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Java大数据课程培训之数据查询分析技术

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-23 18:06
在大数据处理当中,数据查询分析是非常普遍的需求,也是大数据处理的一个重要环节。面对大规模的数据处理任务,需要专业的数据查询分析技术去解决实际的问题。今天的Java大数据课程培训分享,我们就主要俩讲讲大数据查询分析技术。

Java大数据课程培训

1、Hive

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(Hive SQL)查询功能。Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖于HDFS和MapReduce。

可以将Hive理解为一个客户端工具,将SQL操作转换为相应的MapReduce jobs,然后在hadoop上面运行。Hive支持标准的SQL语法,免去了用户编写MapReduce程序的过程,它的出现可以让那些精通SQL技能、但是不熟悉MapReduce、编程能力较弱与不擅长Java语言的用户能够在HDFS大规模数据集上很方便地利用SQL语言查询、汇总、分析数据。

2、Impala

Impala是对Hive的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。通过熟悉的传统关系型数据库的SQL风格来操作大数据,同时数据也是可以存储到HDFS和HBase中的。

Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。Impala将整个查询分成一执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,相比Hive没了MapReduce启动时间。

3、Spark

Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它将Job中间输出结果保存在内存中,从而不需要读取HDFS。Spark启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

Spark是在Scala语言中实现的,它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同,Spark和Scala能够紧密集成,其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

4、Solr

Solr是用Java编写、运行在Servlet容器的一个独立的企业级搜索应用的全文搜索服务器。

它对外提供类似于Web-service的API接口,用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引;也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果。

关于Java大数据课程培训,数据查询分析技术,以上就给大家做了一个简单的介绍了。在Java大数据开发工作当中,对于数据查询分析需求,需要结合实际来选择适用的技术框架。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发、数据分析与挖掘,小班面授,本月正在招生中,课程大纲及试听课程可联系客服了解!
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