• 配置: – impala.driver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver – impala.url=jdbc:hive2://node2:21050/;auth=noSasl – impala.username= – impala.password=• 尽量使用PreparedStatement执行SQL语句: – 1.性能上PreparedStatement要好于Statement – 2.Statement存在查询不出数据的情况 下面是Java的测试代码:

1.配置环境Eclipse和JDK 2.加载hive jar包或者impala jar包 备注:从CDH集群里面拷贝出来 下载地址:https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-5.html 3.源代码参考 /* * 1.配置好hive+sentry+impala * 2.hive配置sentry-site.xml加入属性/值:sentry.hive.testing.mode/true * 3.部署客户端配置,重启组件

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

测试发现是受cookie的影响,百度为了防止用外部下载工具突破限速加入了cookie验证,因为一般的下载工具请求下载的时候不会附加cookie信息. IDM就是这样,它请求下载文件时只知道文件的下载地址,并不会在请求协议里附加cookie. 可以通过代理服务器做手脚加入cookie. 这里的cookie只需要一个值,BDUSS的值. 先从网盘页面拿到cookie值. 打开一个可以修改数据包的代理软件,如charls. 菜单tools-rewrite-enable rewrite,add一条修改规

架构使用spark streaming 消费kafka的数据,并通过impala来插入到kudu中,但是通过对比发现落地到kudu表中的数据比kafka消息数要少,通过后台日志发现,偶发性的出现java.sql.SQLException: [Simba][ImpalaJDBCDriver](500051) ERROR processing query/statement. Error Code: 0, SQL state: TStatus(statusCode:ERROR_STATUS, sql

--======================= 使用impala-shell 登录 --======================= impala-shell --auth_creds_ok_in_clear -l -i ip_address -u user_name --======================= JDBC driver --======================= Impala 官方jdbc driver有一些bug很致命的bug, 比如Insert 中文字符

下载所需jar包:http://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-28.html 选择使用impalajdbc41版本 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; pu

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

事情的起因是这样的,由于我想找几部经典电影欣赏欣赏,于是便向某老司机寻求资源(我备注了需要正规视频,绝对不是他想的那种资源),然后他丢给了我一个视频资源网站,说是比较有名的视频资源网站.我信以为真,便激动地点开寻求经典电影,于是便引出了一段经典的百度网盘之战. 免责申明:文章中的工具等仅供个人测试研究,请在下载后24小时内删除,不得用于商业或非法用途,否则后果自负,文章出现的截图只做样例演示,请勿非法使用 先来看下这个视频网站的截图: 不得不说,这是一个正规的网站,正规的视频,只是看着标题的我想

下载百度资源和百度文库资料是大家常有的需求,不过多数方法都需要下载些软件什么的才能实现. 今天给大家介绍一个简单方法,修改下 URL 就能直接在浏览器中高速下载网盘资源和百度文库资料. [下载百度网盘资源] 首先,我们打开一个百度网盘资源,正常情况下这个无法直接下载得启动网盘才行: 接着只需要在网址中 baidu 的后面,添加一个 wp 后然后回车: 接着网页就会自动跳转到一个新网页,点击资源会弹出多个下载链接: 我们点击推荐的下载链接,比如下载地址4,资源就会自动开始下载了: 1.5 MB 的

前段时间,有一个项目在连接Impala的时候,可以测试连接成功,但是查询不出表.但是通过impala-shell的时候,是可以查询出来的,我觉的这种方式查询出来的话,可能和jdbc的方式不一样,因为impala-shell连接的端口是21000,jdbc连接的端口是21050.我通过beeline的方式使用jdbc:hive2:的方式查询,因为impala和hive使用同一个metastore服务.刚开始的时候用jdbc:hive2://node1:21050/去连接,能成功,但是查询不出数据,

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.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

1. 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.[百度百科] Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎.它是一个用C++和Java编写的开源软

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 Impala 优势 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 无需转换为MR, 直接读取HDFS数据 C++ 编写, LLVM统一编译运行 兼容 HiveSQL 具有数据仓库的特性, 可对hive数据直接做数据分析 支持Data Local 支持列式存

Impala是什么: Impala是Cloudera提供的⼀款开源的针对HDFS和HBASE中的PB级别数据进⾏交互式实时查询(Impala 速度快),Impala是参照⾕歌的新三篇论⽂当中的Dremel实现⽽来,其中旧三篇论⽂分别是 (BigTable,GFS,MapReduce)分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce. Impala最⼤卖点和最⼤特点就是快速,Impala中⽂翻译是⾼⻆羚⽺. Impala优势: 之前学习的Hive以及MR适合离线批处理,但是

Java的JDBC操作 [TOC] 1.JDBC入门 1.1.什么是JDBC JDBC从物理结构上来说就是java语言访问数据库的一套接口集合,本质上是java语言根数据库之间的协议.JDBC提供一组类和接口,通过使用JDBC,开发人员可以使用java代码发送sql语句,来操作数据库 1.2.使用JDBC发送SQL的前提 登录数据库服务器(连接数据库服务器)需要有以下几项: 数据库的IP地址 端口 数据库用户名 密码 java连接数据库代码示例: ```java /** JDBC连接数据库的三种

JDBC: * JDBC概念:Java DataBase Connectivity(Java数据库连接) SUN公司提供的一组连接数据库API. * JDBC开发步骤: * 1.注册驱动. * 2.获得连接. * 3.执行SQL. * 4.释放资源. * JDBC入门案例: * JDBC的API详解: * DriverManager: * 管理驱动: * Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); * 获得连接: * getConnection(St

日常啰嗦 终于回到既定轨道上了,这一篇讲讲数据库连接池的相关知识,线程池以后有机会再结合项目单独写篇文章(自己给自己挖坑,不知道什么时候能填上),从这一篇文章开始到本阶段结束的文章都会围绕数据库和dao层的优化去写,本篇是一个开始.本文会介绍连接池技术并对比目前比较流行的java连接池技术,之后,会把druid整合到项目中来,将技术方案落地,实际整合到项目中,让技术能为我所用. 使用连接池的原因及部分连接池介绍 jdbc的demo ``` //第一步,注册驱动程序 //com.MySQL.jdb