1.取流水表的数据时,如果是使用全部分区数据,不能从SA层数据取数,需要改从SH层取数,因为SH层为parquet存储,查询性能较好. 2.对于脚本中使用的临时表,如果存在以下情况需要进行统计表信息    1)本身数据量较大    2)需要和大量数据表进行关联    3)本身被较多次使用 3.对于重复使用计算的SQL,需要事前计算好数据,放到临时表中使用,节省计算资源消耗. 4.一段SQL尽量用最少left join等关联,可以多些SQL块来执行.

==========================理解 mem_limit 参数==========================set mem_limit=-1b #取消内存限制set mem_limit=1gb #设置单机内存上限为1GB, 注意是单机set mem_limit=1mb #设置单机内存上限为1MB, 注意是单机如果设置了 mem_limit, impala 将跳过Query内存评估环节, 直接检查Pool中剩余内存是否够用, 如果够用的话, 将直接执行. 如果不够用的话,

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

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

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..............................................................

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 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.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

[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

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

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

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

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

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

impala的架构以及查询计划: impalad :从节点 对应启动一个impala-server的进程 ,主要负责各种查询计划,官方建议与所有的datanode安装在同一台机器上面 impala-statestore : 主节点,状态存储区,主要存储了我们一些查询sql语句的执行情况 impala-catalog:主节点,元数据存储区 建表信息,建库信息,表字段之间的分隔符信息,对应加载hdfs的数据路径信息 impala的查询过程 第一步:客户端提交查询任务,impala的某一个impala