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Hive分区、分桶操作及其比较(转自:http://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/41911657)
1,Hive分区。      是指按照数据表的某列或某些列分为多个区,区从形式上可以理解为文件夹,比如我们要收集某个大型网站的日志数据,一个网站每天的日志数据存在同一张表上,由于每天会生成大量的日志,导致数据表的内容巨大,在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。那其实这个情况下,我们可以按照日期对数据表进行分区,不同日期的数据存放在不同的分区,在查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区查找。
Drill官网文档翻译六:存储插件的注册
我们可以通过存储插件连接到本地文件系统,Hive,HBase,或是其他的数据源。在Drill的web界面的存储插件配置tab,你可以查看修改这些插件的配置。如果不支持HTTPS(默认就没有),你可以访问HTTP://{IP}:8047/storage 来查看和配置存储插件。可以用IP,也可以用ho.
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hivemall: Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库
本讲义出自 Makoto YUI与NTT Takashi Yamamuro在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Hivemall的相关知识以及Hivemall在Spark上的应用,Hivemall是可以用于Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库。
日志采集框架Flume、Flume介绍、概述、运行机制、Flume采集系统结构图(1、简单结构、复杂结构)
1. 日志采集框架Flume 1.1 Flume介绍 1.1.1 概述 1.Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。 2.Flume可以采集文件,socket数据包等各种形式源数据,又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中 3.一般的采集需求,通过对flume的简单配置即可实现
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