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Impala、Hive性能简单对比测试

Impala、Hive性能简单对比测试 一、测试环境 操作系统:CentOS6.4 大数据平台:CDH5、Hive、Impala、MapReduce 集群规模:3台服务器,每台64G内存(原谅小气的公司给了如此糟糕的开发环境) Impala共三几个后台Impalad进程,两个正常,一个失效,如图: 一、HBase加载数据 首先,在HBase中创建一个表,表中列簇为f,有两列dn、fn; 其次,利用Java API在HBase中产生约1000万条测试数据,代码如下: @SuppressWarnings("static-access") @Test public void testPutBasic() { for (int m = 0; m < 20; m++) { new Thread() { @Override public void run() { int j = 0; for (int i = 0; i < 1000000; i++) { Random random = new Random(); Hash...

PyOdps 0.4版本发布,从一个故事说起

有这么个故事(如有雷同,纯属巧合)。有一天,某运营同学给某开发同学一个excel文件,里面是个客户清单。 “帮我查下这些用户的消耗呢”。 开发同学扫了一眼,几百个用户。这个事肯定是可以办的,但是想到麻烦程度,开发同学心里肯定是有不少羊驼经过的啦。 “有点麻烦啊”,开发同学轻轻抱怨。 “我懂的,把这个表和ODPS里的表join下就好了嘛。”运营同学努努嘴。 “……”。于是,开发同学把excel数据导出成文本格式,然后dship上传到ODPS,ODPS上编写SQL,dship下载,大功告成。 这里说得很轻松,但其实整个过程真的挺麻烦呢。要是这个过程中还要对excel中的数据进行过滤,最终结果还要绘个图,还是需要不少时间。 但是,如果这个开发同学使用PyOdps 0.4+版本新特性,一切就都轻松写意了。 为了模拟这个过程,我们拿movielens 10

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。