在impala中,一个select执行多个count(distinct col)会报错,举例: select C_DEPT2, count(distinct QUESTION_BUSI_ID) as wo_num, count(distinct CREATOR_ID) as creator_num from pdm.kudu_q_basic where substr(CREATE_DATE, 1, 7) = '2020-10' group by C_DEPT2 报错信息: ERROR: Anal

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

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

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

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 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

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

之前做过一个项目,犯了一个小错误,写出来给大家分享一下,以防大家出同样的错误. 做了一个ETL包,对货品的销售额进行数据转换,字符型 --〉 浮点型: 之后对销售额进行求和,在测试数据结果时发现与销售人员手中的销售总额差值误差过大. 查找原因: 1,重新审视和检查了一遍ETL包逻辑和计算流程(发现没有问题). 2,检查细节,检查到数据转换时发现了 问题所在: 在做数据类型转换时,要求保留4位或6位小数: 我直接做了截取,没有做四舍五入.所以在求总销售值时造成了误差过大.

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(3) : 再谈量化误差(Generalization Error)

SICP 2.15 是接着 题目 2.14 的, 题目 2.14中提到了Alyssa设计的区间计算模块在并联电阻计算时会出现故障,这个问题是Lem发现的. 接着,一个叫Eva的人也发现了这个问题.同一时候她还有更深入的思考. Eva认为.假设一个公式能够写成一种形式,当中具有非准确性的变量不反复出现.那么Alyssa的系统产生的区间的限界会更紧一些. 因此,她认为在计算并联电阻时,公式"1/(1/R1 + 1/R2)"比公式"(R1*R2)/ (R1 + R2)"要

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

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.8 为什么是人的表现 今天,机器学习算法可以与人类水平的表现性能竞争,因为它们在很多应用程序中更有生产力和更可行.并且设计和构建机器学习系统的工作流程都比以往更加高效.此外,人类所做的一些任务接近于"完美",这就是机器学习试图模仿人类水平表现的原因. 图中所示的是经过一段时间后人和机器的表现. 当算法逐渐逼近人类表现时,算法的准确率快速提高.但是当这个算法表现比人类更好时,进展和精确度的提

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 当我们想要创业却对市场行情不甚了解,该如何迅速了解市场行情,以便我们能更好的切入市场?本文作者介绍了一种零成本用大数据获悉市场行情的方法,对你想要了解市场行情非常有帮助. 最近一个朋友想创业,做母婴方面的项目,之前没做过该类项目,有了几个备选项目,分别是产后恢复.婴儿游泳.月子餐和月子会所,这些他都觉得不错,所以就有点选择恐惧症,想知道做哪个case有搞头

[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

C++中的浮点数运算的误差 项目中需要计算判定,采用的是float型,如: float a < yLing, 其中:a = 2.0, y则从1.0 + 0.2*n  当n = 4时,条件成立了???? Why /? , , 实际上,需要在n = 5 成立 通过调试发现: yLing = 2.00002 , 而 a = 2.0 NM , float 误差这么大????? 难怪在进行金融财务等数值运算时,请使用decimal 类型,不要使用float和double类型!因为decimal的精度最高!

拖鞋旅游队团队事后诸葛亮会议 前言 队名:拖鞋旅游队 组长博客:https://www.cnblogs.com/Sulumer/p/10054510.html 时间:2018-12-1 20:00 地点:生活三区31#3楼活动室 参会人员: 拖鞋旅游队全体成员 与会图片: 项目Postmortem 设想与目标 1.我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们软件要解决的是喜欢记录分享旅游生活的人群的旅游记录分享功能.相关定义.典型用户以及典型场景已经通

链接:CodeForces - 1059D 题意:给出笛卡尔坐标系上 n 个点,求与 x 轴相切且覆盖了所有给出点的圆的最小半径. 题解:二分半径即可.判断:假设当前二分到的半径是 R ,因为要和 x 轴相切,所以圆心一定在 y = R 上,对于每一个点而言,圆要覆盖该点,那么圆心在 y = R 上一定有一段限定区间,所以只要判断这 n 个区间是否有公共区间即可.卡点:误差,太可恶了,求区间段时应该将 sqrt(R * R - d * d) 写成 sqrt(R - d) * sqrt(R + d

根据Andrew Ng在斯坦福的<机器学习>视频做笔记,已经通过李航<统计学习方法>获得的知识不赘述,仅列出提纲. 1 学习建议 误差太大,如何改进? 使用更多的训练样本→解决高方差 选用更少的特征→解决高方差 选取更多的特征→解决高偏差 增加多项式特征→解决高偏差 减小\(\lambda\)→解决高偏差 增大\(\lambda\)→解决高方差 评估机器学习算法的性能 对数据进行"洗牌",然后再分成训练集和测试集.通常用70%的数据作为训练集,用剩下30%的数据

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

安装与使用Cloudera Impala Cloudera Impala提供快速的.交互式的SQL查询方式,直接基于Apache Hadoop存储在HDFS或HBase中的数据进行查询.除了使用与Apache Hive相同的统一存储平台外,Impala也使用了与Hive相同的元数据.SQL语法(Hive SQL).ODBC驱动和用户接口(Cloudera Impala查询UI使用Hue).这样就提供了一个用于实时或批量的查询的熟悉的.统一的平台. Cloudera Impala是一个查询大数据的

https://blog.csdn.net/jmydream/article/details/8764869 In statistics and optimization, statistical errors and residuals are two closely related and easily confused measures of "deviation of a sample from the mean": the error of a sample is the d