个极小的表

hive是Hadoop的一个组件,作为数据厂库,hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的,hive为Hadoop提供SQL语句,是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。

直接使用spark sql就好了

这个要根据自己处理数据的方式来选择。 1、Hive是支持SQL语句的,执行会调用mapreduce,所以延迟比较高; 2、HBase是面向列的分布式数据库,使用集群环境的内存做处理,效率会比hive要高,但是不支持sql语句。 Hadoop开发和运行处理大规模数据,...

1. 什么是hive •Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 •本质是将HQL转换为MapReduce程序 2. 为什么使用hive •操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力 &...

亲,很高兴为您解答, Hortonworks Hadoop区别于其他的Hadoop发行版(如Cloudera)的根本就在于,Hortonworks的产品均是百分之百开源。 Cloudera有免费版和企业版,企业版只有试用期。 apache hadoop则是原生的hadoop。 目前在中国流行的是apache ...

将原始数据大小为260M的txt文件放入hdfs。并配置了Hive环境做数据查询测试。由于原始数据太小,要做GB以上的文件测试。 并且分别拷贝10、50、100、200、300、400、500份原始数据做成对应的大数据文件。 分别对这些数据使用hiveQL查询相同的数据...

1.8亿条要看你的查询需求,如果需要查询速度快的话用hadoop+hbase。如果需要分析的复杂操作,groupby、join等等用hadoop+hive。目前这两种组合都能轻松hold住海量数据。机器数量3-5台足够。以后不够再平滑扩展

那些认为已经有数据仓库的传统企业不需要Hadoop的,很快就要out了。 据我所知,很多银行已经开始评估将data warehouse迁移到Hadoop相关产品上来了,倒不是为了利用Hadoop的低成本优势做传统BI,而是看中大数据平台上的各种成熟的machine learnin...

将原始数据大小为260M的txt文件放入hdfs。并配置了Hive环境做数据查询测试。由于原始数据太小,要做GB以上的文件测试。 并且分别拷贝10、50、100、200、300、400、500份原始数据做成对应的大数据文件。 分别对这些数据使用hiveQL查询相同的数据...

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