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1.Hadoop3.3.5集成Hive4+Tez-0.10.2+iceberg踩坑过程
2.10分钟带你全面了解StarRocks！码更
3.源码解析Spark中的码更Parquet高性能向量化读

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

       在集成Hadoop 3.3.5、Hive 4、码更Tez 0..2以及Iceberg 1.3的码更过程中，我们面对了诸多挑战，码更并在多方寻找资料与测试后成功完成集成。码更tatoo远控源码以下为集成步骤的码更详细说明。

       首先，码更确保Hadoop版本为3.3.5，码更这是码更Hive运行的前置需求。紧接着，码更安装Tez作为计算引擎。码更由于Tez 0..2的码更依赖版本为3.3.1，与当前的码更Hadoop版本不符，因此，码更我们需手动编译Tez以避免执行SELECT操作时出现的错误。编译前，下载官方发布的网站免费源码下载Tez源码（release-0..2），并解压以获取编译所需文件。编译过程中，注意更新pom.xml文件中的Hadoop版本号至3.3.5，同时配置protoc.path为解压后的protoc.exe路径，并添加Maven仓库源。确保只编译tez-0..2-minimal.tar.gz，避免不必要的编译耗时。完成后，将编译好的文件上传至HDFS，并在主节点hadoop配置目录下新增tez-site.xml，同步配置至所有节点后重启集群。

       Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询和数据分析能力，新版本Hive 4集成了Iceberg 1.3，无需额外配置。本次集成步骤包括下载、解压、旅游网站 源码配置环境变量及初始化元数据。下载最新的Hive 4.0.0-beta-1版本，解压并配置环境变量，删除指定jar文件以避免提示错误。修改配置文件以设置Hive环境变量，并确保连接信息正确。初始化Hive元数据后，可以使用hive执行文件启动Hive服务。编写hive_management.sh脚本以实现Hive服务的管理。

       通过beeline命令进行连接，执行创建数据库和表的SQL语句，使用Hive进行数据插入和查询。值得注意的是，Hive 4.0.0-beta-1已集成Iceberg 1.3，因此无需额外加载jar包，只需将计算引擎设置为Tez。若需更新Iceberg版本，商标 源码需下载Hive源码，修改依赖并编译特定包。

       为了创建Iceberg分区表，使用熟悉的Hive命令语法，例如创建分区表时使用STORED BY ICEBERG。分区规范的语法也与Spark相似，可在HMS中获取Iceberg分区详细信息，并执行相应的数据转换操作。参考文档提供了从安装至配置的详细指导，确保了集成过程的顺利进行。

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c 项目源码统一解决方案，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。

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，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，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。