Kudu-Impala集成特性

 

 

　　不多說，直接上干貨！

 

Kudu-Impala 集成特性

　　CREATE / ALTER / DROP TABLE

　　Impala 支持使用 Kudu 作為持久層來 creating（創建），altering（修改）和 dropping（刪除）表。這些表遵循與 Impala 中其他表格相同的 Internal / external（內部 / 外部）方法，允許靈活的數據采集和查詢。

 

　　INSERT

　　數據可以使用與那些使用 HDFS 或 HBase 持久性的任何其他 Impala 表相同的語法插入 Impala 中的 Kudu 表。

 

　　UPDATE / DELETE

　　Impala 支持 UPDATE 和 DELETE SQL 命令逐行或批處理修改 Kudu 表中的已有的數據。選擇 SQL 命令的語法與現有標准盡可能兼容。除了簡單 DELETE 或 UPDATE 命令之外，還可以 FROM 在子查詢中指定帶有子句的復雜連接。

 

　　Flexible Partitioning（靈活分區）

　　與 Hive 中的表分區類似，Kudu 允許您通過 hash 或范圍動態預分割成預定義數量的 tablets，以便在集群中均勻分布寫入和查詢。您可以通過任意數量的 primary key（主鍵）列，任意數量的 hashes 和可選的 list of split rows 來進行分區。參見模式設計。

 

　　Parallel Scan（並行掃描）

　　為了在現代硬件上實現最高的性能，Impala 使用的 Kudu 客戶端可以跨多個 tablets 掃描。

 

　　High-efficiency queries（高效查詢）

　　在可能的情況下，Impala 將謂詞評估下推到 Kudu，以便使謂詞評估為盡可能接近數據。在許多任務中，查詢性能與 Parquet 相當。

　　有關使用 Impala 查詢存儲在 Kudu 中的數據的更多詳細信息，請參閱 Impala 文檔。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

歡迎大家，加入我的微信公眾號：   大數據躺過的坑        人工智能躺過的坑          Java從入門到架構師

 

 

 

同時，大家可以關注我的個人博客：

   http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/      http://www.cnblogs.com/sunnyDream/   

   詳情請見：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html

 

　　人生苦短，我願分享。本公眾號將秉持活到老學到老學習無休止的交流分享開源精神，匯聚於互聯網和個人學習工作的精華干貨知識，一切來於互聯網，反饋回互聯網。
　　目前研究領域：大數據、機器學習、深度學習、人工智能、數據挖掘、數據分析。 語言涉及：Java、Scala、Python、Shell、Linux等 。同時還涉及平常所使用的手機、電腦和互聯網上的使用技巧、問題和實用軟件。 只要你一直關注和呆在群里，每天必須有收獲

 

      對應本平台的討論和答疑QQ群：大數據和人工智能躺過的坑（總群）（161156071）