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scala - 用于 TB 级结构化数据的 Greenplum、Pivo​​tal HD + Spark 或 HAWQ?

coder 2024-01-06 原文

我在 Greenplum 数据库中有数 TB 的结构化数据。我需要对我的数据运行本质上是 MapReduce 作业。

我发现自己至少重新实现了 MapReduce 的功能,以便这些数据适合内存(以流方式)。

然后我决定到别处寻找更完整的解决方案。

我查看了 Pivotal HD + Spark,因为我使用的是 Scala,而 Spark 基准测试是一个令人惊叹的因素。但我相信这背后的数据存储 HDFS 的效率将低于 Greenplum。 (注意“我相信”。我很高兴知道我错了,但请提供一些证据。)

因此,为了与 Greenplum 存储层保持一致,我查看了 Pivotal 的 HAWQ,它基本上是在 Greenplum 上使用 SQL 的 Hadoop。

这种方法丢失了很多功能。主要是使用Spark。

还是只使用内置的 Greenplum 功能更好?

所以我正处于不知道哪种方式最好的十字路口。我想处理适合关系数据库模型的 TB 级数据,并且我想要 Spark 和 MapReduce 的好处。

我是不是要求太多了?

最佳答案

在发布我的答案之前,我想根据我的理解重新表述问题(以确保我正确理解问题)如下:

您拥有 TB 的数据,非常适合关系数据库模型,并且您希望大部分时间使用 SQL 查询数据(我认为这就是您将其放入 Greenplum DB 的原因),但有时您希望使用 Spark 和MapReduce 访问数据是因为它们的灵 active 。

如果我的理解是正确的,我强烈建议您尝试使用 HAWQ。 HAWQ 的某些功能使其完全符合您的要求(注意:我可能有偏见,因为我是 HAWQ 的开发人员)。

首先,HAWQ 是一个 SQL on Hadoop 数据库,这意味着它使用 HDFS 作为其数据存储。 HAWQ 不与 Greenplum DB 存储层保持一致。

其次,很难反驳“HDFS 的效率将低于 Greenplum”。但性能差异并不像您想象的那么显着。我们对访问 HDFS 数据做了一些优化。一个例子是,如果我们发现一个数据 block 存储在本地,我们会直接从磁盘读取它,而不是通过正常的 RPC 调用。

第三,HAWQ 有一个名为 HAWQ InputFormat for MapReduce 的特性(Greenplum DB 没有)。使用该功能,您可以编写 Spark 和 MapReduce 代码来轻松高效地访问 HAWQ 数据。不同于Hadoop提供的DBInputFormat(这会使master成为性能瓶颈,因为所有数据都先经过master),HAWQ InputFormat for MapReduce让你的Spark和MapReduce代码直接访问存储在HDFS中的HAWQ数据。它是完全分布式的,因此非常高效。

最后,当然,您仍然可以使用 SQL 通过 HAWQ 查询您的数据,就像您使用 Greenplum DB 所做的那样。

关于scala - 用于 TB 级结构化数据的 Greenplum、Pivo​​tal HD + Spark 或 HAWQ?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32531383/

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