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

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

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

From:http://tech.uc.cn/?p=817 问题背景: 初步了解Impala的应用 重点测试Impala的查询速度是否真的如传说中的比Hive快3~30倍 写作目的: 了解Impala的安装过程 初步了解Impala的使用 比较Impala与Hive的性能测试 适合阅读对象: 想了解Impala安装的读者 想了解Impala与Hive性能比较的读者 不涉及的内容: 如何安装Hadoop(假设你已经安装好了Hadoop) 如何安装Hive(假设你已经安装好了Hive) 关于Hado

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

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

1.安装git和下载tpc-h-impala脚步 [root@ip-172-31-34-31 ~]# yum install git [root@ip-172-31-34-31 ~]# git clone https://github.com/kj-ki/tpc-h-impala [root@ip-172-31-34-31 ~]# cd tpc-h-impala/ [root@ip-172-31-34-31 tpc-h-impala]# lsbenchmark.conf confs data R

一.Impala简单介绍 Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS,HBase的数据提供直接查询互动的SQL.除了像Hive使用同样的统一存储平台,Impala也使用同样的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue Beeswax).Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台. 二.Impala安装 1.安装要求 (1)软件要求 Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2

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

  一.Impala简介 Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS,HBase的数据提供直接查询互动的SQL.除了像Hive使用相同的统一存储平台,Impala也使用相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue Beeswax).Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台. 二.Impala安装1.安装要求(1)软件要求 Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (

impala: 查询impala表时一定要加库名使用级联删除带有表的数据库:DROP database name cascade; insert插入的两种方式: 1. insert into employee (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)VALUES (1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 20000 ); 2.不指定列值,注意顺序 insert into employee values (2, 'Khilan', 25,'Delhi', 150

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

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

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

以下内容采自网络,目前验证未通过,仅以此作为参考: 简介:早期的Impala版本中,为了使用Impala,我们通常会在以Client/Server的结构在各个集群节点启动impala-server.impala-state-store和impala-catalog服务,并且在启动过程中无法动态调整内存和CPU的分配.CDH5之后,Impala开始支持Impala-on-yarn模式,通过一个叫做Llama(Long-Lived Application Master)的中间协调Yarn和Impal

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

最近,公司生产集群添加kerberos安全认证后,访问集群的任何组件都需要进行认证,这样问题来了,对于impala,未配置kerberos安全认证之前通过impala的jdbc驱动(impala-jdbc),配置连接字符串 jdbc:impala://192.168.1.10:21050/default;AuthMech=3;UID=user;PWD=pwd;UseSasl=0 是可以正常访问的,但是开启了kerberos后,impala访问报错,经过阅读impala jdbc使用文档(http

本文由  网易云发布. 前言 Impala是一个MPP架构的查询系统,为了做到平台化服务,首先需要考虑就是如何做到资源隔离,多个产品之间尽可能小的甚至毫无影响.对于这种需求,最好的隔离方案无疑是物理机器上的隔离,A产品使用这几台机器,B产品使用那几台机器,然后前端根据产品路由到不同集群,这样可以做到理想中的资源隔离,但是这样极大的增加了部署.运维等难度,而且无法实现资源的共享,即使A产品没有任务在跑,B产品也不能使用A产品的资源,这无疑是一种浪费.毛主席教导我们浪费是可耻的,所以我们要想办法在充

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