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当前数据仓库的主流架构：分为两个方向一个是 hadoop 体系，一个是 MPP 数据库
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随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行，对于需要多个作业顺序执行的情况下，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下：
1.文档编写目的 Iceberg是一种开放的数据湖表格式，您可以借助Iceberg快速地在HDFS上构建自己的数据湖存储服务，并借助开源大数据生态的Spark、Flink、Hive和Presto等计算引擎来实现数据湖的分析。本篇文章主要介绍如何在Apache Spark3环境下集成Iceberg并使用，Iceberg使用Apache Spark的DataSourceV2 API来实现Data Source和Catalog。Spark DSv2是一个不断更新迭代的API，在不同的Spark版本中支持的程度也不
【编者按】MapReduce，曾Hadoop的杀手级组件，被广泛运用于海量数据分析场景。然而时过境迁，随着新型资源管理器YARN的发布，Spark等各种计算框架的应用场景增多，即使在离线数据处理中，MapReduce亦不乏可与其匹敌的对手。同时，限于其批处理设计，在实时计算中，MapReduce更显狼狈。着眼未来，谁将成为数据处理最终的通用平台尚不得知，但MapReduce的前景已然堪忧。那么，在MapReduce谢幕后，谁又能成为真正的接棒者，近日Andrew J. Brust在Gigaom进行了简要分析
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
CDH 自带的Spark 不支持Spark Thrift，因为spark-assembly jar中缺少Hive thrift相关的依赖包，导致CDH用户没法使用JDBC的方式连接Spark并使用Spark SQL。Apache Spark 1.6之后spark-assembly jar 中包含了 Hive 相关的依赖包了，而恰好 CDH5.13 的 spark也是 1.6，所以可以直接使用Apache Spark 1.6 之后的spark-assembly jar替换CDH的。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 我们在前面的文章简单介绍过Apache Kylin，请参考《如何在CDH中部署及使用Kylin》，文章中包含了如何在CDH上部署Kylin，以及创建cube，然后进行查询的两个demo例子。但对于CDH的生产系统，往往都会部署配置安全多租户，即Kerberos+Sentry，当C
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。 Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此
一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业级应用、降低使用门槛、带动业界大规模部署的就是Hadoop。得益于MapReduce框架的易用性和容错性，以及同时包含存储系统和计算系统，使得Hadoop成为大数据处理平台的基石之一。Hadoop能够满足大部分的离线存储和离线计算需求，且性能表现不俗；小部分离线存储和计算需求，在对性能要求不高的情况下，也可以使用Hadoop实现。因此，
Spark作为一个开源数据处理框架，它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里，能大大地提高处理速度，特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL，SparkStreaming，Spar
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
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。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说，可以用一句话概括其实质：Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境，只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业，无需维护集群。
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
在头条APP海量用户与海量文章之上，使用lambda大数据实时和离线计算整体架构，利用黑马头条用户在APP上的点击行为、浏览行为、收藏行为等建立用户与文章之间的画像关系，通过机器学习推荐算法进行智能推荐
我们常说的大数据技术，大致主要起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，其实数据处理早就存在，每个公司或者个人都有自己的大数据处理系统，并没有形成编程框架和理念，而这三篇论文也就是我们熟知的大数据三驾马车，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库BigTable，这三篇论文影响了当今大数据生态，可以称得上大数据的基石，Doug cutting大佬在基于谷歌的三篇论文开发出了hadoop hdfs分布式文件存储、MapReduce计算框架，实际上从hadoop开源代码中窥见大数据并没有多么高深的技术难点，大部分实现都是基础的java编程，但是对业界的影响是非常深远的。那个时候大多数公司还是聚焦在单机上，如何尽可能提升单机的性能，需求更贵的服务器，谷歌通过把许多廉价的服务器通过分布式技术组成一个大的存储、计算集群给业界应对存储计算问题提供了新的发展思路。
一、Spark 的5大优势： 1. 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2. 通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3. 与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。 4. 方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。 5. 借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
Spark SQL 比 Hadoop Hive 快，是有一定条件的，而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快，相反，Hive 的 HQL 引擎还比 Spark SQL 的引擎更快。其实，关键还是在于 Spark 本身快。
Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架，类似于 Hadoop，但有很多的区别。最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入 HDFS，更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中，可以获得更好的性能提升。例如一次排序测试中，对 100TB 数据进行排序，Spark 比 Hadoop 快三倍，并且只需要十分之一的机器。Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点，处理的数据达到 PB 级别，在互联网企业中应用非常广泛。
现在先让我们了解一下 Hadoop 生态系统的构成，主要认识 Hadoop 生态系统都包括那些子项目，每个项目都有什么特点，每个项目都能解决哪一类问题，能回答这三个问题就可以了（本段属于热身…重在理解 Hadoop 生态系统组成，现状，发展，将来）。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH集群中安装Hive2.3.3》，本篇文章主要介绍Hive2.2.0服务如何与CDH集群中的Spark1.6集成，Hive on Spark对于Hive和Spark的版本都有严格的要求，Fayson本文使用的是Hive2.2.0版本做测试，具体版本的
在开始讲解PySpark程序启动原理之前，我们先来了解一下Spark的一些概念和特性。
随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在以下两点：
官方推荐的 seatunnel1.5.7+spark2.4.8+scala2.11
-coordination and management（协调与管理） -query（查询） -data piping（数据管道） -core hadoop（核心hadoop） -machine learning（机器学习） -nosql database（nosql数据库）
马上就快过年了，祝福小伙伴们牛年大吉，牛气冲天。本期文章分享的是赵老师在《方法论与工程化解决解决方案》一书中提到的关于如何在用户画像项目开发中进行性能调优的例子，希望大家耐心看完后有所收获！
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
Why Hive 相对于使用MapReduce，为什么使用Hive ？ MapReduce实现复杂业务逻辑开发难度大 Hive提供类SQL语法，避免写MapReduce程序，开发相对快速 扩展功能方便，支持自定义函数 适合于做数据仓库工具，如ETL处理，数据分析等 Why Spark 1. Spark 集流批处理、交互式查询、机器学习及图计算等于一体 多线程模型，每个worker节点运行一个或多个executor服务，每个task作为线程运行在executor中，task间可共享资源 基于
问题1：SPARK与HADOOP之间的关系？ spark是一种高效处理hadoop分布式数据的处理引擎。借助hadoop的yarn框架，spark就可以运行在hadoop集群中。同时spark也可以处理存储在hdfs、Hbase、Cassandra、hive和所有存储在hadoop中的数据。spark可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据，也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2：SPARK支持的开发语言？ spark支持scala、java和python三种语言
Hadoop分布式文件系统是Hadoop项目的两大核心之一，是针对谷歌文件系统（GoogleFileSystem,GFS)的开源实现。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
华智，携程高级研发经理，现负责数据仓库技术架构、性能优化、数仓规范制定、数据模型设计以及数据应用开发。
这是一个复杂的历史，基本上是一个“忒修斯船”(Ship of Theseus)的故事。最开始的时候，Spark SQL的代码几乎全部都是Hive的照搬，随着时间的推移，Hive的代码被逐渐替换，直到几乎没有原始的Hive代码保留。
为什么CDH甚至最新的CDP中对于Spark SQL CLI或者JDBC/ODBC没有提供基于Spark Thrift Server的支持，参考Fayson之前的文章《0827-7.1.4-如何在CDP中使用Spark SQL CLI》，在CDP中，Cloudera给出了新的解决方案Livy Thrift Server，它是对Spark Thrift Server的增强，支持JDBC/Thrift Server，安全与容错。通过Hive Warehouse Connector(HWC)，支持Spark SQL访问Hive3的内表，同时然Spark SQL支持基于Ranger的细粒度授权。本文主要介绍如何在CDP中通过Livy Thrift Server来提交Spark SQL作业。
cxzl25，携程软件技术专家，关注大数据领域生态建设，对分布式计算和存储、调度等方面有浓厚兴趣。
作者 | 宋文欣 以 Hadoop 为中心的大数据生态系统从 2006 年开源以来，一直是大部分公司构建大数据平台的选择，但这种传统选择随着人们的深入使用，出现的问题也越来越多，比如：数据开发迭代速度不够快、集群资源利用效率过低、新的开发工具集成非常复杂等。这些问题已经成为困扰企业数字化转型加速迭代和升级的主要障碍。 而传统大数据平台通常是以 Hadoop 为中心的大数据生态技术。一个 Hadoop 集群包含 HDFS 分布式文件系统和以 Yarn 为调度系统的 MapReduce 计算框架。围绕 H
前言 美团是数据驱动的互联网服务，用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志，这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景，选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率，进而间接或直接提升相关团队的工作效率。 美团最初的数据处理以Hive SQL为主，底层计算引擎为MapReduce，部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展，单纯的Hive S
Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快，相反，Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。
本次版本更新对 Flink 的支持升级到 Flink1.12，支持多种流类型任务，新版本的使用文档已在社区中推送，大家可以随时下载查阅。
本文将通过一个简单，并且具有典型代表的例子，描述如何使用EMR产品中的Hue组件创建工作流，并使该工作流每天定时执行。
CDH5中的Hive版本是1.1，而CDP7中的Hive版本为3。Hive3相对Hive1更新特别多，比如支持全新的ACID v2机制，并且底层使用Tez和内存进行查询，相比MR的方式性能提升超过10倍，支持物化视图以及语法使用扩充等等。因为是一次大版本的更新，对于老的CDH5用户升级到CDP7，会需要对于Hive3有足够的了解与准备，才能保证升级成功。本文主要介绍Hive3的新特性，架构，以及语法改造说明。
在Linux系统中，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，用于查询和分析大规模数据集。在运行Hive时，有时我们需要查看Hive相关的进程信息，以便监控和管理。本篇文章将介绍如何在Linux系统中查看Hive进程的方法。
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