Drill storage plugin实现原理分析
Drill Storage Plugin介绍
Drill是一个交互式SQL查询引擎,官方默认支持的数据源有hive、hbase、kafka、kudu、mongo、opentsdb、jdbc等,其中jdbc storage plugin可以覆盖所有支持jdbc协议的数据源,如:mysql、oracle等关系型数据库。所有数据源的接入都是通过drill的storage plugin实现的,理论上Drill通过storage plugin机制可以支持对任何数据源进行异构查询。
Drill作为一个SQL查询引擎,它跟传统数据库有着很多相似之处,主要包括SQL Parser、SQL Validator、Query Optimizer、Data Flow Operators等几部分。如下图所示,SQL Parser阶段会把SQL语句解析为SQL查
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Hadoop迁移MaxCompute神器之DataX-On-Hadoop使用指南
DataX-On-Hadoop即使用hadoop的任务调度器,将DataX task(Reader->Channel->Writer)调度到hadoop执行集群上执行。这样用户的hadoop数据可以通过MR任务批量上传到MaxCompute、RDS等,不需要用户提前安装和部署DataX软件包,也不需要另外为DataX准备执行集群。但是可以享受到DataX已有的插件逻辑、流控限速、鲁棒重试等等。 1. DataX-On-Hadoop 运行方式 1.1 什么是DataX-On-Hadoop DataXhttps://github.com/alibaba/DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL、Oracle、HDFS、Hive、OceanBase、HBase、OTS、MaxCompu
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听说你还没掌握Normalizer的使用方法?
在 Elasticsearch 中处理字符串类型的数据时,如果我们想把整个字符串作为一个完整的 term 存储,我们通常会将其类型 type 设定为 keyword。但有时这种设定又会给我们带来麻烦,比如同一个数据再写入时由于没有做好清洗,导致大小写不一致,比如 apple、Apple两个实际都是 apple,但当我们去搜索 apple时却无法返回 Apple的文档。要解决这个问题,就需要 Normalizer出场了。废话不多说,直接上手看! 1.上手 我们先来重现一下开篇的问题: PUT test_normalizer { "mappings": { "doc":{ "properties": { "type":{ "type":"keyword" } } } } } PUT test_normalizer/doc/1 { "type":"apple" } PUT test_normalizer/doc/2 { "type":"Apple" } # 查询一 GET test_normalizer/_search { "query": { "match":{ "type":"apple...
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