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

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

将数据插入 Kudu 表 impala 允许使用标准 SQL 语句将数据插入 Kudu 插入单个值 创建表: CREATE TABLE my_first_table ( id BIGINT, name STRING, PRIMARY KEY(id) ) PARTITION BY HASH PARTITIONS 16 STORED AS KUDU; 此示例插入单个行: INSERT INTO my_first_table VALUES (99, "sarah"); 查看数据: selec

依次启动HDFS.mysql.hive.kudu.impala 登录impala的shell控制端: Impala-shell 1:使用该impala-shell命令启动Impala Shell .默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序.要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项.要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项.例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中

推荐阅读: 论主数据的重要性(正确理解元数据.数据元) CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala 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: 引入maven相关依赖 <!--impala的jdbc操作--> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <arti

七堇年:我们要有最朴素的生活与最遥远的梦想 . 即使明日天寒地冻,路远马亡.   加油! 之前入门的小错误总结,建表都会出错,真的好尴尬 还是要做好笔记 第一个错误: error:AnalysisException:Table property 'kudu.master_addresses' is required when the impalad startup flat -kudu_master_hosts is not used. answer:'kudu.master_addresses

开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据.这些属性包括表名, Kudu 主地址列表,以及表是否由 Impala (内部)或外部管理. Rename an Impala Mapping Table ( 重命名 Impala 映射表 ) ALTER TABLE kudu_PERSON RENAME TO my_new_table; 注意: 使用 ALTER TABLE ... RENAME语句重命名表仅重命名 Impala 映射表,无论该表是内部还是外部表.

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

Kudu 与 Apache Impala (孵化)紧密集成,允许开发人员使用 Impala 使用 Impala 的 SQL 语法从 Kudu tablets 插入,查询,更新和删除数据: 安装impala 安装规划 :Imppalla catalog服务将SQL语句做出的元数据变化通知给集群的各个节点 :Impala Statestore检查集群各个节点上Impala daemon的健康状态 主节点hadoop01执行以下命令进行安装 yum install impala -y yum inst

推荐阅读: 论主数据的重要性(正确理解元数据.数据元) CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala impala基本介绍 ​        impala是基于hive的大数据分析查询引擎,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当中,并且impala兼容hive的绝大多数sql语法.所以需要安装impala的话,必须先安装hive,保证hive安装成功,并且还需要启动hive的

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)静态数据: 以 HDFS 引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景.这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写. (2)动态数据: 以 HBase.Cassandra 作为存储引擎,适用于大数据随机读写场景.这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面

转自: http://www.tuicool.com/articles/nmYf2uf Cloudera Impala Kudu – 在快数据上的进行快分析的存储     Kudu,对应中文的含义应该是非洲的一种带条纹的大羚羊.在软件行业,大家新开发一个软件或者系统都喜欢给软件一个响亮的代号或者名字,比如苹果的OS的Mavericks, Lion等等.Cloudera则给自己新开发的大 数据存储系统命名为Kudu,我猜想背后的原因可能还是Kudu代表了速度快吧.在Cloudera官方的博客上,对

已经有好一阵子没有写博文了,今天给大家带来一篇最近一段时间开发相关的文章:在impala和kudu上支持runtime filter. 大家搜索下实践者社区,可以发现前面已经有好几位同学写了这个主题的博文(都是我们组的^_^),说明这个功能在数据库领域的重要性,所以,嘿嘿,再敲一遍黑板:“重点,必考题!” 附上年初测试kudu时候的博文< [大数据之数据仓库]kudu性能测试报告分析>作为背景. 背景准备 为了生动.立体的给大家展示runtime filter功能,这里就以一个具体的sql例子

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

Apache Kudu 支持Insert/Update/Delete 等写操作(Kudu 随机写效率也很高, 实测对一个窄表做全字段update, 其速度达到了Insert速度的88%, 而vertica的update效率比insert差很多), Kudu 表文件是列式数据格式(和Parquet格式类似), 所以Kudu是一个支持记录修改的分析型系统, Kudu+Impala组合起来就是一个很有竞争力的MPP架构. SQL on kudu 不同与SQL on hadoop, Hive 和其他 S

本文由  网易云发布. 这篇博文主要的内容不是分析说明kudu的性能指标情况,而是分析为什么kudu的scan性能会这么龊!当初对外宣传可是加了各种 逆天黑科技的呀:列独立存储.bloom filter.压缩.原地修改.b+tree.mvcc ... ... 这里先贴个kudu和parquet小部分的TPCDS测试结果对比图吧: 没有对比就没有伤害,有了对比就有了乐趣.纵坐标是耗时,单位是秒,代表kudu的黄色柱子太高了,说人话就是kudu耗时太 长,性能太差! 老大:为什么kudu性能会这么差

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

这是[kudu pk parquet]的第二篇,query2在kudu和parquet上的对比解析,其中kudu包含有不能下发的谓词. 3台物理机,1T规模的数据集,impala和kudu版本是我们修改后支持runtime filter的版本,结果对比如下图:   纵坐标表示耗时,矮表示性能好,耗时短,响应差近三倍. 首先,来我们来看两者的执行计划,颜色越鲜艳表示越耗时: parquet   kudu   可以看到kudu左右两边各有一个鲜艳的红色框(节点),说明这两个执行节点耗时比较长,放大来

从impala中创建kudu表之后,如果想从hive或spark sql直接读取,会报错: Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424