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impala同步hive元数据
Impala的
SYNC_DDL
答:
那天去面试,面试官问我知不知道
Impala同步数据
的方式,我回答invalidate metadata和refresh table [partition],后来他问我还有没有其他的方式,当时我没想到别的,因为工作中用到impala都是和
hive
结合的,spark把数据落到hive中,然后刷新impala,impala提供查询。后来他提了下问我是否知道Impala的SYNC_DDL。
一面
数据
: Hadoop 迁移云上架构设计与实践
答:
迁移策略与挑战 集成过程中,他们决定迁移
Hive元数据
和HDFS文件,采用存量同步与增量同步(双写)策略。存量文件的迁移利用JuiceFS的sync命令高效进行,而Metastore数据差异则通过自研脚本处理。在增量
数据同步
上,Kafka Connect与ETL的配合遇到了版本兼容性问题。数据校验环节,他们关注文件、元数据和计算结果的...
大
数据
开发这么学习?
答:
数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、
数据同步
Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、
hive
(5T)、
Impala
(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
MPP DB 是 大
数据
实时分析系统 未来的选择吗
答:
当前在实时分析系统中,最难的是多维度复杂查询,目前没有一个很好的解决方案,这两天和人讨论到 MPP DB (分布式
数据
库,以 Greenplum 为最典型代表)。如果从性能来讲, MPP DB 在多维复杂查询性能确实要好于
HIVE
/HBASE/
IMPALA
等,因此有不少声音认为, MPP DB 是适合这种场景的未来的解决方案。
hbase和
hive的
差别是什么?
答:
Apache
Hive
是一个构建在Hadoop基础设施之上的
数据
仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言,这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能,但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统,它运行在...
如何创建一个大
数据
平台
答:
数据
分析人员的数据大概可能渐渐从RDBMS搬迁到集群了,因为传统数据库已经完全hold不住了,但他们不会写代码,所以你上马了
Hive
。然后很多用户用了Hive觉得太慢,你就又上马交互分析系统,比如Presto,
Impala
或者SparkSQL。你的数据科学家需要写ML代码,他们跟你说你需要Mahout或者Spark MLLib,于是你也部署了...
“
数据
湖三剑客”Hudi、Delta Lake和Iceberg 深度对比
答:
可以实时消费消息队列(Kafka)和日志服务SLS等日志数据至Hudi中,同时也支持实时
同步数据
库Binlog产生的变更数据。 Hudi优化了数据写入过程中产生的小文件。因此,相比其他传统的文件格式,Hudi对HDFS文件系统更加的友好。 Hudi支持多种数据分析引擎,包括
Hive
、Spark、Presto和
Impala
。Hudi作为一种文件格式,不需要依赖...
大
数据
有什么学习路线?
答:
如果你是金融专业,你可以学习,因为这结合起来你自己的专业,将让你在只有你专业知识的竞争者之中脱颖而出,毕竟现在AI+已经涉及到金融行业了。说了这么多,无非就是想告诉你,大
数据
的三个大的发展方向:平台搭建/优化/运维/监控;大数据开发/ 设计/ 架构;数据分析/挖掘。请不要问哪个容易,只能...
怎样的架构设计才是真正的
数据
仓库架构
答:
元数据
是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类,技术元数据和商业元数据。技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。包括:数据源信息;数据转换的描述;数据仓库内对象和数据结构的定义;数据清理和数据更新时用的规则;源数据到目的数据的映射;用户...
大
数据
专业都需要学习哪些软件啊?
答:
❸在Hive社区中引入了新的列式文件格式(如ORC文件),提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存
Hive数据
。❹引入了新的运行时框架——Tez,旨在消除
Hive的
延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍
同步
和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链,彻底加速...
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