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

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 /

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”.

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

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&

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

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

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

1. impala(官网) 实时交互SQL大数据查询工具 它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据. Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速. Impala完全抛弃了Hive+MapReduce这个不太适合做SQL查询的缓慢范式 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,可以直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟 2. Hive 与 impala Impala与Hive都是构建在Hado

Kudu+Impala介绍 概述 Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目.Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询.Impala作为老牌的SQL解析引擎,其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证,Impala并没有自己的存储引擎,其负责解析SQL,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

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

https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------

对于impala而言,开发人员是可以通过JDBC连接impala的,有了JDBC,开发人员可以通过impala来间接操作kudu: maven导包: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.cloudera/ImpalaJDBC41 --> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <artifactId>ImpalaJDBC41</artifa

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