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《Spark大数据分析实战》——3.1节SQL on Spark

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 SparkAMPLab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

《Hadoop MapReduce实战手册》一1.8 在分布式集群环境中设置Hadoop

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第1章,第1.8节,作者: 【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者: 杨卓荦 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.8 在分布式集群环境中设置Hadoop Hadoop MapReduce实战手册Hadoop的部署包括一套HDFS、一个JobTracker和多个TaskTracker。在1.5节中,我们讨论了HDFS的部署。为了设置Hadoop,我们需要配置JobTracker和TaskTracker,然后在HADOOP_HOME/conf/slaves文件中指定TaskTracker列表。当我们启动JobTracker时,它会启动相应的TaskTracker节点列表。图1-5描述了一套完整的Hadoop部署。 准备工作无论使用的是单台机器还是多台机器,本节都适用。如果你用的是多台机器,则应该选择一台机器作为主节点,用于运行HDFS NameNode和JobTracker进程。如果你使用的是单台机器,则可以用它既作主节点,又作从节点。 在...

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