Hadoop、Spark和Hive调优优化原理-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网和大数据的普及以及处理器性能的提升，当时的技术已经远远超过了当时能够想象的范围。这段时间MapReduce计算框架已经成为一个主流的开源计算框架，包括Hadoop、Pig、Hive、Mahout、Storm等。
2010年Apache Spark横空出世，基于内存计算框架，是当前最火的大数据分析引擎之一，基于Scala语言实现，是Hadoop MapReduce的替代者。Spark支持Java、Python、R等多种编程语言，其快速的计算速度让其广受欢迎。
2014年Facebook开发Hive，支持HQL(Hive Query Language)语法查询大数据，成为目前最流行的大数据分析工具。Hive自带数据倾斜解决方案、复杂SQL语句自动优化和分区表支持等功能均十分强大。
2017年谷歌开发了Google Cloud Dataproc，为用户提供云端运行Hadoop、Spark和Hive集群的能力，解决由于Hadoop单点故障导致业务无法正常运行的问题。
2018年，微软发布了Azure HDInsight，作为服务于企业的Hadoop、Spark、Hive集群管理平台，帮助客户轻松创建、删除和配置计算资源，提升大数据工作负载的效率。此外，还有更多的平台提供大数据服务，例如Cloudera、Databricks、Amazon EMR等。
2020年，蚂蚁集团宣布开源了达摩院开源项目Druid，其是一个开源分布式时间序列数据库，能够满足海量数据、高速查询需求。该项目拥有来自世界各地的开发者提交的代码贡献，是一个拥有活跃社区和庞大的生态系统的优秀开源项目。
2021年，阿里巴巴宣布开源了Nebula Graph，其是一个兼具图数据库和分布式键值文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-736724.html

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