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性能提升约 7 倍!Apache Flink 与 Apache Hive 的集成
导读:随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行,如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好,就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具,所以 Flink 针对于批
阿里云实时计算Flink
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基于 Flink + Hive 构建流批一体准实时数仓
基于 Hive 的离线数仓往往是企业大数据生产系统中不可缺少的一环。Hive 数仓有很高的成熟度和稳定性,但由于它是离线的,延时很大。在一些对延时要求比较高的场景,需要另外搭建基于 Flink 的实时数仓,将链路延时降低到秒级。但是一套离线数仓加一套实时数仓
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60TB 数据量的作业从 Hive 迁移到 Spark 在 Facebook 的实践
Facebook 经常使用分析来进行数据驱动的决策。在过去的几年里,用户和产品都得到了增长,使得我们分析引擎中单个查询的数据量达到了数十TB。我们的一些批处理分析都是基于 Hive 平台(Apache Hive 是 Facebook 在2009年贡献给社区的
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大数据工具篇之Hive与HBase整合完整教程
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胖子哥
8年前
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回顾《网易数据基础平台建设》
分享嘉宾:蒋鸿翔 网易 数据科学中心 首席架构师 内容来源:DataFun Talk《网易数据基础平台建设》 首先简单介绍一下网易杭州研究院情况简介,如下图所示: 我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让
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HBase实操 | 使用Spark通过BulkLoad快速导入数据到HBase
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人脸识别技术在HBase中的探索和应用
一、HBase基础与存储的优势 HBase主要具有五大核心优势,即海量存储、列式存储、易扩展、高并发以及稀疏矩阵。HBase所能够应用的场景包括对象存储、用户画像推荐、聊天消息实时流、索引、报表以及轨迹数据和监控数据等。 二、HBase应用分享 这里主要分享
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