• 执行计划　　– 查询sql执行之前，先对该sql做一个分析，列出需要完成这一项查询的详细方案　　– 命令：explain sql、profile 　　　 要点：　　• 1、SQL优化，使用之前调用执行计划　　• 2、选择合适的文件格式进行存储　　• 3、避免产生很多小文件（如果有其他程序 ...

1.为数据存储选择合适的文件格式(如:Parquet) 通常对于大数据量来说，Parquet文件格式是最佳的 2. 防止入库时产生大量的小文件(insert ... values会产生大量小文件，应该避免使用) 在impala外生成数据时，最好是text格式或者Avro，这样你就可以逐行 ...

#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 ...

default.kudu_via_city_pdi10上，占用了2.71秒， 疑点1：是不是impala对于大表和小表 ...

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 ...

1.取流水表的数据时，如果是使用全部分区数据，不能从SA层数据取数，需要改从SH层取数，因为SH层为parquet存储，查询性能较好。 2.对于脚本中使用的临时表，如果存在以下情况需要进行统计表信息 1)本身数据量较大 2)需要和大量数据表进行关联 3)本身被较多次使用 3. ...

目标是为测试impala presto SparkSql谁的性能更佳，以下结果底层查询的都是普通textfile snappy压缩后数据，规模为15台机器，若以orcfile、parquet速度能快数倍 impala与presto性能相当，SparkSql逊色 ...

impala 1.impala是什么： 2.impala与hive的关系： 3.impala简介 4.impala优劣 优点： 缺点： 5.impala组件 ...