《apache spark 基础及架构》

《Apache Spark 基础及架构》是一本介绍 Apache Spark 的基础知识和架构的书籍。该书从 Spark 的起源和发展历程入手，介绍了 Spark 的核心概念和基本原理，包括 RDD、DAG、Spark SQL、Spark Streaming 等。同时，该书还详细介绍了 Spark 的架构和组件，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX 等，以及 Spark 在大数据处理、机器学习、图计算等领域的应用。该书适合对 Spark 感兴趣的读者阅读，特别是对 Spark 的基础知识和架构有一定了解的读者。

相关问题

hive on spark 的架构

Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起的架构，它提供了在Spark上执行Hive查询的能力。下面是Hive on Spark的架构说明：

1. Hive Metastore：Hive Metastore是Hive的元数据存储，它负责存储表、分区、列等元数据信息。在Hive on Spark中，Hive Metastore仍然扮演着元数据存储的角色。

2. Spark SQL：Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块，它支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据处理。Hive on Spark通过Spark SQL来执行Hive查询。

3. Hive Driver：Hive Driver是Hive的核心组件之一，它负责解析HiveQL查询，并将查询转换为适合底层执行引擎的任务。

4. Spark Executor：Spark Executor是Spark集群中的工作节点，负责执行具体的任务。在Hive on Spark中，Spark Executor负责执行Hive查询的具体任务。

5. Hive Thrift Server：Hive Thrift Server是Hive提供的一个服务，用于通过Thrift接口接收和处理客户端的查询请求。在Hive on Spark中，Hive Thrift Server负责接收来自客户端的Hive查询请求，并将这些请求转发给Spark SQL进行处理。

6. Spark Cluster：Spark Cluster是用于运行Spark应用程序的集群，它由Master节点和多个Worker节点组成。Hive on Spark利用Spark Cluster来执行Hive查询的计算任务。

7. 数据存储：Hive on Spark可以使用各种存储系统作为底层数据存储，例如HDFS、S3等。Hive表的数据可以存储在这些存储系统中，Spark可以直接读取和处理这些数据。

通过将Hive与Spark集成，Hive on Spark能够利用Spark的内存计算能力和并行处理能力来加速Hive查询的执行。同时，它也能够享受到Hive的元数据管理和SQL兼容性的优势。这种架构使得Hive on Spark成为一个强大的分析引擎，能够处理大规模的结构化数据。

apache kylin 架构

Apache Kylin 是一款开源的分布式分析引擎，旨在为 OLAP（联机分析处理）场景下大数据处理提供高效的解决方案。Kylin 架构设计主要包括四层：数据存储层、计算层、查询层和访问层。

数据存储层：Kylin 支持多种数据源，包括 HBase、Hive 和 RDBMS。在数据存储层，Kylin 将数据进行切分和存储，并构建多维数据模型和 Cube 模型，以此支持多维分析查询。

计算层：Kylin 计算层主要负责构建 Cube 数据模型，从而支持快速的多维分析。Kylin 使用 MapReduce、Spark 和 Flink 等分布式计算框架构建 Cube 模型，并且采用增量计算和全量计算相结合的方式，以保证数据的实时更新和高效查询。

查询层：Kylin 查询层主要提供两种查询方式：SQL 和 REST API。Kylin 查询层可以直接访问 Kylin Cube 数据模型，同时支持 SQL JOIN 和聚合操作，以支持丰富的多维分析操作。

访问层：Kylin 访问层主要负责提供数据可视化和 BI 工具集成。Kylin 支持多种数据可视化工具，如 Tableau、PowerBI 和 Superset 等，以及多个 BI 工具的集成，如 Apache Zeppelin、Apache Superset 和 Apache Druid 等。

总之，Apache Kylin 架构设计以分布式计算为核心，通过数据存储、计算、查询和访问四层框架提供高效、快速、多维的 OLAP 型数据分析解决方案，可广泛应用于电商、金融、广告等场景的数据分析处理。