Hadoop大数据平台实战(02)：HBase vs. Hive vs. Impala 对比-低调大师

Hadoop大数据平台实战(02)：HBase vs. Hive vs. Impala 对比

2019-04-05 836

Hadoop大数据平台中非常重要的三个技术：HBase vs. Hive vs. Impala。他们之间的关系和区别。

Apache™Hadoop是目前最流行的开源大数据平台，核心组件使用Java语言开发。

Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。

1）Hadoop：最流行的开源大数据平台，主要框架使用Java开发。

2）HBase：面向列的开源NoSQL分布式数据库，基于HDFS，起源于谷歌的论文BigTable。

3）Hive：开源分布式数据仓库工具，至于类SQL语法

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Hadoop大数据平台实战(01)：Impala vs Hive的区别

Hadoop大数据生态系统重要的2个框架Apache Hive和Impala，用于在HDFS和HBase上进行大数据分析。但Hive和Impala之间存在一些差异--Hadoop生态系统中的SQL分析引擎的竞争。本文中我们会来对比两种技术Impala vs Hive区别？ Hive介绍 Apache Hive™是开源的数据仓库框架，基于Hadoop构建，使用SQL语法读取Hadoop数据，分析保存在分布式存储中HDFS或者HBase数据库中的大型数据集。 Hive最早由Facebook开发，后来2008年贡献给Apache软件基金会。此外，Hive的用途非常广泛，因为它支持分析存储在Hadoop的HDFS和其他兼容文件系统中的大量数据集。像亚马逊S3。 Hive是一个在Hadoop集群之上运行的开源数据仓库和分析包。 Hive

2019-04-04

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由于MaxCompute SQL本身不提供类似数据库的select * from table limit x offset y的分页查询逻辑。但是有很多用户希望在一定场景下能够使用获取类似数据库分页的逻辑，对查询结果进行分页/分批获取结果，本文将介绍几种方法，来实现上述场景。 1. 借助row_number()函数作为递增唯一标识进行过滤查询 select * from (select row_number() over() as row_id,* from orders_delta)t where row_id between 10 and 20; 通过row_number()对数据进行排序及唯一标识编号，然后根据该标识选取每次查询的分页范围。 2. 利用Java SDK的InstanceTunnel在下载结果时进

2019-04-05

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