Версия сайта для слабовидящих
Как настроить Apache Spark 3.0.1 и Hive 3.1.2 на Hadoop 3.3.0: тонкости установки и конфигурирования для обучения администраторов кластера и инженеров с примерами команд и кода распределенных приложений. Запуск Spark-приложения на Hadoop-кластере Прежде всего, для настройки кластера Apache Spark нужен работающий кластер Hadoop. Сама установка и настройка выполняется в 2...
Как связать Greenplum и Hadoop: интеграция c PXF
В этой статье для дата-инженеров и администраторов кластера рассмотрим, как считать данные из распределенной файловой системы Apache Hadoop в MPP-СУБД Greenplum. Архитектура и принцип работы PXF-коннектора к HDFS с примерами команд. Интеграция Greenplum и Hadoop через PXF-коннекторы Мы уже писали, что представляет собой интеграционный фреймворк PXF (Platform Extension Framework), который...
От Derby к Hive: хранилище метаданных для Apache Spark
Сегодня заглянем под капот Apache Spark и разберем, для чего этому популярному вычислительному движку база метаданных, как ее назначить и что не так с хранилищем данных по умолчанию. Зачем уходить от Apache Derby к Hive и как это сделать: краткий ликбез с примерами для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений....
Apache Spark и Hive для обработки партиционированных Parquet-файлов
Недавно мы писали про обновление хранилища метаданных Apache Hive с помощью команды MSCK REPAIR TABLE, операторов AirFlow и Spark-заданий. В продолжение этой темы про работу с партиционированными Parquet-файлами сегодня рассмотрим применение Spark SQL для этого случая, чтобы использовать таблицу Hive вместо временного представления Spark. Временные таблицы Hive/Spark и разделы в Parquet-файлах...
Не только MSCK REPAIR TABLE: добавляем разделы в хранилище метаданных Hive с оператором AirFlow и Apache Spark
Что такое MSCK REPAIR TABLE в Apache Hive, зачем нужна эта команда, ее достоинства и недостатки, а также альтернативные варианты для задач пакетной дата-инженерии. Разбираем на примере конвейера обработки данных в ML-приложениях при работе с Data Lake. Команда MSCK REPAIR TABLE в Apache Hive В ML-приложениях особенно важно, как озеро данных (Data...
Не только SQL-операторы: Transform для манипулирования данными в Apache Hive
Что такое Hive Transform, зачем это нужно дата-инженеру и разработчику распределенных приложений, где и как использовать эту функцию популярного средства SQL-on-Hadoop. Краткий обзор альтернативного способа операций с данными в Apache Hive, его возможности и ограничения, а также связь с HiveQL. Преобразования в Apache Hive Apache Hive – это популярная экосистема...
Дедупликация, нумерация и ранжирование строк в Apache Hive
Постоянно добавляя в наши курсы по SQL-on-Hadoop для дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений интересные примеры, сегодня рассмотрим пару практических техник по работе с Apache Hive. Читайте далее, как автоматически пронумеровать строки Hive-таблицы, исключив дубликаты в последовательности, и чем аналитическая функция row_number() отличается от rank() с dense_rank(). Генерация порядкового номера строки...
Обращаемся к Apache Hive через Trino: архитектура движка и принцип действия коннектора
В этой статье для дата-инженеров и администраторов SQL-on-Hadoop, рассмотрим, что такое Trino и как это работает с Apache Hive. А также при чем здесь Presto и зачем коннектор со своей средой выполнения использует Hive Metastore. Что такое Trino и при чем здесь Presto SQL Trino – это механизм запросов для...
SQL-запросы к Apache HBase через Phoenix с HUE
Для дата-инженеров и аналитиков про манипулирование данными в Apache Hadoop HDFS средствами SQL-запросов с помощью удобных инструментов. Apache Phoenix для обращения к таблицам NoSQL-хранилища HBase через SQL-запросы из графического интерфейса Hue. Как обратиться к таблицам HBase через SQL-запросы с Phoenix Apache HBase как хранилище данных над Hadoop HDFS предоставляет множество...
Преобразования типов в SQL-запросов Apache Hive и не только: сравнение разных версий и СУБД
Сегодня рассмотрим тему, полезную для обучения администраторов SQL-on-Hadoop и разработчиков распределенных приложений: операции сравнения и арифметические вычисления между строковыми и десятичными типами в Apache Hive 1.2.0 и 3.1.0, а также MySQL и Microsoft SQL Server 2017. Про типы данных и SQL-запросы в Apache Hive Чтобы упростить сравнение, будем считать типы...