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Lambda plus: 云上大数据解决方案

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展。最后我们将介绍如何结合云上存储、计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景。 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。抽象来看,支撑这些场景需求的分析系统,面临的都是大致相同的技术挑战: 业务分析的数据范围横跨实时数据和历史数据,既需求低延迟的实时数据分析,也需求对PB级的历史数据进行探索性的数据分析; 可靠性和可扩展性问题,用户可能会存储海量的历史数据,同时数

Impala——1.概述

标签(空格分隔): Impala Impala是什么 官方论文 Impala对存储在HDFS,HBase的Apache Hadoop数据和存储在Amazon S3上的数据提供快速,交互式的SQL查询。 除了使用相同的统一存储平台外,Impala还使用了与Apache Hive相同的元数据、SQL语法(Hive SQL)、ODBC驱动程序和UI(Hue中的Impala查询UI)。这为实时查询或面向批处理的查询提供了熟悉且统一的平台。Impala是可用于查询大数据的工具的补充。Impala不会取代构建在MapReduce上的批处理框架,如Hive。 基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业,例如涉及批处理ETL类型的作业。。 使用Impala的好处 Impala提供: 数据科学家和分析师熟悉的SQL界面。 能够在A

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