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Kyuubi是基于构建的高性能通用JDBC和SQL执行引擎。 Kyuubi的目标是促进用户处理大数据（如普通数据）。 它提供了标准化的JDBC接口，在大数据场景中具有易于使用的数据访问。 最终用户可以专注于开发自己的业务系统并挖掘数据价值，而不必了解底层的大数据平台（计算引擎，存储服务，元数据管理等）。 Kyuubi依靠Apache Spark提供高性能的数据查询功能，并且引擎功能的每一项改进都可以帮助Kyuubi的性能取得质的飞跃。 此外，Kyuubi通过引擎缓存提高了临时响应速度，并通过水平缩放和负载平衡增强了并发性。 它提供了完整的身份验证和身份验证服务，以确保数据和元数据的安全性。 它提供强大的高可用性和负载平衡，以帮助您保证SLA承诺。 它提供了两级弹性资源管理体系结构，可以有效地提高资源利用率，同时满足包括交互，批处理和点查询或全表扫描在内的所有方案的性能和响应要求。 它包

spark操作kudu所依赖的官方jar包 写入，建表，删除表等。。

hive on spark要求spark中不包含hive的jar包，必须重新编译，历尽艰辛终于搞好了，适配hive2.3、hadoop2.7.6环境。

本地开发和运营 依存关系 确保您已将Python 2.7和pip一起安装。 然后运行： pip install -r requirements.txt 正在运行的工作 使用中央作业运行程序模块src/index.py运行所有作业。 您完全不需要编辑此文件。 python src/index.py 参数： src/spark_jobs.py定义的作业功能名称 生成的簇数 数据文件的文件路径（可以是项目中的绝对路径或本地路径） 这些作业可以占用多个文件。 这些应仅附加到命令中。 例如： python src/index.py user__reputation__to__upvotes_cast 3 tests/fixtures/users.xml 新增工作 所有作业均从src/s

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