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文章讲的是 不同SQL-on-Hadoop引擎怎样满足BI负载, 如何让不同的 SQL-on-Hadoop 引擎满足BI工作负载根据新的基准,三个领先 SQL-on-Hadoop 引擎——ApacheImpala 2.3、 Apache Spark 1.6 和 Apache Hive 1.2,它们都有独特的优势和弱点,它们可能非常适合一些商业智能 (BI) 用例但是并不适合另一些。 AtScale创始人和首席执行官戴夫·马里亚尼表示:“现在其中任何一个引擎都不满足所有的要求,我们客户部署的时候,都是穿插多个引擎的。”目前,AtScale专攻对 Hadoop 的双启动。 基于Hadoop 的商业智能,AtScale 着手为他们的 BI 技术评估用例选择最佳的SQL-on- Hadoop 技术。AtScale 的测试团队使用星级架构基准 (SSB)的数据集,基于广泛使用的 TPCH 数据进行修改,以便找出更准确地表示典型的双向拉伸的数据布局。数据集允许测试团队跨越大表进行测试查询︰lineorder 表包含近 60 亿行,其中大客户表含超过 10 亿行。 SQL-on-Hadoop引擎有不...

《Spark与Hadoop大数据分析》——2.4 安装 Hadoop 和 Spark 集群

2.4 安装 Hadoop 和 Spark 集群 在安装 Hadoop和Spark之前,让我们来了解一下 Hadoop和Spark的版本。在 Cloudera、Hortonworks和MapR这所有三种流行的Hadoop发行版中,Spark都是作为服务提供的。在本书编写的时候,最新的Hadoop和Spark版本分别是2.7.2和2.0。但是,Hadoop发行版里可能是一个较低版本的Spark,这是因为Hadoop和 Spark 的发行周期并不同步。 对于后续章节的实践练习,我们会使用来自 Cloudera、Hortonworks 和 MapR 的免费虚拟机(virtual machine,VM),或使用开源版本的 Apache Spark。这些 VM 让我们很容易开始使用 Spark 和 Hadoop。同样的练习也可以在较大的集群上运

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