HIVE

首页 标签 HIVE
# HIVE #
关注
5954内容
网易游戏如何基于阿里云瑶池数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构
随着网易游戏品类及产品的快速发展,游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战,为了保证系统性能和 SLA,要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此,网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张,目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次,整体查询性能得到 10-20 倍提升。
阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 2.1.4 版本正式发布
亲爱的社区小伙伴们,Apache Doris 2.1.4 版本已于 2024 年 6 月 26 日正式发布。在 2.1.4 版本中,我们对数据湖分析场景进行了多项功能体验优化,重点修复了旧版本中异常内存占用的问题,同时提交了若干改进项以及问题修复,进一步提升了系统的性能、稳定性及易用性,欢迎大家下载使用。
Paimon 在汽车之家的业务实践
本文分享自汽车之家的王刚、范文、李乾⽼师。介绍了汽车之家基于 Paimon 的一些实践,和一些背景。
ClickHouse(19)ClickHouse集成Hive表引擎详细解析
Hive引擎允许对HDFS Hive表执行 `SELECT` 查询。目前它支持如下输入格式: -文本:只支持简单的标量列类型,除了 `Binary` - ORC:支持简单的标量列类型,除了`char`; 只支持 `array` 这样的复杂类型 - Parquet:支持所有简单标量列类型;只支持 `array` 这样的复杂类型
Hive怎么调整优化Tez引擎的查询?在Tez上优化Hive查询的指南
在Tez上优化Hive查询,包括配置参数调整、理解并行化机制以及容器管理。关键步骤包括YARN调度器配置、安全阀设置、识别性能瓶颈(如mapper/reducer任务和连接操作),理解Tez如何动态调整mapper和reducer数量。例如,`tez.grouping.max-size` 影响mapper数量,`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` 控制reducer数量。调整并发和容器复用参数如`hive.server2.tez.sessions.per.default.queue` 和 `tez.am.container.reuse.enabled`
实时计算 Flink版操作报错合集之CTAS(Create Table As Select)目标库为StarRocks时报错,该怎么解决
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。
免费试用