impala

1.摘要 大型数据分析框架正在朝着缩短任务执行时间和提高并行度的方向发展来提供低延迟，任务调度器面临的主要挑战是在几百毫秒内完成高度并行的作业调度，这需要在合适的机器上每秒调度数百万个任务，同时提供毫秒级的延迟和高可用性。本文证明了去中心化、随机抽样方法可提供最佳性能，同时避免了中心化设计存在吞吐量和高可用的问题。本文在110台计算机集群上部署Sparrow，并证明Sparrow的性能与理想的调度程序的误差在12%以内。 2.介绍 当今的数据分析集群运行的时间越来越短，作业的任务越来越多。在对低延迟交互式数据处理的需求的刺激下，研究机构和同行业共同努力产生了一些框架（例如Dremel，Spark，Impala）可以在数千台机器上工作，或将数据存储在内存以秒级分析大量数据，如图1所示。预计这种趋势会继续推动开发针对次秒级响应时间的新一代框架响应时间进入100ms左右，这让新的强大的应用程序成为可能；例如，面向用户的服务在每个查询的基础上将能够运行复杂的并行计算，比如语言翻译和高度个性化的搜索。 图1：数据分析框架分析大量数据的延迟非常低 调度由简短的次秒级任务组成的作业极具挑战，这些作业不仅是因为低延迟框架出现的，也有将长时间运行的批处理作业分解为大量短时间任务的原因。当任务以几百毫秒的速度运行时，调度决策必须有很高的吞吐量：一个由10000个16核机器组成的集群并运行100毫秒任务

这个该死的问题查了我整整3天，差点就放弃了。kettle用的人不多，文档也不太全，源码又重又大。 需求是从Impala用SQL读取数据，写入MYSQL。 环境是： pdi-ce-7.0.0.0-25 Linux： CentOS7 连接的是Cloudera Impala，使用第三方JDBC jar包：ImpalaJDBC4.jar 在Windows环境下，使用spoon.bat编写的JDBC同步逻辑是可以使用的，没有问题。 在Linux下面，运行第一次的时候，也可以正常运行，但是第二次运行后，就会报： Error reading object from XML file Unable to load database connection info from XML node Unable to create new database interface database type with plugin id [IMPALASIMBA] couldn't be found! 根据baidu某帖子，删除$KETTLE_HOME/system/karaf/caches 下的内容后，就可以顺利执行。 但是你不可能每次运行kettle作业都删一次本地缓存，这样并发进程的时候可能会出现bug。 怀疑是karaf这个OSGi容器生成的bundle有问题，思路就是不让它生成缓存文件就是了。据了解

参考文章： kudu 使用杂记 impala 和 kuduClient 的选择 impala 的查询速度要快于 kuduClient 的 scan insert 的速度都很快 upsert/update/delete 如果用主键的话也都很快，但impala的并发性能比较差，所以这种操作尽量用 kuduClient 的原生 api 进行操作 原生api update、delete、upsert 只能根据主键操作，如果需要其他条件则需要拿到主键再进行操作，因此不如impala写sql方便。 使用impala和原生api操作kudu中遇到的一点问题 1. impala用sql操作 set version = version + 1 ,version 必须是 bigint,因为 version(int)+1 结果是bigint 2. json中的 ” 会被转义为 \” 而当作为sql存入的时候 \” 又会被反译 为 ” 所以，再取出来就不是规范的json格式了。。不过这个问题是所有拼接 sql 提交查询的共性问题 //所以把其中的 \ 替换为 \\ ， " 替换为 \" str = str.replaceAll("\\\\","\\\\\\\\").replaceAll("\"","\\\\\""); // ps : replaceAll 的参数是正则，所以 \\\\ = 正则 \\ =

　 大数据就业 前景如何？现在学习大数据已经晚了吗？作为初入社会的大学生，或者想改变环境转行的同学，看到大数据技术开发者的高薪资都想进入这个行业，但是现在大数据技术依然想之前那样火爆吗？是不是学习了大数据技术就可以获得高薪呢？ 　　大数据从最开始的概念兴起，到现在各大互联网公司逐步推广使用。已经逐渐成熟，目前营销、电商、教育领域等等对大数据的应用已经初见效果。大数据也从最开始的概念过渡到实际应用领域。对技术人员的招聘也更加趋于理性。所以并非大数据技术不再火爆，而是企业对于大数据从业人员的要求提高了。 　　根据招聘网站显示，目前大数据工作招聘需求，薪资普遍稳定在15-30K之间。其中目前刚入行的大数据工程师平均薪资在1万左右，而随着工作时间的增加，3~5年经验的大数据工程师的薪资待遇将达到3万元左右。 　　据相关机构统计，未来的3~5内大数据人才的缺口将达到150万，而且随着大数据的发展，人才缺口将不断扩大，所以大数据不管是目前还是未来长期都将是紧缺人才，受到各大互联网企业的关注。 　　如果你想投入大数据的怀抱，但却苦于不知如何下手。而当你准备学习大数据技术时，你可以了解一下博斌去计算大数据课程，主要是针对有一定编程开发经验的学员研发的课程。从大数据基础增强开始，内容精准聚焦大数据开发过程中必备的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容；涵盖了大数据体系中几乎所有的核心技术

以下内容仅供交流学习使用，如有侵权会及时删除。 大家好！我是来自个推的栗子，感谢Greenplum中文社区！今天我给大家讲一讲个推在Greenplum中的实践。那我们就直接进入今天的分享主题《个推如何采用Greenplum提高PB级别数据处理能力》 近年来，移动互联网、物联网、云计算的快速发展，催生了海量的数据。在大数据处理方面，不同技术栈所具备的性能也有所不同。如何快速有效地处理这些体量庞大的数据，令不少开发者为之苦恼。随着Greenplum的异军突起，以往大数据仓库所存在的很多问题都得到了有效解决，Greenplum也成为新一代数据库的典型代表。 今天，我将就个推在处理庞大的数据量时，如何选择有效的技术栈进行介绍，并结合自身业务场景，分析一下Greenplum在个推中的实践。 Greenplum助手: 首先，我们来看一下Greenplum诞生的背景。 2002年，互联网数据量正处于快速增长期，一方面传统数据库难以满足当前的计算需求，另一方面传统数据库大多基于SMP架构，扩展性能差。因此面对日益增长的数据量，SMP架构难以继续支撑，开发者需要一种数据库，可以支持分布式并行数据计算能力，Greenplum便应运而生。大家都知道，和传统数据库的SMP架构不同，Greenplum是一种完全无共享(Share Nothing)的结构，相比SMP，扩展能力明显提升。大家可以看一下这张图

在产品精细化运营时代，经常会遇到产品增长问题：比如指标涨跌原因分析、版本迭代效果分析、运营活动效果分析等。这一类分析问题高频且具有较高时效性要求，然而在人力资源紧张情况，传统的数据分析模式难以满足。本文尝试从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP，以解决上述痛点问题。 文章作者：数据熊，腾讯云大数据分析工程师。 一、背景及问题 在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。 如果数据分析师通过人工计算分析，往往会占用0.5-1天时间才能找到原因。因此，人工计算分析方式，占用人力大，且数据分析效率低。 另外，产品版本迭代与业务运营活动，也需要对新版本、新功能、新活动进行快速数据分析，已验证效果。 因此，在产品矩阵业务精细化运营中，存在大量的数据分析诉求，且需要快速完成。 在传统的数据分析模式下，对于每个需求，一般需要经历3-5天才能解决问题。除此之外，该模式还需要大量数据分析师对接需求。因此，在数据分析师人力紧缺情况下，该模式无法满足产品增长的数据分析诉求。 二、解决办法 在传统数据分析模式失效情况下，急需开拓新的数据分析模式，以快速满足产品增长的数据分析诉求。 为此，笔者和项目小团队从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP，希望通过MVP数据分析，驱动产品从"Minimum Viable

1.在uri中配置 hive://localhost:10000/default 2.查询 3.如果你的hive集群是带有kerberos认证的,hive数据源需要这样配置 hive://xxx:xxx/default?auth=KERBEROS&kerberos_service_name=hive 如果在连接的时候报了如下的错 Could not start SASL: b'Error in sasl_client_start (-1) SASL(-1): generic failure: GSSAPI Error: Unspecified GSS failure 那就就是你没有用keytab进行认证 kinit -kt xxx.keytab xxx@XXXX superset也支持模拟用户,配置方法如下 然后就能支持使用hive,impala或者hdfs用户来对普通用户进行模拟,如果模拟出来的用户没有权限的话,就会抛出异常 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4343420/blog/4295357

Presto入门介绍 有需要的自取~ 链接： https://h5.luezhi.com/app/index.php?i=2&c=entry&id=75880&do=yd_detail&saas_code=825611007YBD&m=saas_luezhi 1，Presto基本认识 1.1 定义 Presto是一个分布式的查询引擎，本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。Presto是一个OLAP的工具，擅长对海量数据进行复杂的分析；但是对于OLTP场景，并不是Presto所擅长，所以不要把Presto当做数据库来使用。 和大家熟悉的Mysql相比：首先Mysql是一个数据库，具有存储和计算分析能力，而Presto只有计算分析能力；其次数据量方面，Mysql作为传统单点关系型数据库不能满足当前大数据量的需求，于是有各种大数据的存储和分析工具产生，Presto就是这样一个可以满足大数据量分析计算需求的一个工具。 1.2 数据源 Presto需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等 一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并分析。 比如：select * from a join b where a.id=b.id;

　　机器之心报道 　　 编辑：陈萍、杜伟 　　 训练游戏 AI 往往需要耗费巨量的计算，并且依赖配备数百个 CPU 和 GPU 的服务器。大的科技公司有能力和资金支撑，但学术实验室却「心有余而钱不足」。在本文中，南加州大学和英特尔实验室的研究者展示了在第一人称射击游戏《毁灭战士》中，使用单个高端工作站训练具备 SOTA 性能的游戏 AI，最多时用到了 36 核 CPU 和单个 RTX 2080 Ti GPU 的系统。 　　 　　我们都清楚，训练 SOTA 人工智能系统往往需要耗费大量的计算资源，这意味着资金雄厚的科技公司的发展进程会远远超过学术团队。但最近的一项研究提出了一种新方法，该方法有助于缩小这种差距，使得科学家可以在单个计算机上解决前沿的 AI 问题。 　　OpenAI 2018 年的一份报告显示，用于训练游戏 AI 的处理能力正在快速地提升，每 3.4 个月翻一番。其中对数据需求量最大的一种方法是深度强化学习，通过在数百万个模拟中迭代，AI 在反复试错中进行学习。《星际争霸》和《Dota2》等电子游戏领域取得了令人瞩目的新进展，但都依赖封装了数百个 CPU 和 GPU 的服务器。 　　针对这种情况，Cerebras System 开发的 Wafer Scale 引擎能够使用单个大芯片来替换这些处理器，这个芯片为训练 AI 进行了完美的优化。但是由于价格高达数百万