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在2020年，你的数据仓库和基础设施需要满足哪些需求？我们总结了几下几点：首先，当下的企业正快速转向更实时化的模式，这要求企业具备对线上流式数据进行低延迟处理的能力，以满足实时（realtime）或近实时（nearrealtime）的数据分析需求。人们对从数据产生到数据可用之间延迟的容忍度越来越低。曾经几个小时甚至几天的

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/cb27ec9ea9a44baf91e605697be9360a.jpg)简介小编在去年之前分享过参与的实时数据平台的建设，关于实时数仓也进行过分享。客观的说，我们当时做

作者：京东科技李然辉大数据从业者必知必会的HiveSQL调优技巧摘要：在大数据领域中，HiveSQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，HiveSQL查询的性能往往不尽人意。本文针对HiveSQL的性能优化进行深入研

开发一个不需要重写成HiveQL的大数据SQL引擎学习大数据技术的核心原理，掌握一些高效的思考和思维方式，构建自己的技术知识体系。明白了原理，有时甚至不需要学习，顺着原理就可以推导出各种实现细节。各种知识表象看杂乱无章，若只是学习

摘要：在大数据领域中，HiveSQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，HiveSQL查询的性能往往不尽人意。本文针对HiveSQL的性能优化进行深入研究，提出了一系列可行的调优方案，并给出了相应的优化案例和优化前后

作者：京东科技李然辉大数据从业者必知必会的HiveSQL调优技巧摘要：在大数据领域中，HiveSQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，HiveSQL查询的性能往往不尽人意。本文针对HiveSQL的性能优化进行深入研