《Spark大数据分析实战》——3.1节SQL on Spark-低调大师

《Spark大数据分析实战》——3.1节SQL on Spark

2017-05-01 761

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第3章，第3.1节SQL on Spark，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

3.1　SQL on Spark
AMPLab将大数据分析负载分为三大类型：批量数据处理、交互式查询、实时流处理。而其中很重要的一环便是交互式查询。大数据分析栈中需要满足用户ad-hoc、reporting、iterative等类型的查询需求，也需要提供SQL接口来兼容原有数据库用户的使用习惯，同时也需要SQL能够进行关系模式的重组。完成这些重要的SQL任务的便是Spark SQL和Shark这两个开源分布式大数据查询引擎，它们可以理解为轻量级Hive SQL在Spark上的实现，业界将该类技术统称为SQL on Hadoop。
在Spark峰会2014上，Datab

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一个purge参数引发的惨案——从线上hbase数据被删事故说起在写这篇blog前，我的心情久久不能平静，虽然明白运维工作如履薄冰，但没有料到这么一个细小的疏漏会带来如此严重的灾难。这是一起其他公司误用puppet参数引发的事故，但是这个参数我也曾被“坑过”。先说说这起事故，在周二下午，安静了一天的某个技术交流群，突然有个惊慌失措的同学在群里说，他拿第三方的puppet hbase module来管理线上hbase集群，结果这个模块在管理数据文件夹时，使用了一个purge参数把几乎所有的线上数据都删完了。他已经和领导汇报了情况，那边正在紧急讨论处理方案。他在做好打包走人的准备的同时，仍抱有一丝希望来询问我们有没有办法恢复数据，大家纷纷为他献计献策... 我就想起两年前，我第一次尝试使用puppet-apache模块管理apache服务，apache::init类中默认设置了purge_configs参数为True，导致我把apache目录下的所有vhost文件删掉了，万幸的是我是在开发环境发现了这个问题。那么，我们来看看这个“邪恶”的purge参数是什么样子的： file {...

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