impala-shell connect ha1:21000 更新元信息 invalidate metadata;

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

原 Impala SQL 语言元素(翻译) 本文来源于http://my.oschina.net/weiqingbin/blog/189413#OSC_h2_2 摘要 http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html 目录[-] Impala SQL 语言元素(Elements) ALTER T

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

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

摘要: http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html Impala SQL 语言元素(Elements) Impala SQL 方言支持一组标准元素(a range of standard elements),加上许多大数据方面的扩展,用于数据加载和数据仓库方面.   注意: 在之前的 Im

1.默认安装好hadoop并且能正常启动(只需hdfs即可)2.安装如下rpm包(需要root权限 注意顺序) bigtop-utils-0.7.0+cdh5.8.2+0-1.cdh5.8.2.p0.5.el6.noarch.rpm impala-kudu-2.7.0+cdh5.9.0+0-1.cdh5.9.0.p0.11.el6.x86_64.rpm impala-kudu-catalog-2.7.0+cdh5.9.0+0-1.cdh5.9.0.p0.11.el6.x86_64.rpm imp

当当网图书信息: http://product.dangdang.com/23648533.html <开源大数据分析引擎Impala实战>目录 第1章  Impala概述.安装与配置................................................................................ 1 1.1 Impala概述..............................................................

1.安装git和下载tpc-h-impala脚步 [root@ip-172-31-34-31 ~]# yum install git [root@ip-172-31-34-31 ~]# git clone https://github.com/kj-ki/tpc-h-impala [root@ip-172-31-34-31 ~]# cd tpc-h-impala/ [root@ip-172-31-34-31 tpc-h-impala]# lsbenchmark.conf confs data R

1. 生成测试数据在TPC-H的官网http://www.tpc.org/tpch/上下载dbgen工具,生成数据http://www.tpc.org/tpch/spec/tpch_2_17_0.zip [root@ip---- tpch]# wget http://www.tpc.org/tpch/spec/tpch_2_17_0.zip 解压,到dbgen目录下,复制makefile.suite到makefile并作如下修改 [root@ip---- tpch]# yum install u

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

Quartz在Java构建的系统中,是十分常用的定时任务框架. 本文,记录.介绍Quartz的简单入门的单独搭建(此文入门学习Quartz为主,并非基于Spring托管形式). > 参考的优秀资料 Quartz Quick Start Guide Chapter 3: Logback configuration > 版本说明 除了Quartz,还引入logback(为了看详细的日志嘛!) <dependencies> <dependency> <groupId&g

mybatis的单独使用简单示例: 步骤1: 新建xml文件. 示例: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace=

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metadstore中并且impala兼容hive的 sql解析,实现了hive得sql语义子集,功能还在不断完善中. shell命令 impala-shell 命令用法: Ø -h 万能帮助 Ø -r 刷新整个元数据* Ø -B 去格式化,查询大数据量时可以提高性能*

刷新impala元信息 impala-shell -q 'invalidate metadata' -i hslave1 impala-shell -q 'select count(*) from player' -i hslave1 -d db_1 其中hslave1是deamon进程所在的主机,需注意

下载所需jar包:http://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-28.html 选择使用impalajdbc41版本 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; pu

下载mac对应驱动并安装:http://www.cloudera.com/downloads.html.html *HOST 地址是impala Daemon所在的机器ip,端口可以在cm中设置 vi /usr/local/Cellar/unixodbc/2.3.2_1/etc/odbc.ini [ODBC Data Sources] Sample_Cloudera_Impala_DSN_64=Cloudera Impala ODBC Driver 64-bit [Sample_Cloudera

cdh hive和impala的odbc驱动 http://www.cloudera.com/downloads.html.html 选择 SLES 11 64-bit下载: http://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/odbc/2-5-26.html 或者 https://downloads.cloudera.com/connectors/impala_odbc_2.5.26.1027/Linux/SLES11/ClouderaImp