# 开源大数据平台 E-MapReduce #
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列式存储系列（二）: Vertica
本文就 Vertica 的数据模型、存储、执行引擎以及这几个方面与 C-Store 的区别进行了简单的介绍。总的来说，Vertica 是一个纯正的列式存储数据库，为此，Vertica 设计实现了 projection 这一数据模型，并围绕该模型设计实现了一套大数据分析管理引擎。
E-MapReduce中引导操作安装使用Kylin
目前E-MapReduce的开源组件还未包含Kylin，下面介绍一种通过创建集群时设置的引导操作来完成集群上Kylin的部署。
Spark Operator浅析
Spark Operator浅析
本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容.
Spark运行时架构
经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.
使用E-MapReduce服务处理阿里云文件存储（NAS）的数据
给大家介绍一个使用场景，可以将E-MapReduce的Hadoop作业和文件存储（NAS）结合在一起，发挥分布式存储和分布式计算在一起的威力
Spark SQL 性能优化再进一步：CBO 基于代价的优化
本文将介绍 CBO，它充分考虑了数据本身的特点（如大小、分布）以及操作算子的特点（中间结果集的分布及大小）及代价，从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划，即 SparkPlan。
使用spark-redis组件访问云数据库Redis
本文演示了在Spark Shell中通过spark-redis组件读写Redis数据的场景。所有场景在阿里云E-MapReduce集群内完成，Redis使用阿里云数据库Redis。
自建hadoop集群迁移到EMR之数据迁移篇
自建集群要迁移到EMR集群，往往需要迁移已有数据。本文主要介绍hdfs数据和hive meta数据如何迁移。
前置
已按需求创建好EMR集群。
迁移hdfs数据
主要依靠distcp,核心是打通网络，确定hdfs参数和要迁移内容，测速，迁移。
SparkSQL Catalyst解析
Catalyst Optimizer是SparkSQL的核心组件(查询优化器)，它负责将SQL语句转换成物理执行计划，Catalyst的优劣决定了SQL执行的性能。
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