金融機関でのHive/Presto事例紹介
Hadoop/Spark Conference Japan 2016でのライトニングトークの資料 by Ryosuke Iwanaga (@riywo) Read less
Hiveのクエリを何倍も速くする４つの方法 - Qiita
はじめに HiveはHDFS上のデータをSQLで操作できるHadoopのエコシステムです。Facebook社により開発され、現在はApacheのトッププロジェクトの一つです。 Hiveがリリースされてから7年ほど時間が経ちました。 その間に他のビッグデータ用のSQLエンジンがいくつか登場しました。 これらのSQLエンジンの多くは、Hiveが苦手としていた低レイテンシなクエリの実行に応えることにフォーカスしています。 従来HiveのバックエンドはMapReduceで動いており、クエリを実行すると完了するまで数分から数十分、数時間の時間がかかりました。そのためアナリストの解析用途で利用するのは難しく、主にデイリーやアワリーの集計などのバッチ処理として利用されてきました。 しかしながら、現在もHiveの開発・改善は非常に活発に行われています。特にここ１〜２年の間にHortonworks社を中心と
Apache Hiveの今とこれから
1. © Hortonworks Inc. 2011 – 2015. All Rights Reserved Apache Hiveの今とこれから Yifeng Jiang Solutions Engineer, Hortonworks, inc. June 11, 2015 2. © Hortonworks Inc. 2011 – 2015. All Rights Reserved 自己紹介 蒋 逸峰 (Yifeng Jiang) • Solutions Engineer @ Hortonworks Japan • HBase book author • ⽇日本に来て１０年年経ちました… • 趣味は⼭山登り • Twitter: @uprush 4. © Hortonworks Inc. 2011 – 2015. All Rights Rese
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Comparing ORC vs Parquet Data Storage Formats using Hive
Cloudera | ハイブリッドデータカンパニー
