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  • 為實時或面向批處理的查詢提供了一個熟悉且統(tǒng)一的平臺。作為查詢大數據的工具的補充,Impala不會替代基于MapReduce構建的批處理框架,例如Hive。基于MapReduce構建的Hive和其他框架最適合長時間運行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點如下: 支持Hive查詢語言
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    0時代,互聯網的發(fā)展需要對海量的非結構化數據進行分布式存儲、并行計算,所以用到的關鍵技術有: 1. 批處理計算框架MapReduce; 2. 海量數據存儲層HDFS/HBase。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在???????????????????????????????華為云學院
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    一、傳統(tǒng)大數據平臺Lambda架構: 兩條數據流獨立處理: 1.實時流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關鍵問題: 1.計算結果容易不一致,如批計算的結果更全面,與流計算有差異 2.IoT時代數據量巨大,夜間批計算時間窗可能不夠3
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