在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
在大数据处理当中，核心的数据分析处理环节，衍生出了非常多的框架组件工具，基于不同场景下的需求，给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下，Impala就是一个不可忽视的重要选择。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。
前言 Spark作为Apache顶级的开源项目，项目主页见http://spark.apache.org。在迭代计算，交互式查询计算以及批量流计算方面都有相关的子项目，如Shark，Spark Streaming，MLbase，GraphX，SparkR等。从13年起Spark开始举行了自已的Spark Summit会议，会议网址见http://spark-summit.org。Amplab实验室单独成立了独立公司Databricks来支持Spark的研发。 为了满足挖掘分析与交互式实时查询
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
徐蓓，腾讯云容器专家工程师，10年研发经验，7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业，为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长，对数据处理能力提出了更大的挑战，同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语，这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析，实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告，从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
Hadoop 生态系统中具有大量应用程序和执行引擎，提供了多种可满足您的分析工作负载需求的工具。
这里说的并不是性能，因为我没尝试对比过（下文会有简单的说明），而是尝试从某种更高一层次的的角度去看，为什么Spark SQL 是远远超越MPP SQL的。
大数据数据需要查询分析可视化工具,AI数据挖掘和探索也需要相关可视化编辑工具，开源产品主要有两个一个是Zeppelin notebook 一个是jupyter notebook，其中juypter主要用于数据科学家、算法分析人员使用python进行数据分析、算法建模，相关企业如aws、百度、腾讯都有基于jupyter notebook去进行定制化开发，zeppelin notebook比较偏重于大数据数据查询分析可视化，支持多种大数据计算引、存储引擎擎如：Spark、Flink、Hive、Kylin等，现在对这两个产品进行介绍
Spark，是一种通用的大数据计算框架[1]，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
Iaas、K8S、Omega都属于这一层。 计算引擎层 计算引擎层是大数据技术中最活跃的一层，直到今天，仍不断有新的计算引擎被提出。 总体上讲，可按照对时间性能的要求，将计算引擎分为三类： ❑ 批处理：该类计算引擎对时间要求最低，一般处理时间为分钟到小时级别，甚至天级别，它追求的是高吞吐率，即单位时间内处理的数据量尽可能大，典型的应用有搜索引擎构建索引、批量数据分析等。 ❑ 交互式处理：该类计算引擎对时间要求比较高，一般要求处理时间为秒级别，这类系统需要跟人进行交互，因此会提供类SQL的语言便于用户使用，典型的应用有数据查询、参数化报表生成等。 ❑ 实时处理：该类计算引擎对时间要求最高，一般处理延迟在秒级以内，典型的应用有广告系统、舆情监测等。 数据分析层 数据分析层直接跟用户应用程序对接，为其提供易用的数据处理工具。为了让用户分析数据更加容易，计算引擎会提供多样化的工具，包括应用程序API、类SQL查询语言、数据挖掘SDK等。 在解决实际问题时，数据科学家往往需根据应用的特点，从数据分析层选择合适的工具，大部分情况下，可能会结合使用多种工具，典型的使用模式是：首先使用批处理框架对原始海量数据进行分析，产生较小规模的数据集，在此基础上，再使用交互式处理工具对该数据集进行快速查询，获取最终结果。 数据可视化层 数据可视化层是直接面向用户展示结果的一层，由于该层直接对接用户，是展示大数据价值的“门户”，因此数据可视化是极具意义的。考虑到大数据具有容量大、结构复杂和维度多等特点，对大数据进行可视化是极具挑战性的。
关于我们 团队特色项目：“清华数为”大数据系统软件栈是围绕大规模多源异构数据一体化管理、交互式异构数据分析框架、领域大数据开发运行环境等大数据系统软件关键科学问题与核心技术问题进行攻关，创新非结构化数据统一存储、高效查询、融合分析等共性理论与技术，突破非结构化数据的副本一致性控制及柔性事务处理、深度迁移学习等关键技术瓶颈，研发大数据管理与分析软件及工具集，并在工业、气象、环保等典型行业成功应用。 清华数为平台主要研发团队： 聚焦工业物联网的高性能轻量级时序数据管理系统(IoTDB) 清华数为数据质量分析
作者｜梁堰波 感谢“明略数据”的投稿，只要是“干货”大数据文摘就愿意发表，也欢迎各位读者参与评论，点击文末右下角“写评论”即可。 在批处理时代，Hive一枝独秀；在实时交互式查询时代，呈现出的是百花齐放的局面。Hive onTez, Hive on Spark, Spark SQL, Impala等等，目前看也没有谁干掉谁的趋势。引用今年图灵奖得主Michael Stonebraker的话说，现在的数据库领域已经不是”one size fit all”的时代了。那么面对这么多系统，我们改如何选择呢？这里谈谈
大数据测试可以定义为涉及检查和验证大数据应用程序功能的过程。大数据是传统存储系统无法处理的大量数据的集合。
Transwarp Inceptor是针对于批量处理及分析的数据库，被广泛应用于数据仓库和数据集市的构建。Inceptor基于Hadoop和Spark技术平台打造，加上自主开发的创新功能组件，有效解决了企业级大数据数据处理和分析的各种技术难题，帮助企业快速构建和推广数据业务。 📷 这是Inceptor 5.1的架构图，与5.0版本相比，其中有两个模块发生了明显变化。一个是分步执行引擎中增加了向量化执行引擎Windrunner，另一处是在分布式列存中将Holodesk构建于新引入的存储架构Shiva。 除了功
预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度。更高层的聚合可以带来进一步的性能提升，例如，在时间维按天聚合，或者通过站点而不是URL聚合。
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
导读： 开源数据集如今深受开发者喜爱，比如谷歌的Images dataset数据集，YouTube-8M数据集等。通过对数据集里的数据进行分析，可以发现许多隐藏信息，比如客户喜好、未知相关性，市场趋势以及其他有用的商业信息。大数据分析对企业降低成本，准确掌握市场趋势，更快完成产品迭代十分有用。说到大数据分析，16年基本被Spark与Hadoop霸屏，到底是什么样的魔力让它们足以引起大数据世界的波动，未来又会如何发展呢 Apache Spark Apache Spark起源于加州大学伯克利分校，对于
什么是Spark 大数据计算框架 离线批处理 大数据体系架构图（Spark） Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，
Hadoop做数仓，不是啥子新鲜概念，各家Hadoop厂商都有自己的方案。Hortonworks这两天突然官方宣布与Jethro一起来玩EDW，Fayson也没搞太懂。从Jethro的文档看上去应该很早就支持CDH5.9/5.10和HDP2.3/2.4了。参考：
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
一．Spark是什么 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。 举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种
在大数据时代，SQL作为数据分析的通用语言，其在处理海量数据集时的作用尤为重要。传统的RDBMS在面对TB乃至PB级别的数据时，往往会因性能瓶颈和扩展性限制而显得力不从心。因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理,迭代计算,交互式查询，流处理，通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
作者 CDA 数据分析师 Spark这套速度极快的内存分析引擎与以往的大数据处理框架相比具有诸多优势，从而能够轻松地为大数据应用企业带来理想的投资回报。Spark项目将一系列创新型思维带入了大数据处理市场，并且表现出极为强劲的发展势头。近年来，CDA大数据团队针对Spark框架开展了广泛深入的研究，并融入到大数据分析师的培训课程中，整个课程体系变得更加完善，我们相信，随着整个团队的不断努力，我们的大数据分析师培训项目将日臻完美。 一、Spark的发展 Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
大数据价值的发现与其所处的应用场景密切相关。概括起来，大数据价值发现可以划分为三大类：数据服务、数据分析和数据探索。数据服务是面向大规模用户，提供高性能的数据查询、检索、预测等服务，通过直接满足用户需求而将数据价值变现的形式;数据分析是分析人员利用经验，通过对大规模数据使用特定的计算模型进行较为复杂的运算，从而发现易于人们理解的数据模式或规律所进行的数据价值变现的一种运算形式;数据探索是一种利用数据分析和人机交互的结合，通过不断揭示数据的规律和数据间的关联，引导分析人员发现并认识其所未知的数据模式或规律，其
本文已收录于Github仓库：《大数据成神之路》 地址：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData
Apache Spark 是一种开源的大数据处理框架，它在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并在2010年贡献给了Apache软件基金会。Spark以其高性能、易用性和广泛的应用场景而在大数据处理领域获得了极高的评价，它可以高效地处理大规模数据集，并支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种计算范式。
我们与Exaptive的数据科学家Frank Evans就Spark在数据科学中的地位进行了非常愉快的交流。
今天随着移动互联网、物联网、大数据、AI等技术的快速发展，数据已成为所有这些技术背后最重要，也是最具价值的“资产”，同时数据也是每一个商业决策的基石，越来越多的企业选择数字化转型，但数据驱动增长然充满挑战，企业数据孤岛严重、数据一致性难以保证、数据资产沉淀数据分散难以共用、数据分析项目上线经历数月，报表查询响应慢难以应对瞬息万变的市场环境，成本问题在数据量呈指数增长的前提下难以控制，因此在大数据的背景下，如何从海量的超大规模数据中快速获取有价值的信息，已经成为新时代的挑战。
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储。Spark+Hadoop，是目前大数据领域最热门的组合。
①Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
Impala是对现有大数据查询工具的补充，不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架（适用于耗时长的批处理任务，例如ETL等）。
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。
Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。（基于内存）
这是我的学习笔记，大量摘抄网上、书本里的内容，将我自己认为关联度较高的内容呈现上来。
大数据技术应用于大数据系统端到端的各个环节，包括数据接入、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化、数据治理，以及安全和隐私保护等。
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应读者的要求，这篇文章简单聊聊 Apache Doris。说实话，Apache Doris 比前面提到的 Impala 、Presto 这些交互式查询引擎还要不熟。仅仅以自己的经验简单评述下 Apache Doris。
在为公司进行大数据BI工具的选型时，尤其是在起步阶段，开源选项可以提供较低的入门成本和较高的灵活性。针对几种流行的开源BI报表展示工具，以及它们的优缺点，谈一下自己的看法。
对大规模数据集进行分析能够帮助我们掌握隐藏模式、客户偏好、未知关联性、市场趋势以及其它极具价值的业务信息。在此基础之上，企业能够实现成本削减、促进决策制定并提供更多有针对性的产品与服务。而在今天的文章
本文从大数据应用出发，讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战，并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
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