Drill 是一个用于大数据探索的 Apache 开源 SQL 查询引擎。 Drill 的设计初衷是支持对来自现代大数据应用程序的半结构化和快速发展的数据进行高性能分析，同时仍然提供行业标准查询语言 ANSI SQL 的熟悉度和生态系统。 Drill 提供与现有 Apache Hive 和 Apache HBase 部署的即插即用集成。
【编者按】近日，MapR正式将Apache Drill整合进该公司的大数据处理平台，并开源了一系列大数据相关工具。时至今日，在高度竞争的Hadoop领域，开源已成为众多公司的利器，他们纷纷通过贡献更多的代码来保护自己，也通过开源来攻击其它公司的开发性。就这个事件，Derrick Harris在Gigaom上做了简要分析。 以下为译文 近日，MapR，Apache Drill项目的创建者，已经将该技术的初期版本整合到该公司的大数据平台。该公司称这个版本的Drill为0.5，以“开发者预览版”的方式展示这个SQ
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
以前只用过Hive与impala两个类SQL查询系统，最近又将Hortonworks开源的Stinger与Apache的Drill做了些调研。累死累活搞了一天的资料，头都大了。为了纪念我那逝去的脑细胞，特将这些信息整理出来。
写大数据系列越来越进入到不知所云和胡说八道的边界了。最大的原因还是我对open source的了解并不来源于亲身的实践。所谓纸上得来终觉浅说的就是我这样的人吧。 每次想到MapR的时候，我都不得不联想到那个快男歌手张杰。不论他是多么的有唱歌技术，最为吸引大众的依旧是那个和鲁迅笔下的闰土如出一辙的土味。MapR在Hadoop的众多厂商里面，就有那种无论自称技艺多么高超，但是就是无法去除那种土味的感觉。 当然这多少和MapR这个公司有关。自从Yahoo出了Zookeeper以后，Hadoop的整个社区整的和动物
下面请看详细介绍： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元
首先，想要在文章的开头明确一个概念：查询引擎中提到的代码生成可以分为运行时代码生成和编译时代码生成。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 一 Hadoop Hadoo
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频 和图像档案，及大型电子商务。
大数据流动：大数据、实时计算、数据治理，数据可视化实践类自媒体。定期发布数据治理，元数据管理落地技术实践文章，分享数据治理实践落地相关技术与资料。
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
在大数据环境中,有各种各样的数据格式,每个格式各有优缺点。如何使用它为一个特定的用例和特定的数据管道。数据可以存储为可读的格式如JSON或CSV文件,但这并不意味着实际存储数据的最佳方式。
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
感谢董飞先生投稿，推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无
这本应该是《我也能写数据库》系列文章中的一篇，但是最近一直在反思这个系列标题是不是有点不亲民，所以，暂时放弃这个系列标题了。
在开发人员开发Hadoop以克服大数据带来的挑战之后的10年间，这些技术的生态系统在不断发展壮大。Apache软件基金会下面有众多的开源大数据技术项目。本文介绍一些重要项目，并顺便了解几个新兴项目。
BI工具是数据分析的得力武器，目前市场上有很多BI软件，众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等，其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通，用好一个就够了，重要的是分析思维。
“ Apache Flink,Spark,Hadoop包括其他计算框架都趋向于使用SQL的方式对数据进行检索。很少再有通过代码的方式进行数据的操作。数据计算框架使用SQL解释器的方式对数据进行检索。Apache Flink提供了Table API 与SQL的方式实现统一的流处理与批处理的数据计算。使用DataFrame关系型编程接口，其强大且灵活的表达能力、丰富的接口有效降低用户的使用成本。”
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
最近一直在思考如何帮助他人来学习 SQL，这里作为一名数据库 SQL 优化器的研发同学，我尝试从我个人的经验来分享一些提升对 SQL 的掌握使用的方法。
自从Dremel出来以后，跟风的行动就开始了。狗狗出品，必有跟屁虫，必有抄袭者，更有炒作的。Cloudera最开始宣传的时候，在2012年，它们做的一个新系统叫Impala，是Dremel的开源版。当然，其他两家批发商也没闲着，MAPR搞了个Drill，Hortonworks也许最忽悠也许最实际，说我们只需要改善 Hive就好，没必要搞其他飞机。 这个事情后来的发展，当然是Hortonworks继续搞它的HIVE，MapR现在天天叫着Drill是Dremel的开源实现。而Cloudera很早之前就悄悄的
前面介绍了大数据领域里的两个主流引擎：MapReduce 和 Spark 。它们开创了历史，使得世界进入了大数据时代，让很多公司能够处理庞大的数据，并从中找到更多的有价值的东西。所以，Hadoop 刚开始兴起时，大家都兴奋于我终于能够处理这么多数据了，到后面，Hive 被 Facebook 一群人写出来的时候，大家又不用写那么复杂的 MapReduce 程序了，回到了熟悉的 SQL 的怀抱。
接着上篇文章继续聊聊交互式查询，交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质，自从谷歌发表了 Dremel 论文后，相似的计算引擎不断地出现，在这篇文章里，针对几种典型的计算引擎简单聊聊。
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
新年新气象，给大家拜年。更新一篇等大家的红包。 上期我们讲了Impala，这个Hadoop批发商Cloudera推出来的有若干年头的，但却没有从Apache毕业的Hadoop上的数据查询分析系统。在这场战争里，当然不仅仅是Cloudera在战斗。今天我们来看看另外一个Hadoop批发商Hortonworks。 Hortonworks基本上就是Yahoo里的Hadoop团队减去被Cloudera挖走的Doug Cutting, Hadoop的创始人。这个团队的人做了不少东西，最初的HDFS和Hadoop Ma
市面上比较流行的数据库管理工具主要有Navicat、DBeaver、SQLyog等等，Navicat是其中的无冕之王，其拳头产品Navicat Premium可满足现今数据库管理系统（支持单一程序同時连接多达7种数据库：MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、Oracle、MongoDB和PostgreSQL数据库。）的常用功能，包括存储过程、事件、触发器、函数、视图等。但是Navicat是收费软件，虽然可以破解，但是还是比较麻烦，而且在查看表结构和表内容时切换不是很方便。
Spark SQL不仅仅有访问或者操作SQL的功能，他还提供了其他的非常丰富的操作：外部数据源，优化
作者Liam，海外老码农，对应用密码学、CPU微架构、高速网络通信等领域都有所涉猎。
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
因为我们制作0805封装，所以PCB焊盘宽度X = 1.20mm，PCB焊盘高度Y = 1.40mm，PCB总长度G = 3.20mm。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了，其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了，其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
在设计好PCB之后就需要将设计文件提供给线路板厂进行PCB打样，一般我们都会选择发送Gerber文件。当然也可以发送PCB原文件，只不过这样没有保密性，这个根据自己的实际情况来选择。如果PCB对于保密性没有要求，自己对工艺又不是很了解的话，为了方便可以直接发送PCB原文件。
http://inmoncif.com/registration/datamodels/index.php
是的，Disk Drill 是一款专业的数据恢复软件，可以帮助用户恢复因意外删除、格式化、病毒攻击等原因丢失或损坏的文件。它支持各种文件系统，包括 NTFS、FAT、HFS+ 和 APFS，可以恢复各种文件类型，如文档、照片、视频、音乐等。Disk Drill 有多种扫描模式，包括快速扫描和深度扫描，可以在较短的时间内找回丢失的文件。同时，Disk Drill 还提供了数据保护功能，可以防止未来数据丢失。
2016年是大数据风起云涌的一年。没人知道2017年将发生什么，但这不会阻止我们对新的一年作出各种预测。以下是最具有轰动效应的一些项目、事件和趋势，它们使2016年成为了大数据年。 商业智能（BI）领袖衰落 2016年2月，红极一时的BI和可视化工具提供商Tableau发布财报，业绩令人大失所望，其市值在一天之内被腰斩。这预示着2016年的BI市场将动荡不安。几个月后，风暴再起，Qlik Technologies的股价暴跌一半多，在2016年6月被Thoma Bravo以大约30亿美元的价格收购。 虽然
本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介： 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类
在大数据学习当中，Spark框架所占的比重，还是非常高的。Hadoop和Spark基本上是大数据开发学习当中的重点内容，而Spark随着市场地位的不断提升，在学习阶段也得到更多的重视。今天的大数据学习分享，我们来对Spark当中的Spark SQL做个入门介绍。
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