环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 CM5.4 一.Impala shell 1.进入impala:impala-shell; 2.显示数据库,数据表show databases:show tables;3.查看表结构定义desc my_first; 4.Impala 外部 Shell Impala外部Shell 就是不进入Impala内部,直接执行的ImpalaShell 例如通过外部She

1.Impala 外部 Shell Impala外部Shell 就是不进入Impala内部,直接执行的ImpalaShell 例如通过外部Shell查看Impala帮助可以使用: $ impala-shell -h 这样就可以查看了: 再例如显示一个SQL语句的执行计划: $ impala-shell -p select count(*) from t_stu 下面是Impala的外部Shell的一些参数: • -h (--help) 帮助 • -v (--version) 查询版本信息 • -

不多说,直接上干货! 查看帮助文档 impala-shell -h 刷新整个云数据 impala-shell -ruse impala;show tables; 去格式化,查询大数据量时可以提高性能 impala-shell -Bshow tables; 则,效果就跟hive效果一样了. 去格式化时显示列名 impala-shell -B --print_headershow tables; 指定分隔符 impala-shell -B --output_delimiter impala-shel

  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 (

impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon. impala是hadoop上的开源分析性数据库:C++和java语言开发: Do BI-style Queries on Hadoop Im

本文由  网易云发布. 概述 出于对可扩展性和性能的考虑,UDF已变成大数据生态圈查询引擎的必备功能之一,无论是Calcite.Hive.Impala都对其进行支持,但是UDF的支持有利也有弊,好处在于它提供了对某些用户独有需求的支持,例如某些产品需要将表中的某字段使用自定义的方式解析成可读字段,例如需要实现特殊的聚合函数:它的弊端在于它对用户开发,这样对于恶意的用户可能执行非正常的逻辑,例如在函数中删除或者拷贝其它文件内容,从而对非授权数据造成破坏,因此对于一个SQL引擎来说,我们需要UDF的

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

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是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(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),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.其架构如图 1所示,Impa

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.简介 1.概述 Impala是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 impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算 •是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 2.Impala的特点 impalak快的原因:1.2.3.6 1.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 2.无需转换为MR,直接读取HDFS及Hbase数据 ,从而大

一.简介 1.概述 Impala是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 impala使用hive的元数据, 完全在内存中计算 •是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 2.Impala的特点 impalak快的原因:1.2.3.6 1.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 2.无需转换为MR,直接读取HDFS及Hbase数据 ,从而大

[目录] 1.os.system(cmd) 2.os.popen(cmd) 3.利用subprocess模块 4.subprocessor模块进阶 [概述] 考虑这样一个问题,有hello.py脚本,输出”hello, world!”:有testinput.py脚本,等待用户输入,然后打印用户输入的数据.那么,怎么样把hello.py输出内容发送给testinput.py,最后testinput.py打印接收到的”hello, world!”.下面我来逐步讲解一下shell的交互方式. hell

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

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是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(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

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基于CHD,提供针对HDFS,hbase的实时查询,查询语句类似于hive 包括几个组件 Clients:提供Hue, ODBC clients, JDBC clients, and the Impala Shell与impala交互查询 Hive Metastore:保存数据的元数据,让impala知道数据的结构等信息 Cloudera Impala:协调查询在每个datanode上,分发并行查询任务,并将查询返回客户端 HBase and HDFS:存储数据 环境 hadoop-

impala 1.impala是什么: impala是基于hive的大数据实时分析查询引擎,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中. 2.impala与hive的关系: Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面 1.hive适合长时间的批处理查询分析 2.impala适合实时交互式查询# 在hive上进行数据转换处理,之后使用impala在hive处理后的结果集上进行快速的数据分析 3.

==========================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,

kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性,运行在一般的商用硬件上,支持水平扩展,高可用,集成impala后,支持标准sql语句,相对于hbase易用性强,详细介绍. 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

1.配置/etc/yum.repos.d clouder-kudu.repo [cloudera-kudu]# Packages for Cloudera's Distribution for kudu, Version 5, on RedHat or CentOS 6 x86_64name=Cloudera's Distribution for kudu, Version 5baseurl=http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/6/x86_64/kud

Impala介绍 Impala支持的文件格式 Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询.它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中,但值得注意的是,有一些格式的数据它是无法写入的(write to).对于Impala无法写入的数据格式,我们只能通过Hive建表,通过Hive进行数据的写入,然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作. 文件类型 文件格式 压缩编码 能否CREATE ? 能否INSERT ? Parquet 结