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No SQL?
Hive
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Hive
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• Compiliert HiveQL, ein SQL-Dialekt, zu
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9
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Hive
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• Ad-hoc: Zu hohe Latenz	

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11
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12
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Hive
Presto
Hive on Spark
Shark
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Apache DrillPhoenix
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MPP-basiert
Hive
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Stinger initiative
• Hortonworks/Microsoft	

• Hive weiterentwickeln	

• Geschwindigkeit:Tez, ORC	

• SQL-Features,Analytische Queries (OVER)	

• Security (GRANT)
19
Tez und Spark
TEZ
Hive
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YARN
• YARN:Tez, Spark
und Hive
nebeneinander	

• Tez: Neuer,
spezialisierter	

• Spark: generischer,
viel Monumentum
TEZ
Hive
Spark
Spark MR
YARN
20
Impala
• MPP-basiert	

• Queries zu nativem Code	

• Speicherhungrig, empfohlen 128GB	

• keine strukturierten Datentypen	

• Zwischenergebnisse müssen in RAM passen
(bis Impala 2.0)
21
Facebooks Presto
• MPP-Engine	

• Discovery-Server + Worker-Nodes	

• Struktur-Datentypen -> JSON	

• Hive, Cassandra, MySQL	

• Anwendung bei Facebook: Fact-table in Hive,
Dimensions in MySQL	

• einfaches Deployment
22
Apache Drill
• MapR’s 	

• Schema-on-Read	

• Connectoren für Hive, HBase, JSON, CSV.	

• Joins über mehrere Quellen hinweg	

• Compliliert Queries zu Java-Byte-Code	

• Version 0.5.0
23
Kylin
Sehr neu, entwickelt von eBay
(M)OLAP Engine
Aggregate werden in HBase gespeichert
24
Saiku - Beispiel 2
25
Mondrian mit Hive / Impala + Saiku UI
26
Mondrian mit Kylin
27
Doch einige Zahlen
50,91&
34,31&
16,69&
30,96&
39,43&
5,25&
9,25&
0,00&
10,00&
20,00&
30,00&
40,00&
50,00&
60,00&
70,00&
Hive&
Shark&
Shark/Cluster&
Im
pala&
Presto&
Drill&
Tajo&
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Resume I
Zahlen noch unzuverlässig
Schnell
Ausgereift
Connectivity
Sprach-	

UmfangHive
PrestoImpala
Drill
Tez/Spark
Tajo
Resumé
• Extrem schnell wachsendes, sich änderndes
Umfeld.
• Unübersichtlich
• Keine „One-Size-Fits-All“ Lösung bisher
• Anhand des individuellen Anwendungsfalles zu
evaluieren.
30
Kontakt
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