单表千亿电信大数据场景，使用Spark+CarbonData替换Impala案例
背景介绍 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单，每天处理约100TB左右详单，详单表记录每天大于百亿级别，在使用impala过程中存在以下问题: 1、详单采用Parquet格式存储，数据表使用时间+MSISDN号码做分区，使用Impala查询，利用不上分区的查询场景，则查询性能比较差。...
大数据分析处理框架——离线分析（hive，pig，spark）、近似实时分析（Impala）和实时分析（storm、spark streaming）
大数据分析处理架构图 数据源： 除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层： 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群...
大数据技术的对决——Spark对Impala对Hive对Presto
在大数据浪潮全面来袭的历史背景下，我们一直面临着同一类难题的困扰——该选择哪款工具解决相关问题?这项挑战在大数据SQL引擎领域同样存在。作为大数据报告工具开发商，AtScale公司通过基准测试为我们带来了如下答案： 1. Spark 2.0在大规模查询性能方面可达1.6版本的2.4倍。二者的小规模查...
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