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  1. 大数据时代快速SQL引擎-Impala

  2. 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十、几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的BigData的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点。甚至出现《MapReduce:一个巨大的倒退》此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意。所以通常我也只是把Hive当做能够提供将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:480256
    • 提供者:weixin_38715772
  1. 大数据时代快速SQL引擎-Impala

  2. 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十、几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点。甚至出现《MapReduce: 一个巨大的倒退》此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意。所以通常我也只是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:480256
    • 提供者:weixin_38717171