1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

导语 | OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了"听.看.玩"的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质

Python 如何连接并操作 Aws 上 PB 级云数据仓库 Redshift 一.简介 Amazon Redshift 是一个快速.可扩展的数据仓库,可以简单.经济高效地分析数据仓库和数据湖中的所有数据. Redshift 通过在高性能磁盘上使用 Machine Learning.大规模并行查询执行和列式存储可提供比其他数据仓库快十倍的性能. 您可以在几分钟内设置和部署新的数据仓库,并在 Redshift 数据仓库中对 PB 级数据,以及对在 Amazon S3 上构建的数据湖中的 EB 级数

2012年秋季Facebook启动了Presto,Presto的目的是在几百PB级别数据量上面进行准实时分析.在摒弃了一些外部项目以后,Facebook准备开发他们自己的分布式查询引擎.Presto的语法基于ANSI SQL,大多数分布式查询引擎需要用户去学习一种新的语法,有的语法类似SQL,但是没有一种是和真正的SQL一样被人们所熟悉,并且有详尽的文档.Facebook希望这个决定能够使得培训新用户变得更容易更快速.依赖于 ANSI SQL也让Presto能够利用的现存的第三方工具. 在内部,

工作中经常用到的linq根据传入数据集合查询对应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点对应ID数据集合,再根据ID数据集合查询全部子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "select

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为构建PB级云端数仓实践 在现代社会中,随着4G和光纤网络的普及.智能终端更清晰的摄像头和更灵敏的传感器.物联网设备入网等等而产生的数据,导致了PB级储存的需求加大. 但数据保留下来并不代表它真的具有利用价值,曾经保存的几TB的日志,要么用来做做最简单的加减乘除统计,要么就在日后出现问题了,扒出日志堆找证据.你的影视库里面可以下载储存成千上万部影片,但不代表你真的能全部看完. 如何将手里现有的数据变得更具有价值?一些营销云已经可以做到毫秒级响应做到精准投放广告

工作中经经常使用到的linq依据传入数据集合查询相应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点相应ID数据集合,再依据ID数据集合查询所有子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "sele

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

1.随着互联网快速发展,数据量的快速膨胀,我们日增3000多亿数据量,因此需要针对PB级存储.几百TB的增量数据处理架构设计 2.系统逻辑划分总图: 暂不便透露 3.系统架构图: 4.大数据计算引擎我们是采用Apache Flink流式计算框架,并对其进行了一些优化,目前在生产环境,已经基本稳定运行! 欢迎大家评论!!!

探索 Ceph 文件系统和生态系统 M. Tim Jones , 自由作家 简介:  Linux®持续不断进军可扩展计算空间,特别是可扩展存储空间.Ceph 最近才加入到 Linux 中令人印象深刻的文件系统备选行列,它是一个分布式文件系统,能够在维护 POSIX 兼容性的同时加入了复制和容错功能.探索 Ceph 的架构,学习它如何提供容错功能,简化海量数据管理. 标记本文! 发布日期:  2010 年 6 月 12 日 级别:  中级 其他语言版本:  英文 访问情况  5726 次浏览 建议

随着DT时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要.企业IT部门该如何进行PB级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享. 提到PB级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有Hadoop.Spark.Kafka等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案.但“大数据”在09年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到PB级数据架

干货分享 | 阿里PB级Kubernetes日志平台建设实践https://www.infoq.cn/article/HiIxh-8o0Lm4b3DWKvph 日志最主要的采集工具是 Agent,在 Kubernetes 场景下,通常会分为两种采集方式: DaemonSet 方式:在 K8S 的每个 node 上部署日志 agent,由 agent 采集所有容器的日志到服务端. Sidecar 方式:一个 POD 中运行一个 sidecar 的日志 agent 容器,用于采集该 POD 主容器产

PB 级大规模 Elasticsearch 集群运维与调优实践 https://mp.weixin.qq.com/s/PDyHT9IuRij20JBgbPTjFA | 导语 腾讯云 Elasticsearch 被广泛应用于日志实时分析.结构化数据分析.全文检索等场景中,本文将以情景植入的方式,向大家介绍与腾讯云客户合作过程中遇到的各种典型问题,以及相应的解决思路与方法,希望与大家一同交流. 背景 某中型互联网公司的游戏业务,使用了腾讯云的 Elasticsearch 产品,采用 ELK 架构存储

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 莫仁鹏,2020年加入作业帮,作业帮高级架构师,在作业帮期间,推动了作业帮云原生架构演进,负责作业帮服务治理体系的设计和落地.服务感知体系建设以及自研mesh.MQproxy研发工作. 摘要 日志是服务观察的主要方式,我们依赖日志去感知服务的运行状态.历史状况:当发生错误时,我们又依赖日志去了解现场,定位问题.日志对研发工程师来说异常

PB (数据存储单位) 编辑 pb指petabyte,它是较高级的存储单位,其上还有EB,ZB,YB等单位. 它等于1,125,899,906,842,624(2的50次方)字节,“大约”是一千个terabyte(实际上,准确地说是1024个terabyte,之所以说成1000个terabyte可能是为了更便于记忆). abbr.拍字节,1PB=1024TB. 外文名 petabyte 简    称 PB 性    质 计算机中较高级的存储单位 1PB 1024TB 目录 1 简介 2 换算 简

数据表 id      cat_name      cat_pid 76     手机.数码     0 84     手机配件        76 86     蓝牙耳机        84 从属关系 : 蓝牙耳机  =>(上一级)  手机配件   =>(上一级)  手机.数码(顶级了) 关联模型 namespace Admin\Model; use Think\Model\RelationModel; class CategoryModel extends RelationModel {

横瓜先生如何用MDB和XLS等低性能数据库来处理千亿级数据量. 横瓜先生曾经用ACCESS做数据库,开发出高性能CMS来处理过TB级的文本数据量,任何请求都可以在10MS内完成,基本就是硬盘延迟的时间,横瓜先生所实现的CMS系统的性能,比百度和GOOGLE最优秀的工程师用世界上最快最稳定的oracle数据库开发的CMS的性能,要强至少1000倍以上,那横瓜先生如何做到呢?横瓜先生公布方法如下: 1.分割数据库,任意查询都转换成哈希匹配或二分匹配. 2.利用最快性能且最稳定性能的某条SQL语句,来

Impala的定位是一种新型的MPP查询引擎,但是它又不是典型的MPP类型的SQL引擎,提到MPP数据库首先想到的可能是GreenPlum,它的每一个节点完全独立,节点直接不共享数据,节点之间的信息传递全都通过网络实现.而Impala可以说是一个MPP计算引擎,它需要处理的数据存储在HDFS.Hbase或者Kudu之上,这些存储引擎都是独立于Impala的,可以称之为第三方存储引擎,Impala使用MPP的思想实现了计算. 对于每一个Impala执行的SQL,可能同时在多个工作节点上运行计算,每

MYSQL百万级数据,如何优化     首先,数据量大的时候,应尽量避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,建索引可以大大加快数据的检索速度.但是,有些情况索引是不会起效的: .应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. .应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     select id from t where num is null

摘要:高斯Redis,计数的最佳选择! 一.背景 当我们打开手机刷微博时,就要开始和各种各样的计数器打交道了.我们注册一个帐号后,微博就会给我们记录一组数据:关注数.粉丝数.动态数-:我们刷帖时,关注每天的热搜情况,微博需要为每个热搜记录一组搜索量.在这一串数据后面,是一个个计数器在工作. 计数器可以分为常规计数器和基数计数器,对于常规计数器,只需要对计数器进行简单的增减即可:对于基数计数器,需要对元素进行去重,比如统计搜索量时,需要保证每个用户的多次搜索只统计一次.对于这两种需求,Redis