下面给大家介绍怎么理解impala，impala工作原理是什么。 Impala是hadoop上交互式MPP SQL引擎， 也是目前性能最好的开源SQL-on-hadoop方案。 如下图所示， impala性能超过SparkSQL、 Presto、 Hive。 impala与hadoop生态结合紧密 ...
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2017-02-12 11:03:07
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大数据分析处理架构图 数据源： 除该种方法之外，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构，而特别要说的是流数据，它的核心就是数据的连续性和快速分析性； 计算层： 内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品，思路是利用集群中的所有内存将要处理 ...
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2017-01-26 17:20:38
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一：Spark SQL下的Parquet使用最佳实践 1，过去整个业界对大数据的分析的技术栈的Pipeline一般分为一下两种方式： A）Data Source -> HDFS -> MR/Hive/Spark(相当于ETL) -> HDFS Parquet -> SparkSQL/impala - ...
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2017-01-20 16:21:10
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数据分区分为两种，动态分区和静态分区，那么两种分区是怎样创建的呢？它们各自怎么来使用呢？一、动态分区1、从已有的数据动态创建新的分区2、分区基于最后一个列值自动创建，如果分区不存在，它将被创建；如果分区存在，将被覆盖。二、静态分区1、静态分区示例：按天分区呼叫..
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2017-01-13 16:20:19
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进行数据分区将会极大的提高数据查询的效率，尤其是对于当下大数据的运用，是一门不可或缺的知识。那么数据怎么创建分区呢？数据怎样加载到分区呢？Impala/Hive按State分区Accounts（1）示例：accounts是非分区表通过以上方式创建的话，数据就存放在accounts目录里面。那么，如..
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2017-01-12 16:28:22
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随着大数据时代的来临，数据体量越来越大，处理这些数据会越来越受到网络IO的限制，为了尽可能多的处理更多的数据我们必须使用压缩。那么压缩在Hadoop里面是不是所有格式都适用呢？它都有哪些性能呢？压缩在sqoop里面可以做，在hive和impala里面也可以做。那么什么情况下我们会..
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2017-01-12 03:32:35
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元数据作为大数据的源泉，有着非常重要的作用。可在Impala中却隐藏着一个秘密？和元数据有着颇深的渊源，我们一起来追溯！一、Impala体系结构（1）每个slave节点运行一个Impala进程，和HDFS的DataNode进程同时协作（2）两个其他的进程运行在master节点，用来支持查询执行1、Sta..
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2017-01-06 17:22:45
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大数据中怎么来加载数据呢？数据加载应该注意哪些问题呢?关系型数据库和Impala、Hive加载数据有哪些区别呢？在了解加载数据之前必须明确一个概念“数据验证”，Impala和Hive与其他关系型数据库不一样，关系型数据库是在写的时候进行校验，比如我们创建一个表，当去给它加载数据..
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2017-01-04 17:20:40
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Druid是一个开源的、分布式的、列存储系统，特别适用于大数据上的（准）实时分析统计。且具有较好的稳定性（Highly Available）。 其相对比较轻量级，文档非常完善，也比较容易上手。 Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala、Shar ...
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2017-01-04 14:07:56
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Hive和Impala作为数据查询工具，它们是怎样来查询数据的呢？与Impala和Hive进行交互，我们有哪些工具可以使用呢？我们首先明确Hive和Impala分别提供了对应查询的接口：（1）命令行shell：1、Impala：impalashell2、Hive：beeline（早期hive的命令行版本是hiveshell，现在基本不..
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2016-12-29 20:42:43
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