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Framework-Of-BigData 大数据面试题，从0到1走向架构师之路。Flink、Spark、Hive、HBase、Hadoop、Kettle、Kafka... 每周日更新 项目系列 一、大数据项目 面试系列 优秀文章目录 一、Hadoop HDFS是如何设计架构的 最新Hadoop面试题总结 二、Flink 十分钟入门Fink SQL Flink SQL——Table与DataStream之间的互转(超详细) Flink SQL Sink(文件、kafka、Stream) 一文章带你深入了解Flink SQL流处理中的特殊概念(超详细) 一文章让深入理解Flink SQL 时间特性(超详细) 一文章带你深入理解FlinkSQL中的窗口(三种模式) Flink系统自带函数与自定义UDF(超详细) 那些被问懵的Flink面试题(Flink面试急需) Flink 自定义Avro序列化

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Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析。比较清晰明确

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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。