【翻訳】Bilibiliは如何にしてApache IcebergでData Lakehouseを構築したか？ - 流沙河鎮
この記事は著者であるRui Li氏の許可を得て翻訳したものです。 Original article: How Bilibili Builds OLAP Data Lakehouse with Apache Iceberg | by Rui Li | Medium. 文中の注釈は、訳者(@_Bassari)が読者の理解を助けるために付け加えました。 はじめに Bilibiliは中国最大級の動画共有サイトです。私たちはBilibiliのbig data infrastructureチームとして、2021年にApache Iceberg1を使用したlake-warehouseプラットフォームを構築するためのプロジェクトを開始しました。このプラットフォームは、主にOLAP分析シナリオに焦点を当てています。 このプロジェクトの前は、当社のdata warehouseはApache Hive2をベース
Apache Hive-4.x with Iceberg Branches & Tags
Apache Iceberg Branch & Tags With Apache Hive 4.xIntroduction:For sophisticated snapshot lifecycle management, Iceberg supports branches and tags which are named references to snapshots with their own independent lifecycles. This lifecycle is controlled by branch and tag level retention policies. Branches are independent lineages of snapshots and point to the head of the lineage. Prerequisites:Wor
Hive Distributed Profiling Systemを簡単に実装する方法 - おくみん公式ブログ
TreasureData Tech Talk 2022で発表した内容の補足です。Hive Distributed Profiling Systemの実装方法について、プレゼンテーション中に説明しきれなかった部分を解説します。なお本記事は「Distributed computing (Apache Spark, Hadoop, Kafka, ...) Advent Calendar 2022」19日目の記事として執筆しました。 qiita.com 参考文献 HDPSを実装する上で工夫した点の補足 Query Simulator Hive on Tez + Java Flight Recorder Plazmaへのイベント格納 Hiveによるスタックトレースの集計 フレームグラフの描画 もっと頑張れるかもしれないポイント 事前に集計したテーブルを作っておく Async Profiler 終わり
HiveのThriftサービス覚え書き – OpenGroove
前回の投稿に絡むネタなのだが、どうもHiveのリモートメタストアとThriftサービスの相関が今一理解できていないので自分用にまとめてみる（ついでに、メタストアサービスとメタストアDBは違うものだということにさっき気づいた）。 以下、HiveにおけるThriftについて「プログラミング Hive」(O’REILLY) 16章より引用（若干表面的な言い回しを変えてある）。 Hiveにはひとつのポートを通じてHiveにアクセスできるようにしてくれるHiveServer(HiveServer2)あるいはHiveThriftと呼ばれるオプションのコンポーネントがある。Thriftを利用すれば、Java以外の多くの言語を使ったクライアントから、リモートにあるHiveへプログラム的にアクセスできるようになる。 CLIはHiveにアクセスする最も一般的な方法だが、CLIはその設計上プログラムから使うのが
HiverServer2セットアップしJDBC経由でHiveQLを実行する – hrendoh's tech memo
HiveコマンドをHadoopクライアントを利用せずに実行するには、HiveServer2をセットアップしHiveServer2を経由してHiveHadoopクラスター上でMapReduceジョブを実行します。 HiveServer2は名前の通りHiveServerのバージョン2でApache Hive 0.11から導入されました。 HiveServer2のクライアントは、以下のようにCLIのBeelineの他に専用のJDBCやODBCドライバを利用するアプリケーションになります。 HiveServer2は、HiveQLを受け取るとMapReduceに変換してHadoopクラスターに実行を要求します。 この図は、ClouderaのブログHow HiveServer2 Brings Security and Concurrency to Apache Hiveを参考にしています。 Beeli
HiveのメタストアDBとしてMariaDBを使ってみる – OpenGroove
HiveのメタストアDBとしてMariaDBを使ってイケるのか、というのをやってみた。CentOS7でやりたかったのだがCDHが未対応なので、6で。現状、MariaDBにしなければいけない理由も、MySQLではダメという理由もない。そんな要件も、当面出てこないだろう。ただMySQLの将来が不明瞭な現状を踏まえて、個人的に確認しておきたいだけである。 環境はAmazon EC2上のCentOS6.6。Hadoop擬似分散環境は構築済みで、CDH5.4.4にアップデート。HiveのメタストアDBとしてMySQLが動いていたところから始めた。かなり以前に作ったAMIを元にアップデートを繰り返してゴニョゴニョやっているもんだから、環境が汚れている。一から新しいイメージを作り直そうと思ったが、面倒くささに負けてやめた。が、そのせいでちょっとハマった。詳細は後述。 では、MySQLをアンインストールし
Hiveのメタストアについておさらい – OpenGroove
Hiveのメタストアは、何かにつけて、ハマる。分かっているつもりで分かってなかったことも、未だにある。このブログ内や他の場所のあちこちに気づいたことを書いているが、散乱しているのでここでまとめてみる。 以下、過去記事からの引用。 メタストアサービスについて Hiveではメタストアサービスと呼ばれるものを利用する。メタストアサービスはテーブル定義、ここでは「テーブルとHDFS上のデータの対応情報」を管理する。メタストア自体はRDBMSを使用してその情報を管理している。メタストアサービスは以下の3種類があり、要件によって使い分ける。 組み込みメタストア もっとも手軽に利用できる形態。HiveにはJavaで実装されたDerbyというDBが組み込まれており、そのDBをメタストアリポジトリとして利用する。hiveコマンド起動によりDerbyも起動する。同時に一人のユーザーしかHiveを利用できない、
Hadoop利用者ならきっと知ってる、Hive/Prestoクエリ関数の挙動の違い - Qiita
HiveQLではスピードに難を感じていたため、私もPrestoを使い始めました。 MySQLやHiveで使っていたクエリを置き換える時にハマったTipsをまとめていきます。 AWS AthenaでPrestoを使っている方も増えてると思うので、Presto標準関数での記述例も拡充していきます。 Prestoとは Prestoはオンメモリで動く分散SQLエンジンで、その進化は目を見張る物です。 発表された当時は色々な成約があり使うことを躊躇していましたが、2015年頃からはもう使わない理由はなくなりました。 アドホックに使えるとても高速なSQLエンジンですので、バッチ向けのHiveのように実行結果を待つ時間はほとんどありません。 Hiveですと1つ1つの実行に時間が掛かるので、クエリに慣れていない新参者には辛い物がありました。 しかしPrestoではインタラクティブに実行できますので、トライ
Hiveクエリでハマりやすいエラーの処方箋 - Qiita
HIVEクエリを書いていてハマったエラーと、その対処法を記載していきます。 WINDOW関数で集計範囲が異なる時のエラー ROWS BETWEENかの指定が異なる物が混じってるときに発生するエラーです。 他と記述を合わせることで、エラーは解消しました。 FAILED: SemanticException Failed to breakup Windowing invocations into Groups. At least 1 group must only depend on input columns. Also check for circular dependencies. Underlying error: Expecting right window frame boundary for function lag((TOK_TABLE_OR_COL weight), 12)
Presto with Kubernetes and S3 — Deployment
I have been working in the big data arena for more than ten years. If you ask me what is the most popular use case in this area I have seen so far, my answer is definitely SQL for big data. Everyone likes SQL. There are so many SQL for big data solutions, including Apache Hive, SparkSQL, Impala and Presto, just to name a few. Among these solutions, Presto is becoming my favorite, not only for its
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Hive vs Iceberg: Migrate your Hive tables to Apache Iceberg
Hive Distributed Profiling System in Treasure Data - Japanese version #tdtechtalk
GitHub - hortonworks/hive-testbench
Hive to Iceberg Migration: Hands-On Tutorial
Maintaining Iceberg Tables: Best Practices
SparkSQL のクエリをユニットテストしたい - tokuhirom's blog
Apache Hive Warehouse Connector Use-Cases - Cloudera Blog
Hive Bucketing in Apache Spark
Ozoneのベンチマーク: CDP用 Cloudera の次世代ストレージ
SQL differences between Impala and Hive