1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

Apache Hadoop的服务的部署比較繁琐.须要手工编辑配置文件.下载依赖包等.Cloudera Manager以GUI的方式的管理CDH集群,提供向导式的安装步骤.因为须要对Hive,HBase,Impala,Spark进行功能測试,就採用了Cloudera Manager方式进行安装. Cloudera Manager提供两种软件包安装源,Package 和 Parcel: Package就是一个个rpm文件.以yum的方式组织起来. Parcel是rpm包的压缩格式.以.parcel结

Hive和Impala作为数据查询工具,它们是怎样来查询数据的呢?与Impala和Hive进行交互,我们有哪些工具可以使用呢? 我们首先明确Hive和Impala分别提供了对应查询的接口: (1)命令行shell: 1. Impala:impala shell 2. Hive:beeline(早期hive的命令行版本是hive shell,现在基本不使用) (2)Hue Web UI: 1.Hue里面提供了 Hive查询编辑器 2.Hue里面提供了Impala查询编辑器 3.Hue里面提供了元数

CSSDesk body { background-color: #2574b0; } /*! zybuluo */ article,aside,details,figcaption,figure,footer,header,hgroup,nav,section{display:block}audio,canvas,video{display:inline-block;*display:inline;*zoom:1}audio:not([controls]){display:none}html{

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http://www.cnblogs.com/wgp13x/p/4934521.html 内容一样,样式好的版本. 使用Hive或Impala执行SQL语句,对存储在Elasticsearch中的数据操作 标签: Hive Impala Elasticsearch Hadoop SQL Elasticsearch for Apache Hadoop [TOC] 摘要: 使用Elasticsearch-SQL可以对存储在Elasticsearch中的数据执行简单的SQL查询操作,然而并不支持多表j

1.概要 1.1 环境信息 hadoop:cdh5.10 os:centos6.7 user:root hive.impala已集成sentry 1.2 访问控制权限 这里通过使用openldap来控制hive.impala的访问权限,即通过用户名.密码来进行访问.而hive.impala内部则已集成了sentry来控制更为细粒度的权限访问. 2.openldap 2.1 安装 # yum install -y openldap-* 2.2 配置 拷贝ldap配置文件到ldap目录 # cp /

1.配置环境Eclipse和JDK 2.加载hive jar包或者impala jar包 备注:从CDH集群里面拷贝出来 下载地址:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-5.html 3.源代码参考 /* * 1.配置好hive+sentry+impala * 2.hive配置sentry-site.xml加入属性/值:sentry.hive.testing.mode/true * 3.部署客户端配置,重启组件

转自infoQ! 根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示,SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言.大部分项目都需要一些SQL 操作,甚至有一些只需要SQL. 本文涵盖了6个开源领导者:Hive.Impala.Spark SQL.Drill.HAWQ 以及Presto,还加上Calcite.Kylin.Phoenix.Tajo 和Trafodion.以及2个商业化选择Oracle Big Data SQL 和IBM Big SQL,IBM 尚未将后者更名为“Watson SQL”.

3.hue与其他框架的集成 3.1.hue与hadoop的HDFS以及yarn集成 第一步:更改所有hadoop节点的core-site.xml配置 记得更改完core-site.xml之后一定要重启hdfs与yarn集群 <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name&

定位: HIVE:长时间的批处理查询分析 impala:实时交互式SQL查询 impala优缺点优点: 1. 生成执行计划树,不用多次启动job造成多余开销,并且减少中间结果数据写入磁盘,执行速度快 2. 不占用yarn的资源 3. 缺点: 1. 不支持Date类型 2. 与HIVE数据不同步,需要手工刷新 3. 排序异常 4. 不支持多个count(distinct) 5. 不支持用户定义函数UDF 6. 不支持查询期的容错7. sum后精度只保留两位小数,需强转为double Impala与

1.impala是什么 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速. 2.impala优点 Impala不需要把中间结果写入磁盘,省掉了大量的I/O开销. 省掉了MapReduce作业启动的开销.MapRe

连接Hive 新建interpreter default.driver = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver default.url = jdbc:hive2://hostname:10000 default.user = zeppelin (默认是你们账号:anonymous,zeppelin账号需要新创建,方便做数据权限管理) 连接Impala 1. 我所用的zeppelin版本没有impala jdbc包,下载地址: https://downloads.clo

在之前的博文中提到,hive的表数据是能够同步到impala中去的. 一般impala是提供实时查询操作的,像比較耗时的入库操作我们能够使用hive.然后再将数据同步到impala中.另外,我们也能够在hive中创建一张表同一时候映射hbase中的表.实现数据同步. 以下.笔者依次进行介绍. 一.impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的

前面几篇随笔记录了我安装环境的一些笔记,环境ok以后,自然要看看impala到底性能如何,拿他来hive做做对比: 前面hive章节中,已经建立了一张名叫chengyeliang的table,该表的结构为 该表内导入了100000条记录. 分别用impala-shell和hive对该表进行查询: 测试一 查询记录的数量: Select count(*)from chengyeliang: Hive: 耗时27.197秒 Impala 耗时0.33秒 测试二 查询符合过滤条件的记录:filter

一.Hive简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hvie是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在Hadoop中的大规

最近读的几篇关于impala的文章,这篇良心不错:https://www.biaodianfu.com/impala.html(本文截取部分内容) Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速. Impala

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

5 Function      指数据库内置的function,不讨论UDF.另外,操作符都不比较了,区别不大.   5.1 数学函数 功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值,有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数 其中ATAN2接受两个参数(二维平面中的坐标) 没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与,有     CEIL 天花板值,有 有,还有个别名CEIL