分布式计算框架(HadoopMapReduce)解决了大数据分布式计算和并发计算问题,具有良好的扩展性和容错性,非常适合超大规模数据处理和分析。Hive基于HadoopMapReduce构建数据仓库分析系统,提供丰富的结构化查询语言(Structured Query Langua...分布式计算框架(HadoopMapReduce)解决了大数据分布式计算和并发计算问题,具有良好的扩展性和容错性,非常适合超大规模数据处理和分析。Hive基于HadoopMapReduce构建数据仓库分析系统,提供丰富的结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)查询能力,可将SQL语句转变成MapReduce任务执行分析数据。但是,MapReduce本身的特点(Map阶段和Reduce阶段)使得其在多表关联和复杂SQL场景时运行较慢。因此,基于真实场景打造了一套通过TEZ引擎和LLAP(Live Long and Process)技术结合来提升Hive查询能力的系统,面对复杂的多表关联查询、使用频率较高的复杂查询时能够快速高效率执行,缩短了用户等待时间。展开更多
文摘分布式计算框架(HadoopMapReduce)解决了大数据分布式计算和并发计算问题,具有良好的扩展性和容错性,非常适合超大规模数据处理和分析。Hive基于HadoopMapReduce构建数据仓库分析系统,提供丰富的结构化查询语言(Structured Query Language,SQL)查询能力,可将SQL语句转变成MapReduce任务执行分析数据。但是,MapReduce本身的特点(Map阶段和Reduce阶段)使得其在多表关联和复杂SQL场景时运行较慢。因此,基于真实场景打造了一套通过TEZ引擎和LLAP(Live Long and Process)技术结合来提升Hive查询能力的系统,面对复杂的多表关联查询、使用频率较高的复杂查询时能够快速高效率执行,缩短了用户等待时间。
