Cloudera Impala是一种为Hadoop生态系统打造的开源MPP(massive parallel processing)数据库,它主要为分析型查询负载而设计,而非OLTP.Impala能最大限度地利用现代硬件和高效查询执行的最新技术.LLVM下的运行时代码生成就是用来提升执行性能的技术之一. LLVM简介 LLVM是一个编译器及相关工具的库(toolchain),它不同于独立应用式(stand-alone)的传统编译器,LLVM是模块化且可重用的.它允许Impala这样的应用在运行的

impala编译 编译系统centos 5.10 说明:版本1.3.x----2.1.x都能编译 一.预装库 1.gcc安装 yum install gcc44 yum install gcc44-c++ 下面的单独安装在编译过程中会与系统自带的低版本冲突 mpc-0.9.tar.gz mpfr-3.1.2.tar.gz gmp-5.0.1.tar.bz2 gcc-4.4.7.tar.gz gcc-g++-4.4.7.tar.gz http://blog.sina.com.cn/s/blog_8

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

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

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架构分析 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.那么Impala如何实现大数据的快速查询呢?在回答这个问题前,需要先介绍Google的Dremel系统,因为Impala最开始是参照 Dre

一.前述 Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能.基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎.一般公司选择使用CDH部署集群,可以考虑下Impala. 二.具体原理 优点: 1.基于内存进行计算,能够对PB级数据进行交互式实时查询.分析 2.无需转换为MR,直接读取HDFS数据 3.C++编写,LLVM统一编译运行 4.兼容HiveSQL 5.具有数据仓库的特性,可

一 架构 Impala is a massively-parallel query execution engine, which runs on hundreds of machines in existing Hadoop clusters. It is decoupled from the underlying storage engine, unlike traditional relational database management systems where the query

1.配置/etc/yum.repos.d clouder-kudu.repo [cloudera-kudu]# Packages for Cloudera's Distribution for kudu, Version 5, on RedHat or CentOS 6 x86_64name=Cloudera's Distribution for kudu, Version 5baseurl=http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/6/x86_64/kud

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

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

本文由  网易云发布. 概述 出于对可扩展性和性能的考虑,UDF已变成大数据生态圈查询引擎的必备功能之一,无论是Calcite.Hive.Impala都对其进行支持,但是UDF的支持有利也有弊,好处在于它提供了对某些用户独有需求的支持,例如某些产品需要将表中的某字段使用自定义的方式解析成可读字段,例如需要实现特殊的聚合函数:它的弊端在于它对用户开发,这样对于恶意的用户可能执行非正常的逻辑,例如在函数中删除或者拷贝其它文件内容,从而对非授权数据造成破坏,因此对于一个SQL引擎来说,我们需要UDF的

[简介] 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. [优点] 1.Impala不需要把中间结果写入磁盘,省掉了大量的I/O开销. 2.省掉了MapReduce作业启动的开销.MapReduce启动tas

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互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),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.其架构如图 1所示,Impa

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

Table of Contents 1 代码结构 2 StateStore 3 Scheduler 4 impalad启动流程 5 Coordinator 6 ExecNode 7 PlanFragmentExecutor 1 代码结构 service: 连接前端,并接受client的请求 runtime: 运行时需要的类,包括coordinator, datastream, mem-pool, tuple等 exec: ExecNode,执行节点 expr: 表达式求值 transport:

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

原文地址:http://www.parallellabs.com/2013/08/25/impala-big-data-analytics/ 文 / 耿益锋 陈冠诚 大数据处理是云计算中非常重要的问题,自Google公司提出MapReduce分布式处理框架以来,以Hadoop为代表的开源软件受到越来越多公司的重视和青睐.以Hadoop为基础,之后的HBase,Hive,Pig等系统如雨后春笋般的加入了Hadoop的生态系统中.今天我们就来谈谈Hadoop系统中的一个新成员 – Impala. I

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