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大数据技术之Hive 第10章 企业级调优
第10章 企业级调优 10.1 执行计划（Explain） 1）基本语法 EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query 2）案例实操 （1）查看下面这条语句的执行计划 没有生成MR任务的 hive (default)> explain select * from emp; Explain STAGE DEPENDENCIES: Stage-0 is a root stage STBigTable论文翻译
摘要 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到【列数据库】NoSql的bigTable存储
前言： 数据应该根据不同的需求存储，mysql适合oltp，acid事务型，如果有些数据是日志流、事件流、PB级别拓展、做统计的用处比较多，那么就需要一些比较适合的存储库；毕竟mysql拓展性也非常差； 列式存储： 数据我们习惯了行式表达，但如果特别针对一个库中的某一列特别的需要聚合计算，如果BigTable-列族存储
BigTable 其实就是 Google 设计的分布式结构化数据表. Bigtable 的设计动机: 需要存储的数据种类繁多,包括URL、网页内容、用户的个性化设置在内的数据都是Google需要经常处理的 需要存储的数据种类繁多海量的服务请求,Google运行着目前世界上最繁忙的系统,它每时每刻处理的客大数据经典论文——Bigtable
第一章 前言 前面介绍的GFS 和 MapReduce 通过非常简单的设计，帮助我们解决了海量数据的存储、顺序写入，以及分布式批量处理的问题。 不过我们也要看到，GFS 和 MapReduce 的局限性也很大。 在 GFS 里，数据写入只对顺序写入有比较弱的一致性保障。而对于数据读取，虽然 GFS 支持随机读取，Google Bigtable 简介
Google Bigtable 简介 Bigtable 本质是一个分布式 K-V 数据库，其主要目标就是数据的高性能读写。 分布式 Bigtable 将整个大的表水平划分为多个 Tablet ，每个 Tablet 负责一定范围内的 Key 对应的数据，Bigtable 的服务节点称为 Tablet Server，每个 Tablet Server 中有若干个 TabletHIVE高级(8):优化(8) Explain 查看执行计划
1 创建测试用表 1）建大表、小表和 JOIN 后表的语句 // 创建大表 create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t'; // 创建小表 create table smal奈学教育大数据百万架构师学习笔记分享
一、 Hadoop框架的概述 简介：介绍hadoop相关信息。 1.1 hadoop的简介 Hadoop是一个分布式系统基础框架，它的 HDFA 、 MapReduce 、 HBase 分别是Google的GFS、MapReduce、BigTable这三个思想的实现。 特点： 高可靠。按位存储和处理数据的能力强，可靠性强。 高可用。它是在计算机openTSDB详解之Storage
openTSDB详解之Storage openTSDB目前支持Apache HBase作为它的主要存储后端。在版本2.3中，openTSDB同样可以在Google的云上Bigtable运行（原因是：openTSDB是出自Google的一个监控系统，与此同时HBase是出自Bigtable）。 选择下列的链接去学习关于存储模式或者Bigtable去寻找为了在云上的使Google大数据之——三篇著名论文中文版
Google File System中文版 Google Bigtable中文版Google MapReduce中文版Bigtable 论文阅读
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data论文阅读 目录Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data论文阅读背景架构lock servicecluster managerdata serverdate storageusers数据模型数据模型RowTabletColumn FamilyTimestamp存储层结构WAHive企业级调优
Hive企业级调优: 1. 执行计划（Explain） 1 ） 基本语法 EXPLAIN [EXTENDED | DEPENDENCY | AUTHORIZATION] query 2 ） 案例实操 （1）查看下面这条语句的执行计划 hive (default)> explain select * from emp; hive (default)>火星电竞｜电竞数据分发系统架构演进
MARz-ESPORT 架构解析 本文将介绍 电竞生态数据、咨询技术等综合服务商-火星电竞的数据处理分发系统的架构演进中的设计思路及其涉及的相关技术，包括开发语言选择、大数据流处理方案、结构化存储转非结构化存储方案和数据API服务设计等 Why Go ？ 为什么核心开发使用Go语言 Go语谷歌大数据的三驾马车
谷歌划时代的三篇大数据论文 2003年的Google File System、2004年的Google MapReduce、2006年的Google Bigtable。 本次仔细阅读了Google公司的三篇重要的论文分别为《Google File System》、《Google Bigtable》和《Google MapReduce》，让我对分布式系统和大体量数据的存储有了Percolator:基于BigTable的分布式事务实现
Google为了解决网页索引的增量处理，以及维护数据表和索引表的一致性问题，基于BigTable实现了一个支持分布式事务的存储系统。这里重点讨论这个系统的分布式事务实现，不讨论percolator中为了支持增量计算而实现的Notifications机制。 该系统基于BigTable，支持snapshot isolation隔离重新认识HBase，Cassandra列存储——本质是还是行存储，只是可以动态改变列（每行对应的数据字段）数量而已，当心不是parquet
重新认识HBase，Cassandra列存储——本质是还是行存储，只是可以动态改变列（每行对应的数据字段）数量而已，当心不是parquet 行先是以一种非常独特的方式被索引，随后Bigtable利用行键对数据进行分割，将它们分布到集群中。列可以被迅速地定义在行中，让Bigtable适用于大多数的非模式环境。 数Google BigTable到底解决什么问题？
搞架构的人，Google的论文是必看的，但好像大家都不愿意去啃英文论文。故把自己的读书笔记，加入自己的思考，分享给大家。 第三部分，Google BigTable。 BigTable，很多人对它耳熟能详，但它究竟解决什么问题呢？这是今天要聊的话题。 什么是BigTable？ Google BigTable是一个分布式，结构化数据的存mysql-不同DBMS之间的可伸缩性比较
将机器添加到运行以下任一机器的集群中时,性能(读取查询/秒)的提高因素是什么： >类似于Bigtable的数据库 > MySQL？ Google在Bigtable上的研究论文表明,使用Bigtable可以实现“近线性”缩放.带有MySQL市场营销术语的This page here表明MySQL能够线性扩展. 真相在哪里？解决方法:使用Voltpython-如何在appengine中为关注者流建模？
我正在尝试设计表格以建立追随者关系. 假设我有一个140char记录流,其中包含用户,主题标签和其他文本. 用户关注其他用户,也可以关注主题标签. 我在下面概述了我的设计方式,但是我的设计有两个局限性.我想知道其他人是否有更聪明的方法来实现相同的目标. 问题是 >复制每条记录的关注jeff dean的主页
https://ai.google/research/people/jeff/ 上面有他的很多论文和ppt 很不错 我于1999年中期加入Google，目前是研究小组的Google高级研究员，负责Google Brain项目。我感兴趣的领域包括大型分布式系统，性能监控，压缩技术，信息检索，机器学习在搜索和其他相关问题中的应用，微处理器体系结构，编python – NDB .order返回一个空结果
我的数据库中有两个连接的实体.我们将它们称为A和B.我在内存中有一个A实例(我们称之为a),以下查询当前有效： B.query(B.parent == a.key).fetch(limit=None) 但是以下代码返回空集,即使在dev模式下也会自动创建索引： B.query(B.parent == a.key).order(B.foo, B.bar).fetch(limit=python – 如何在App Engine中表示一对一的关系
假设您有一个“用户”记录的概念,您希望将其存储在数据存储中. class User (db.Model): first_name = db.StringProperty() last_name = db.StringProperty() created = db.DateTimeProperty(auto_now_add=True) twitter_oauth_token = db.StringProperty() twitter_oau碎片或不碎片？ GAE / JAVA / JDO
我目前正在将一些工作从MySQL移植到Google App Engine / Java.我正在使用JDO,以及需要的低级Java API. 我阅读了有关分片计数器的优化指南：http://code.google.com/appengine/articles/sharding_counters.html 我仍在构建我的应用程序的基础.我知道过早的优化是万恶之源;但这是明确python – app引擎会自动缓存频繁的查询吗？
我似乎记得在某处读取谷歌应用程序引擎自动将非常频繁的查询结果缓存到内存中,以便更快地检索它们. 它是否正确？ 如果是这样,这些查询的数据存储读取是否仍有费用？解决方法:如果您正在使用Python和新的ndb API,它会自动缓存实体,因此如果您按键获取实体,它将被缓存： http://code.googlmysql – 如果HBase没有在分布式环境中运行,它是否有意义？
我正在构建一个数据索引,这将需要在表单(文档,术语,权重)中存储大量三元组.我将存储多达几百万行.目前我在MySQL中这样做是一个简单的表.我将文档和术语标识符存储为字符串值,而不是外键到其他表.我正在重新编写软件并寻找更好的存储数据的方法. 看看HBase的工作方式,这似乎很适合