hbase删除表 hbase删除表代码

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1、6.3TranswarpInceptorVS Map Reduce技术解析Transwarp Inceptor是怎样炼成的当前Hadoop技术蓬勃发展，用于解决大数据的分析难题的技术平台开始涌现。

2、Spark凭借性能强劲、高度容错、调度灵活等技术优势已渐渐成为主流技术，业界大部分厂商都提供了基于Spark的技术方案和产品。

3、根据Databricks的统计，目前有11个商业的Spark版本。

4、在使用Spark作出计算平台的解决方案中，有两种主流编程模型，一类是基于SparkAPI或者衍生出来的语言，另一种是基于SQL语言。

5、SQL作为数据库领域的事实标准语言，相比较用API(如MapReduceAPI，SparkAPI等)来构建大数据分析的解决方案有着先天的优势：一是产业链完善，各种报表工具、ETL工具等可以很好的对接;二是用SQL开发有更低的技术门槛;三是能够降低原有系统的迁移成本等。

6、因此，SQL语言也渐渐成为大数据分析的主流技术标准。

7、本文将深入解析Inceptor的架构、编程模型和编译优化技术，并提供基准测试在多平台上的性能对比数据。

8、1.Inceptor架构TranswarpInceptor是基于Spark的分析引擎，如图1所示，从下往上有三层架构：最下面是存储层，包含分布式内存列式存储(TranswarpHolodesk)，可建在内存或者SSD上;中间层是Spark计算引擎层，星环做了大量的改进保证引擎有超强的性能和高度的健壮性;最上层包括一个完整的SQL99和PL/SQL编译器、统计算法库和机器学习算法库，提供完整的R语言访问接口。

9、TranswarpInceptor可以分析存储在HDFS、HBase或者TranswarpHolodesk分布式缓存中的数据，可以处理的数据量从GB到数十TB，即使数据源或者中间结果的大小远大于内存容量也可高效处理。

10、另外TranswarpInceptor通过改进Spark和YARN的组合，提高了Spark的可管理性。

11、同时星环不仅仅是将Spark作为一个缺省计算引擎，也重写了SQL编译器，提供更加完整的SQL支持。

12、同时，TranswarpInceptorTranswarpInceptor提供两种编程模型：一是基于SQL的编程模型，用于常规的数据分析、数据仓库类应用市场;二是基于数据挖掘编程模型，可以利用R语言或者SparkMLlib来做一些深度学习、数据挖掘等业务模型。

13、还通过改进Spark使之更好地与HBase融合，可以为HBase提供完整的SQL支持，包括批量SQL统计、OLAP分析以及高并发低延时的SQL查询能力，使得HBase的应用可以从简单的在线查询应用扩展到复杂分析和在线应用结合的混合应用中，大大拓展了HBase的应用范围。

14、2.编程模型2.1SQL模型TranswarpInceptor实现了自己的SQL解析执行引擎，可以兼容SQL99和HiveQL，自动识别语法，因此可以兼容现有的基于Hive开发的应用。

15、由于TranswarpInceptor完整支持标准的SQL 99标准，传统数据库上运行的业务可以非常方便的迁移到Transwarp Inceptor系统上。

16、此外Transwarp Inceptor支持PL/SQL扩展，传统数据仓库的基于PL/SQL存储过程的应用(如ETL工具)可以非常方便的在Inceptor上并发执行。

17、另外Transwarp Inceptor支持部分SQL 2003标准，如窗口统计功能、安全审计功能等，并对多个行业开发了专门的函数库，因此可以满足多个行业的特性需求。

18、2.2数据挖掘计算模型TranswarpInceptor实现了机器学习算法库与统计算法库，支持常用机器学习算法并行化与统计算法并行化，并利用Spark在迭代计算和内存计算上的优势，将并行的机器学习算法与统计算法运行在Spark上。

19、例如：机器学习算法库有包括逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、聚类、线性回归、关联挖掘、算法等，统计算法库包括均值、方、中位数、直方图、箱线图等。

20、TranswarpInceptor可以支持用R语言或者SparkAPI在平台上搭建多种分析型应用，例如用户行为分析、精准营销、对用户贴标签、进行分类。

21、3.SQL编译与优化TranswarpInceptor研发了一套完整的SQL编译器，包括HiveQL解析器、SQL标准解析器和PL/SQL解析器，将不同的SQL语言解析成中间级表示语言，然后经过优化器转换成物理执行。

22、SQL语言解析后经过逻辑优化器生成中间级表示语言，而中间表示语言再经过物理优化器生成最终的物理执行。

23、从架构上分，逻辑优化器和物理优化器都包含基于规则break的优化模块和基于成本的优化模块。

24、3.1SQL编译与解析TranswarpInceptor的SQL编译器会根据输入的SQL查询的类型来自动选择不同的解析器，如PL/SQL存储过程会自动进入PL/SQL解析器并生成一个SparkRDD的DAG从而在Spark平台上并行计算，标准SQL查询会进入SQL标准解析器生成Spark或MapReduce执行。

25、由于HiveQL和标准的SQL有所出入，为了兼容HiveQL，Transwarp Inceptor保留了HiveQL解析器，并可以对非标准SQL的Hive查询生成Spark或者Map Reduce执行。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。