impala是数据库吗
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【漫谈数据仓库】 如何优雅地设计数据分层
一、文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了。 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入
反向一觉
6年前
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《R语言数据分析》——1.4 从数据库中导入数据
本节书摘来自华章出版社《R语言数据分析》一书中的第1章,第1.4节,作者盖尔盖伊·道罗齐(Gergely Daróczi),潘怡 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4 从数据库中导入数据 使用一个专用的数据库测试平台比根据需要从
华章计算机
7年前
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SQL数据分析概览——Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto+druid
转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言。大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL。 本文涵盖了6个开源领导者:Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HA
桃子红了呐
6年前
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如何在不增加投入的情况下让你的数据库快上200倍
几乎每个人都在以这样或那样的方式抱怨数据库的性能问题,数据库管理员和程序员时常要面临服务器资源不够用或数据库查询一直执行不完的情况。这些情况对我们来说太正常不过了。 解决办法多种多样,最典型的一种就是把枪口指向查询语句,并谴责程序员没能写出高效的查询。他们本
知与谁同
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Impala和Hive的关系(详解)
Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语
技术小哥哥
6年前
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大数据和Hadoop时代的维度建模和Kimball数据集市
维度建模已死? 在回答这个问题之前,让我们回头来看看什么是所谓的维度数据建模。 为什么需要为数据建模? 有一个常见的误区,数据建模的目的是用 ER 图来设计物理数据库,实际上远不仅如此。数据建模代表了企业业务流程的复杂度,记录了重要的业务规则和概念,并有助于规
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人们应该知道的大数据术语
大数据带来了许多新的术语,但一些术语往往不太好理解。以下是人们应该了解的大数据术语列表: 以下进行一个简短的回顾,以前曾经介绍了算法,分析,描述性分析,预处理分析,预测分析,批处理,Cassandra,云计算,集群计算,暗数据,数据湖,数据挖掘,数据科学家,分
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大数据平台应用 17 个关键技术处理
一、大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型? 在Hadoop平台中,一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择,而Mpp数据库的典型代表就是impala,presto。Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景,暨对数据查询效率有较高要求的场景,而对数据仓库的查
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