根据不同的业务场景,可以选择使用不同的技术。(1)维度相对固定的离线数据查询,可用Kylin。Kylin支持标准SQL,通过预计算将数据转换成Cube,提供高效的多维查询。然而,预计算需要事先定义好表结构和查询模型,查询灵活性较低。(2)...
多维查询场景需求越来越多,但合适的查询引擎却不太多,如HBase比较适合特定维度的查询, Hive和Spark比较偏重于离线分析场景,Impala在小数据量下进行多维查询效果还不错,但是在大数据量下效率大打折扣。可选的引擎并不多,经...
ES 2.3.0遇到的问题:(1)性能问题·大量数据的集中导入会导致ES性能下降,例如,查询响应时间变长、建index等命令会超时。·数据量大的时候,节点重启会需要很长时间初始化shards。(2)功能问题·不能实时导入数据。·有刷新间隔,...
主要有以下几种方法:(1)通过parallelize方法从集合创建RDD:var rdd = sc.parallelize(1 to 10)(2)通过textFile方法从本地文件或HDFS创建RDD:val rdd = sc.textFile("/filepath/file.txt")(3)其他,如:通过jdbc读取关系型数据库创...
Kafka可保证在同一partition中的消息是有序的,producer把数据按照同一主键发到同一个partition即可。
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