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Dremio与Drill的对比

1.简述 Dremio与Drill简述 2.区别 a).数据源支持 使用最新版本Dremio 3.3.1和Drill 1.16.0Dremio3.1.3版本开始不支持HBase,将来会开源社区版HBase连接器 b).

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Dremio架构分析

一.Dremio架构 Dremio是基于Apache calcite、Apache arrow和Apache parquet3个开源框架构建,结构其核心引擎Sabot,形成这款DaaS(Data-as-a-Service)数据即服务平台;整体体验风格与其公司开源的Apache Drill非常接近。

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Apache Drill关联查询

1.配置数据源 可查考:Apache Drill 常用Plugins配置 2.同库关联查询 a).创建HBase表 create 'hbase_entry_index','cf1' create 'hbase_entry_second','cf1' b).

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Apache Drill 常用Plugins配置

1.kafka { "type":"kafka", "kafkaConsumerProps":{ "bootstrap.servers":"hostname1:9092,hostname2:9092,hostname3:9092", "group.

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【阿里内部应用】基于Blink构建亲听项目以及全链路debug项目实时响应能力

本文全面总结了大数据项目组在亲听项目以及全链路debug项目上进行的实时流处理需求梳理,架构选型,以及达成效果 一、背景介绍 1.1亲听项目 亲听项目专注于帮助用户收集、展示、监控和处理用户体验问题,是保证产品的主观评价质量的利器,关于其具体功能可参考在ata搜索"亲听"查看系列文章。

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开源SQL-on-Hadoop系统一览

查询分析是大数据要解决的核心问题之一,而SQL作为查询分析中使用最简单、最广泛的的语言之一,必然而然的催生了许多支持在Hadoop上使用SQL的系统,这就是所谓的SQL-on-Hadoop系统,其中大众熟知的Hive就是最早的SQL-on-Hadoop系统。

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分布式SQL引擎是如何炼成的 —— 运行时探秘(上)

##概述 生逢DT时代,为了能从价值密度低下的海量数据中淘出真金,人们开发了各种各样的计算数据的利器。自Google陆续发布后来被誉为“三架马车”的三篇著名的论文之后,大数据技术逐步进入了高速发展期。放眼业界,这些年计算技术层出不穷、百花齐放。计算引擎从Hadoop MapReduce、Apache Hive发展至如今如日中天的Apache Spark、Apache Flink。计算范式从批

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Drill-on-YARN之源码解析

## 1. 概要 前面介绍了如何把Drill部署在YARN上,然后通过Drill-on-YARN客户端,你可以启动、停止、调整、清零命令操作Drill。但是在这么命令背后,到底是如何执行的呢,下面会对Drill-on-YARN的源码进行详细的解析,重点解析启动过程,其他命令简单介绍。 **说明:下面涉及到的代码,以drill 1.14.0为准,并且为了减少篇幅,进行了删减。** ##

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Drill-on-YARN之部署

## 1. 概要 Drill是Apache旗下的一个开源SQL查询引擎,可用于探索大数据。它的设计初衷是为了支持对大数据的高性能分析,同时支持行业标准查询语言ANSI SQL。 在Drill 1.13之前,Drill只支持独立集群部署,部署成功后每个节点上会运行一个名为Dirllbit的守护进程。从1.13版本开始,Drill支持与YARN集成来管理资源。使用YARN后,Drill将成为一

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Drill-on-YARN之部署

1. 概要 Drill是Apache旗下的一个开源SQL查询引擎,可用于探索大数据。它的设计初衷是为了支持对大数据的高性能分析,同时支持行业标准查询语言ANSI SQL。 在Drill 1.13之前,Drill只支持独立集群部署,部署成功后每个节点上会运行一个名为Dirllbit的守护进程。

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Drill storage plugin实现原理分析

# Drill Storage Plugin介绍 Drill是一个交互式SQL查询引擎,官方默认支持的数据源有hive、hbase、kafka、kudu、mongo、opentsdb、jdbc等,其中jdbc storage plugin可以覆盖所有支持jdbc协议的数据源,如:mysql、oracle等关系型数据库。所有数据源的接入都是通过drill的storage plugin实

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Apache Drill学习

简介 Apache Drill is a low latency distributed query engine for large-scale datasets, including structured and semi-structured/nested data.

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Apache Arrow 内存数据

1.概述   Apache Arrow 是 Apache 基金会全新孵化的一个顶级项目。它设计的目的在于作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行速度。 2.内容   现在大数据处理模型很多,用户在应用大数据分析时,除了将 Hadoop 等大数据平台作为一个存储和批处理平台之外,同样也得关注系统的扩展性和性能。

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数据仓库专题(23):总线矩阵的另类应用-Drill Down into a More Detailed Bus Matrix

一、前言 Many of you are already familiar with the data warehouse bus architecture and matrix given their central role in building architected data marts.

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