1.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
2.源码解析Spark中的码更Parquet高性能向量化读
3.10分钟带你全面了解StarRocks！

Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程

       集成Hadoop 3.3.5与Hive 4.0.0-beta-1、码更Tez 0..2和Iceberg的码更过程中，尽管资料匮乏且充满挑战，码更但通过仔细研究和实践，码更最终成功实现了。码更flume源码开发以下是码更关键步骤的总结：

       前置准备

       Hadoop 3.3.5：由于Hive依赖Hadoop，确保已安装并配置。码更

       Tez 0..2：作为Hive的码更计算引擎，需要先下载（Apache TEZ Releases）并可能因版本差异手动编译以适应Hadoop 3.3.5。码更

       源码编译与配置

       从release-0..2下载Tez源码，码更注意其依赖的码更Protocol Buffers 2.5.0。

       修改pom.xml，码更调整Hadoop版本和protobuf路径，码更同时配置Maven仓库。码更高通源码多大

       编译时，可以跳过tez-ui和tez-ext-service-tests以节省时间。

       安装与配置

       将编译后的Tez包上传至HDFS，并在Hadoop和Hive客户端配置tez-site.xml和环境变量。

       Hive集成

       Hive 4.0.0-beta-1：提供SQL查询和数据分析，已集成Iceberg 1.3无需额外配置。

       下载Hive 4.0.0的稳定版本，解压并配置环境变量。

       配置Hive-site.xml，包括元数据存储选择和驱动文件放置。

       初始化Hive元数据并管理Hive服务。

       使用Hive创建数据库、表，以及支持Iceberg的织梦源码视频分区表。

       参考资源

       详尽教程：hive4.0.0 + hadoop3.3.4 集群安装

       Tez 安装和部署说明

       Hive 官方文档

       Hadoop 3.3.5 集群设置

源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读

       在Spark中，Parquet的高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的逐行读取和解码不同，采用列式批处理方式，显著提升了列解码的速度，据Databricks测试，速度比非向量化版本快了9倍。本文将深入解析Spark的源码，揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。

       Spark的向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是每次读取返回的批量数据容器，其中包含一个ColumnVectors数组，每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问，xpay1.2源码同时也提供按行的视图，通过InternalRow对象逐行处理。

       在读取过程中，Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取，它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取，根据列的类型和编码进行相应的解码处理。

       值得注意的是，Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例，以减少内存占用，优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存，看片网源码以适应不同的存储需求。通过这些优化，向量化读取在处理大型数据集时表现出色，尤其是在性能上。

       然而，尽管Spark的向量化读取已经非常高效，Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快，这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化，或者其在数据处理流程中的其他改进，但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。

分钟带你全面了解StarRocks！

       StarRocks，一款极速统一的Lakehouse产品，提供水平在线扩缩容、金融级高可用、MySQL 5.7协议兼容和全面向量化引擎等关键特性。它致力于为用户提供在全场景OLAP业务上的统一解决方案，适用于对性能、实时性、并发能力和灵活性要求高的各类应用。

       面对OLAP数仓挑战，企业通常采用不同的数据库处理不同业务，如Hive用于定时报表，Druid缓解高峰查询压力，ClickHouse支持宽表查询，Elasticsearch用于全文检索，Presto处理多表关联。虽然堆叠多种技术栈能解决问题，但同时也增加了开发与运维成本。StarRocks旨在解决这一痛点，提供统一OLAP数据库，简化大数据生态中分析层构建。

       StarRocks在大数据生态中的定位清晰：从Oceanbase等事务性数据库导入业务数据，通过CloudCanal等工具写入，使用Flink或Spark完成ETL工作，借助物化视图实时建模，打造湖仓一体架构。数据在StarRocks中服务于报表、实时指标监控、智能分析、客圈圈选、自助BI等多种业务，重构企业数据基础设施。

       StarRocks的架构分为FrontEnd和BackEnd两层，FrontEnd负责元数据管理和查询规划调度，BackEnd负责数据存储和SQL计算。向量化引擎极大提升查询性能，CBO基于代价的优化器简化SQL优化过程，多种分布式Join方式支持实时查询。StarRocks支持高并发查询，通过两级分区管理优化数据访问。

       StarRocks提供多种灵活的数据建模方式，包括智能物化视图功能，支持实时数据摄入、更新和分析能力。在湖仓能力方面，StarRocks与Iceberg协同工作，支持数据湖分析，实现数据存储、组织和维护的自由流动。

       在性能测试中，StarRocks在单表SSB基准测试中与ClickHouse进行了对比，展现出显著的优势。在多表关联测试中，StarRocks与Trino进行了性能对比，进一步验证了其在多表关联查询上的强大能力。

       社区与支持是StarRocks成功的关键，其活跃的开源社区和丰富的资源为用户提供全面的支持。感兴趣者可研究StarRocks源码，参与社区活动，或在GitHub上提出需求和建议。通过与全球开发者交流，共同推动StarRocks的发展。