大数据查询引擎的选型,画了几张架构图,和一些对比分析: 一.Presto 二.Impala 三.HAWQ 四.总体比较: 1)都是MPP架构,且没有明显性能差距2)HAWQ的功能.特性较Presto和Impala更全面,同时带来系统配置复杂,学习维护成本高的风险3)Presto与Impala都有各自明显的优势: 1,Presto可以通过Connector接入多种数据源,灵活性高,而Impala只支持有限的数据源类型2,Impala天然支持Coordinator高可用,Presto的Coordin

Round One: 平局:共同点就是吃内存; Round Two: Impala胜 Impala查询性能稍领先于presto Round Three: presto胜 presto在数据源支持上非常丰富,包括hive.图数据库.传统关系型数据库.Redis等 Round Four: 平局: 这两种对hbase支持的都不好,presto 不支持,但是对hdfs.hive兼容性很好 彩蛋: 针对hbase的二级索引查询可以用phoenix,效果不错

Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求, 取决于系统是设计成做什么的 Druid 被设计成 一直在线, 高可用性    实时插入数据    分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop MapReduce, 查询模块是完全通用的, 和现有的Hadoop生态系统打成一片.  请注意我不是Impala or Shark专家, 也不熟悉Impala和Shark的路线图. 如果有什么错误, 我会更改, 请发邮件到邮件列表

https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Spark-and-Presto

  目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳,以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据,规模为15台机器,若以orcfile.parquet速度能快数倍 impala与presto性能相当,SparkSql逊色不少. 目前看presto相比impala 1.与hive实时共享元数据,impala需要用另外定时任务广播元数据,新生成的数据,用impala不能立即查询. 2.没有出现操作大数据集有时挂掉的情况 3.presto与hive都由fac

一.presto动态化概述 近年来,基于hadoop的sql框架层出不穷,presto也是其中的一员.从2012年发展至今,依然保持年轻的活力(版本迭代依然很快),presto的相关介绍,我们就不赘述了,相信看官多对presto有或多或少的了解,详细的一些说明可以看官网(https://prestodb.io)的说明. presto自身功能和思想富有先进性,虽然由于是内存计算,稳定性方面还有很大提升空间,但整体依然在adhoc方面有很好的竞争力,我们本次介绍针对我们团队对于presto部分应用个

Presto 基础知识与概念学习可以参考这些博客: presto 0.166概述 https://www.cnblogs.com/sorco/p/7060166.html Presto学习-presto介绍 https://blog.csdn.net/paicMis/article/details/78516475 Presto必知必会 https://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/52461274 Presto实战 https://

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. ----------------------------------------------------------------------------------

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

本文来自网易云社区 原创: 蒋鸿翔 DataFunTalk 本文根据网易大数据蒋鸿翔老师DataFun Talk--"大数据从底层处理到数据驱动业务"中分享的<基于Impala平台打造交互查询系统>编辑整理而成,在未改变原意的基础上稍做整理. 以上是今天的内容大纲,第一个讲一下交互式查询的特点,在大数据平台有很多查询平台可以选择,第二个讲一下依据项目如何选择平台,选型因素是什么.第三个讲一下Impala基本介绍,以及在Impala上的改进.接下来是impala的应用场景,最

一.impala存储 1.文件类型 2.压缩方式 二.impala分区 1.创建分区方式 partitioned by 创建表时,添加该字段指定分区列表: create table t_person(id int, name string, age int) partitioned by (type string); 使用alter table 进行分区的添加和删除操作: alter table t_person add partition (sex='man'); alter table t_

1.安装impyla pip install impyla 2.在superset页面配置如下,此时impala是有kerberos认证的 impala://xxxx:xx/default?auth_mechanism=GSSAPI&kerberos_service_name=impala 如果遇到下面的问题,是thrift-sasl版本过高 The error message returned was:\n'TSocket' object has no attribute 'isOpen' 降

目录 impala的简单介绍 概述 优点 缺点 impala和Hive的关系 impala如何和CDH一起工作 impala的架构及查询计划 impala/hive/spark 对比 impala的安装部署 安装环境准备 下载impala的所有依赖包 挂载磁盘 上传压缩包并解压 制作本地yum源 开始安装impala 所有节点配置impala impala的简单介绍 概述 有两个关于impala介绍的网址: https://docs.cloudera.com/documentation/ente

一.MMP数据库 MPP是massively parallel processing,一般指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统.执行查询的时候,查询可以分散到多个SQL数据库节点上执行,然后汇总返回给用户.MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题,但是也存在一些问题,例如:当节点数达到100左右的时候,MPP有些仍会遇到Scalability的问题,速度变慢,或者不稳定.而且,当增加或者删除节点的时候,需要的维护工作仍然比较大,集群会遇到数据迁移和重新平衡的问题.SQL on

交互式计算引擎ROLAP篇   摘自:<大数据技术体系详解:原理.架构与实践> 一.Impala Impala最初由Cloudera公司开发的,其最初设计动机是充分结合传统数据库与大数据系统Hadoop的优势,构造一个全新的,支持SQL与多租户,并具备良好的灵活性和扩展性的高性能查询引擎.传统数据库与大数据系统Hadoop各有优缺点: (1)传统关系型数据库对SQL这种最主流的数据分析语言有完好的支持,且支持多租户,能够很好对应并发场景,但灵活性和扩展性较差. (2)大数据系统Hadoop具备

hive介绍及架构设计 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道MapReduce和Spark它们提供了高度抽象的编程接口便于用户编写分布式程序,它们具有极好的扩展性和容错性,能够处理超大规模的数据集.这些计算引擎提供了面向高级语言(比如Java,Python等)的编程接口,然而,考虑到分布式程序编写的复杂性,直接使用这些编程接口实现应用系统(比如报表系统)无疑会提高使用门槛,降低开发效率.考虑到SQL仍然是一种非常主流的数据分析语言,开源社区在分布式计算框架基

OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 ​ QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听.看.玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质服务的背后,是每

导语 | OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了"听.看.玩"的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质

Apache Hudi是一个开源数据湖管理平台,用于简化增量数据处理和数据管道开发,该平台可以有效地管理业务需求,例如数据生命周期,并提高数据质量.Hudi的一些常见用例是记录级的插入.更新和删除.简化文件管理和近乎实时的数据访问以及简化的CDC数据管道开发. 本期SOFTWARE DAILY我们有幸采访到了Apache Hudi项目VP Vinoth Chandar.Vinoth是Uber Hudi项目的创建者,他继续在Apache Software Foundation领导Hudi的发展.在

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