Apache Vark het tot gevolg gehad het uit die Apache Hadoop projek en is een van sy modules wat dus in beheer van die verskaffing van 'n manier om die data wat dit verwerk en gestoor ontleed.
Vark gebruik 'n persoonlike navraag taal, die sogenaamde "vark Latynse" wat is baie maklik om te leer en te ondersteun beide relasionele en funksionele style.
Dit beteken jy kan dit gebruik as 'n klassieke SQL taal voordeel trek uit data sluit en filters, of jy kan sy MapReduce funksies, die data mappers en reducers gebruik.
By verstek Apache Vark bedoel was binnekant Hadoop installasies gebruik word nie, maar nuwer weergawes toelaat dat dit afsonderlik via 'n aparte JVM hardloop
Wat is nuut in hierdie release:.
- Plug uitvoering enjins (om vark loop op nie-mapreduce enjins in die toekoms toelaat)
- Auto-plaaslike af (om werk met 'n klein insette data grootte uit te voer in-proses)
- Haal optimization (om interaktiwiteit van swaar verbeter)
- Vaste tellers vir plaaslike-mode
- Ondersteuning vir gebruiker vlak jar kas
- Ondersteuning vir swartlys en wit lys vark opdragte
- Verskeie prestasie verbeterings en debuggability funksies
- 'n paar nie-backwards compatible koppelvlak veranderinge is in hierdie uitgawe bekendgestel om vark te werk met nie-mapreduce enjins
Wat is nuut in die weergawe 0.14.0:
- Plug uitvoering enjins (om vark loop op nie -mapreduce enjins in die toekoms)
- Auto-plaaslike af (om werk met 'n klein insette data grootte uit te voer in-proses)
- Haal optimization (om interaktiwiteit van swaar verbeter)
- Vaste tellers vir plaaslike-mode
- Ondersteuning vir gebruiker vlak jar kas
- Ondersteuning vir swartlys en wit lys vark opdragte
- Verskeie prestasie verbeterings en debuggability funksies
- 'n paar nie-backwards compatible koppelvlak veranderinge is in hierdie uitgawe bekendgestel om vark te werk met nie-mapreduce enjins
Wat is nuut in die weergawe 0.11.0:
- Hierdie release sluit DateType data type, rang, CUBE en Rollup operateurs, Groovy udfs, persoonlike reducer skatting,-skema gebaseer tuples en HCatalog DDL integrasie.
Wat is nuut in die weergawe 0.9.1:.
- Dit release werk met Hadoop 0,20
Wat is nuut in die weergawe 0.6:
- Added Zebra as 'n contrib projek. Sien http://wiki.apache.org/pig/zebra
- Added UDFContext, gee UDFs 'n manier om inligting te slaag van voor na die einde terug en gee UDFS toegang tot JobConf in die backend.
- Added gelaat buitenste sluit vir fragment herhaal aan te sluit.
- Bygevoeg vermoë om werk prioriteit van Vark Latyn.
- Verbeterde multi-soektog om te werk met aansluit in sommige gevalle.
- verwerk geheue bestuurder aansienlik GC Oorhoofse en Uit Heap mislukkings te verminder.
- Added Accumulator koppelvlak vir UDFs.
- Meer as 100 bugfixes en verbeteringe.
Vereistes :
- Java 1.6.x of hoër
- Apache Hadoop 0.20.x of hoër
Kommentaar nie gevind