翻译自<Getting Started with Impala> 分布式查询 分布式查询是impala的核心.曾几何时,你需要研究并行计算,才能开始进行深奥而晦涩的操作.现在,有运行在Hadoop上面的Impala,你只需要...一台笔记本电脑.理想情况下,一个IT部门也会有运行着Cloudera Distribution with Hadoop (CDH)的Linux服务器集群.但在紧急情况下,有一个虚拟机的单独的笔记本电脑就能够进行开发和设计的工作. 当一个Impala查询在一个Hadoo

Impala的定位是一种新型的MPP查询引擎,但是它又不是典型的MPP类型的SQL引擎,提到MPP数据库首先想到的可能是GreenPlum,它的每一个节点完全独立,节点直接不共享数据,节点之间的信息传递全都通过网络实现.而Impala可以说是一个MPP计算引擎,它需要处理的数据存储在HDFS.Hbase或者Kudu之上,这些存储引擎都是独立于Impala的,可以称之为第三方存储引擎,Impala使用MPP的思想实现了计算. 对于每一个Impala执行的SQL,可能同时在多个工作节点上运行计算,每

随着传统的数据库.计算机网络和数字通信技术的飞速发展,以数据分布存储和分布处理为主要特征的分布式数据库系统的研究和开发越来越受到人们的关注.但由于其开发较为复杂,在一定程度上制约了它的发展.基于此,本文提出了在.Net环境下使用一种新的开发语言C#结合ADO.Net数据访问模型来开发分布式数据库系统,大大简化了开发过程. 1 分布式数据库系统 就其本质而言,分布式数据库系统的数据在逻辑上是统一的,而在物理上却是分散的.与集中式数据库相比它有如下主要优点: · 解决组织机构分散而数据需要相互联系的

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系统尽管也提供了SQL语义,但因为Hive底层运行使用的是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高速.Impala 为存储在 HDFS 和 HBase 中的数据提供了一个实时 SQL 查询接口. Impala长处 下图来自zdnet,描写叙述了Impala的一些长

IMPALA部署和架构(一)  一,概要 因公司业务需求,需要一个查询引擎满足快速查询TB级别的数据,所以我们找到了presto和impala,presto在前面讲过今天只说impala,impala是cloudera公司主导开发的新型查询系统,impala没有在使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用商用并行的关系数据库类似的分布式查询引擎(由Query Planner,Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS 或

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

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

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

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

下面给大家介绍怎么理解impala,impala工作原理是什么. Impala是hadoop上交互式MPP SQL引擎, 也是目前性能最好的开源SQL-on-hadoop方案. 如下图所示, impala性能超过SparkSQL. Presto. Hive. impala与hadoop生态结合紧密 (1) HDFS是impala最主要的数据源. 除此之外, impala也支持HBase,甚至支持S3存储. (2) impala表定义存储在hive metastore中, 支持读取hive表定义.

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

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

Impala介绍 Impala支持的文件格式 Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询.它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中,但值得注意的是,有一些格式的数据它是无法写入的(write to).对于Impala无法写入的数据格式,我们只能通过Hive建表,通过Hive进行数据的写入,然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作. 文件类型 文件格式 压缩编码 能否CREATE ? 能否INSERT ? Parquet 结

Impala概念与架构 下面的内容介绍Cloudera Impala的背景资料及特性,以便你更高效的使用它.Where appropriate, the explanations include context to help understand how aspects of Impala relate to other technologies you might already be familiar with, such as relational database management

一.概述 Impala 是参照google 的新三篇论文Dremel(大批量数据查询工具)的开源实现,功能类似shark(依赖于hive)和Drill(apache),impala 是clouder 公司主导开发并开源,基于 hive并使用内存进行计算,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点.是使用cdh 的首选PB 级大数据实时查询分析引擎.(也可以单独安装使用,但一般都是和CDH一起使用:) 参考: https://www.cloudera.com/products/open-sour

一. 引言 Hadoop生态中的NoSQL数据分析三剑客Hive.HBase.Impala分别在海量批处理分析.大数据列式存储.实时交互式分析各有所长.尤其是Impala,自从加入Hadoop大家庭以来,凭借其各个特点鲜明的优点博取了广大大数据分析人员的欢心. Impala通过主节点生成执行计划树并分发执行计划至各节点并行执行的拉式获取数据的工作方式,替代了Hadoop中传统的MapReduce推式获取数据的工作方式,计算的中间结果不写入磁盘,及时通过网络以stream的方式传递,交互性和实时性

首先了解一下:Impala如何融入Hadoop生态系统 Impala使用了Hadoop生态系统中许多熟悉的组件.Impala可以作为消费者和生产者与其他Hadoop组件交换数据,因此它可以以灵活的方式适合您的ETL和ELT管道. How Impala Works with HiveImpala的一个主要目标是使SQL-on-Hadoop操作足够快速和高效,以吸引新的用户类别,并向新的用例类型开放Hadoop.在实用的情况下,它利用现有的Apache Hive基础设施(许多Hadoop用户已经拥有

目录 第一章 impala的安装 1.impala的介绍 imala基本介绍 impala与hive的关系 impala的优点 impala的缺点: impala的架构以及查询计划 2.impala的安装环境准备 3.下载impala的所有依赖包 4.挂载磁盘 第一步:虚拟机关机新增磁盘 第二步:开机之后进行磁盘挂载 5.上传压缩包并解压 6.制作本地yum源 7.开始安装impala 8.所有节点配置impala 第一步:修改hive-site.xml 第二步:将hive的安装包发送到node

通过本地yum源进行安装impala 所有cloudera软件下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ http://archive.cloudera.com/cdh5/ 1. impala的介绍 imala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快3到10倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具, impala是参照谷歌的新