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《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一1.6 分布式SQL查询引擎

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第1章,第1.6节,作者[美] 穆罕默德·古勒(MohammedGuller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6 分布式SQL查询引擎 如前所述,SQL是最常用来查询和分析数据的语言之一。它易学且有群众基础(了解SQL的人远比了解编程语言如Java的人多)。基本上,Hive就是因此而诞生。不过,Hive依赖于MapReduce,因为它把HiveQL查询转换成MapReduce的作业任务。 MapReduce是一个强大的框架。然而,它用于处理批量数据,它有大吞吐量和高延迟。对于数据转换或者ETL(提取、转换、加载)作业来说,它的表现非常棒,但在交互式查询或实时分析方面则不是一个完美的平台。Hive继承了MapReduce的限制。

数据科学工具包(万余字介绍几百种工具,经典收藏版!)

本文简介:数据科学家的常用工具与基本思路,数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述,包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种,几十个大类,部分网址。为数据科学教育和知识分享,提高数据科学人员素质。 数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上,包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中,数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程,最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的从业者称为数据科学家。数据科学家有其独特的基本思路与常用工具,秦陇纪全面梳理数据分析师和数据科学家使用的工具包,包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种,几十个大类,部分网址,欢迎大家积极传播! 数据科学家是有着开阔视野的复合型人才,他们既有坚实的数据科学

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