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HBase - Phoenix剖析

1.概述 在《Hadoop-Drill深度剖析》 一文当中,给大家介绍了Drill的相关内容,就实时查询来说,Drill基本能够满足要求,同时还可以做一个简单业务上的聚合,如果在使用Hive做一 些简单的业务统计(不涉及多维度,比如CUBE,ROLLUP之类的函数),只是用一些基本的聚合函数或是JOIN ON之类的,Drill基本满足要求,而且响应速度可比OLTP。今天给大家剖析的是另外一种工具,由于目前Drill官方不支持对表的插入,更新操作。 所以,在操作HBase的时候,若遇到这些需求,Drill就有点力不从心。那么,Phoenix可以满足以上需求。它更接近与标准的SQL。 2.Architecture 在Phoenix中SQL Query Plan的执行,基本上是通过构建一系列的HBase Scan来完成。为了尽可能减少数据的传输,在Region Server使用Coprocessor来尽可能的执行Aggregate相关的工作,基本实现的思路是使用RegionObserver在 PostScannerOpen Hook中将RegionScanner替换成支持Aggregatio...

Hadoop - Kylin On OLAP1

1.概述 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供SQL接口并且用于OLAP业务于Hadoop的大数据集上,该项目由eBay贡献于Apache。 2.What is Kylin 在使用一种模型,我们得知道她是干什么的,那么首先来看看Kylin的特性,其内容如下所示: 可扩展超快的OLAP引擎:Kylin是为减少在Hadoop上百亿级别数据查询延迟而设计的。 Hadoop ANSI SQL接口:Kylin为Hadoop提供标准的SQL,其支持大部分查询功能。 出色的交互式查询能力:通过Kylin,使用者可以于Hadoop数据进行亚秒级交互,在同样的数据集上提供比Hive更好的性能。 多维度Cube:用户能够在Kylin里为百亿以上的数据集定义数据模型并构建Cube。 和BI工具无缝整合:Kylin提供与BI工具,如商业化的Tableau。另外,根据官方提供的信息也在后续逐步提供对其他工具的支持。 其他特性: 对Job的管理和监控 压缩和编码的支持 增量更新Cube 利用HBase Coprocessor去查询 基于HyperLogLog的Distinct Count近似算...

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