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Apache Impala架构解析及与Hive、SparkSQL的性能比较
一、Impala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，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是CDH集群impala报错：角色无法启动，Invalid short-circuit reads configuration:
博主最近在安装CDH的时候，发现每次安装都跟逛海南之家一样，每次都有新问题。 这次的impala又出问题了，重装了agent还是有问题，发现这个办法可以，分析一下。 感谢原文大佬的分享：原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1079075?from=15425 1.安装cdh集群时候，有一台cdh集群hive表新增字段测试
问题：现有分区表添加新字段后，往分区表插入数据，插入的数据有对新字段赋值，hive下查询分区表新添加字段出现新增字段查询结果为null，而impala下查询新增字段有值。 目的：为了验证Hive下的分区表新增字段，然后对新增字段进行赋值，通过hive或者impala连接串的方式查询表中的的新增字段，确认impala表关联join优化1
基础环境： [cdh02.dongfeng.com:21000] default> show create table kudu_via_city_pdi10; Query: show create table kudu_via_city_pdi10 +-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------大数据之Impala介绍使用
Kylin和Impala区别： 既然在线分析已经使用了kylin，为啥还用impala呢？ 因为kylin不够灵活，只能分析简单的星型/雪花模型，impala可以通过窗口函数，进行复杂的行为数据分析； 反之，当数据量大的时候，impala比较慢，所以只用kylin进行预计算。 一、centos 7 Impala cdh6.3.3源码编译
impala git地址：https://github.com/cloudera/Impala （这里可以看到impala目前的各个版本）impala源码下载地址如下https://codeload.github.com/cloudera/Impala/zip/cdh5-2.12.0_5.16.1https://codeload.github.com/cloudera/Impala/zip/cdh6.3.3 上传到/home/check/impala_src目录uCDH6.3.2升级impala3.2至impala3.4详细步骤
CDH6.3.2 impala3.2 升级至impala3.4编译全过程 本地环境 硬件要求 CPU 必须至少支持 SSSE3 最小内存：16GB （社区推荐64G） 硬盘空间：120GB（用于测试数据） 仅支持Linux的操作系统 Ubuntu 14.04、16.04、18.04 CentOS 7 编译环境 一套CDH6.3.2集群，部署在三台centos机器上一台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Impala导出查询结果到文件
想用impala-shell 命令行中将查询的结果导出到本地文件，想当然的以为impala 和 hive 一样可以用 insert overwrite local directory ‘/home/test.txt’ select ……. 这样的命令导出到本地，执行了一下，发现impala 不支持这个。 然后查了一下，发现impala-shell 可以像mysql 一样的impala基础
说明: impala能够对存储在hdfs,hbase上的数据进行快速的交互式sql查询 impala与hive使用了统一的存储系统,同样的元数据库,sql语法(hive-sql),odbc驱动和用户交互接口(Hue) impala对实时的或者面向批处理的查询提供了一个统一的平台,impala在性能上比hive高出3-30倍 核心组件 iChapter6 数据仓库Hive
6.1数据仓库概念 6.1.1什么是数据仓库 数据仓库：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库的目的：支持企业内部的商业分析和决策，让企业可以基于数据仓库的分析结果作出相关的经营决策。 数据仓库的典型体系结构： 数据52.R连接Hive与Impala
52.1 演示环境介绍 已配置R环境CDSW运行正常集群未启用认证服务CM和CDH版本：5.11.2用sudo权限的ec2-user用户操作R版本：3.4.2CDSW版本：1.1.1 52.2 操作演示 驱动包准备 准备Hive的JDBC驱动和Impala的JDBC驱动Hive下载地址： [ec2-user@ip-168-33-22-56 hive-test]$ wget https://dimpala查询报错has an incompatible Parquet schema for column
今天遇到一个很奇怪的错误，在impala中查询数据报错，但是在hive查询却能够返回预期的结果。查阅相关文档发现是由于修改了hive中的表结构导致，Impala对表的列顺序与Parquet文件中列的顺序比较敏感，默认情况下需要确保表列的顺序与Parquet中列顺序一致，如果发生此类错误的话，只需要在impalproblems_impala
目录problems_impala1 impala-shell中执行语句报错2 problems_impala 1 impala-shell中执行语句报错 impala-shell -i cdh02 create external table ... #执行该语句后报错，如下： ImpalaRuntimeException: Error making 'dropTable' RPC to Hive Metastore: check the manual thimpala的sql执行优化过程
文章分两部分 1 基于impala的sql执行优化过程 2 Impala+kudu架构的数据仓库经验分享 第一部分，sql调优 1.老生常谈，sql调优必看执行计划，无论是hive还是impala。查看impala的执行计划可以说比较详细，分为三个粒度，分别是：explain、summary、profile。（1） impala-shell中执行explain sql，会kudu性能优化
一、impala + kudu一些优化心得用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景，一路踏坑过来，这里分享踏坑经验 一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这Java使用JDBC连接Impala
一、下载驱动到官网下载对应版本的Impala JDBC Connector，我这里下载的是2.6.12版本，若有需要，可自行选择版本： https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-6-12.html 注：官网下载需要填写用户信息，要方便的话这里直接给出2.6.12版本的百度网盘分享地址： 链接：httpsimpala + kudu | 大数据实时计算踩坑优化指南
一开始需要全量导入kudu，这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表，再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题，这里默认hive的表都是text格式；每次导完到临时表，需要做invalidate metadata 表操作，不然后面直接导入kudu的时候python读取 hive数据
import pandas as pd import re from impala.dbapi import connect from impala.util import as_pandas from impala.dbapi import connect import json,sys from datetime import datetime conn=connect(host='127.0.0.1', port=21050, database='ods',Hive、Spark、Impala原理阅读笔记
前言-从 Hadoop 说起 什么是 Hadoop Apache Hadoop 软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型，实现跨计算机集群的大型数据集的分布式处理。它最初的设计目的是为了检测和处理应用程序层的故障，从单个机器扩展到数千台机器（这些机器可以是廉价的），每个机器提供本地计算和存储，而不是kudu官网学习。
工作中用到了kudu。以前随便用用现在没事准备好好学习下。 https://kudu.apache.org/docs 1.指定分区 为什么要指定好分区呢？一般来说习惯将kudu与hbase进行比较。两者区别在哪里？ 翻译:kudu目前没有办法对已经分好区的tablet在进行切分!!! hbase存储数据实际时region，但是随着数Impala编译部署-3
开始编译impala，这一步在下载文件上面耗时较长。 注意：在执行编译之前，source ~/.bash_profile使环境变量生效 #cd /root/impala #./buildall.sh -notests 编译过程中需要下载各种依赖，耗时较长且如果网络不稳定会中断。在第一次编译时，如有网络中断则可以手动下载然后将文件Centos7.X安装impala（RPM方式）
Centos7.5安装Impala 一、安装包准备1.1、Impala下载地址 http://archive.cloudera.com/beta/impala-kudu/redhat/7/x86_64/impala-kudu/0/RPMS/x86_64/ 1.2、impala依赖下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/7/x86_64/cdh/5.9.0/RPMS/noarch/ 1.3、ImpaImpala 3.4 在网易的最新实践
导读：Impala是Cloudera公司主导开发的交互式查询系统，它提供SQL语义和计算能力，但是本身并不存储数据。本次分享会聚焦于Impala在网易内部的一些新实践，以及基于Impala 3.4版本所做的优化和改进。 主要会围绕以下四点展开： Impala定位及使用 Impala对接Iceberg Impala管理系统Kudu设计要点面面观(下篇)
目录 行事务与数据一致性 与Impala、Spark集成 Benchmarking 当前的主要不足 简单调优方法 参考：《Kudu设计要点面面观(上篇)》，本文适用知识共享-署名-相同方式共享（CC-BY-SA）3.0协议。 事务与数据一致性 Kudu支持单行事务，但不支持多行事务（Kudu中对多行操作不满足ACID原则中的原