1. Impala架構 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel啟發下開發的實時交互SQL大數據查詢工具,Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理,而是通過使用與商用並行關系數據庫中類似的分布式查詢引擎(由Query ...
Impala自稱數據查詢效率比Hive快幾倍甚至數十倍,它之所以這么快的原因大致有以下幾點: 真正的MPP 大規模並行處理 查詢引擎。 使用C 開發而不是Java,降低運行負荷。 運行時代碼生成 LLVM IR ,提高效率。 全新的執行引擎 不是Mapreduce 。 在執行SQL語句的時候,Impala不會把中間數據寫入到磁盤,而是在內存中完成了所有的處理。 使用Impala的時候,查詢任務會馬 ...
2019-09-25 17:59 0 511 推薦指數:
1. Impala架構 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel啟發下開發的實時交互SQL大數據查詢工具,Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理,而是通過使用與商用並行關系數據庫中類似的分布式查詢引擎(由Query ...
Impala和Hive的關系 Impala是基於Hive的大數據實時分析查詢引擎,直接使用Hive的元數據庫Metadata,意味着impala元數據都存儲在Hive的metastore中。並且impala兼容Hive的sql解析,實現了Hive的SQL語義的子集,功能還在不斷的完善中 ...
Impala和Hive的關系 Impala是基於Hive的大數據實時分析查詢引擎,直接使用Hive的元數據庫Metadata,意味着impala元數據都存儲在Hive的metastore中。並且impala兼容Hive的sql解析,實現了Hive的SQL語義的子集,功能還在不斷 ...
impala中使用復雜類型(Hive): 如果Hive中創建的表帶有復雜類型(array,struct,map),且儲存格式(stored as textfile)為text或者默認,那么在impala中將無法查詢到該表解決辦法: 另建一張字段一致的表,將stored ...
1、概要 1.1 環境信息 hadoop:cdh5.10 os:centos6.7 user:root hive、impala已集成sentry 1.2 訪問控制權限 這里通過使用openldap來控制hive、impala的訪問權限,即通過用戶名、密碼來進行訪問 ...
Impala和Hive的關系 Impala是基於Hive的大數據實時分析查詢引擎,直接使用Hive的元數據庫Metadata,意味着impala元數據都存儲在Hive的metastore中。並且impala兼容Hive的sql解析,實現了Hive的SQL語義的子集,功能還在不斷的完善 ...
Impala的UDF有兩種: Native Imapal UDF:使用C++開發的,性能極高,官方性能測試比第二種高出將近10倍 Hive的UDF:是Hive中的UDF,直接加載到Impala中,優點是不需要任何改動,完全跟Hive中用法相同 第一種方式請參考我轉載的文章【轉 ...
1、執行速度不同: Hive:底層基於Hadoop的MapReduce引擎,計算過程中經常要走shuffle過程,速度比較慢 Impala:底層基於內存,執行效率高,是Hive執行速度的5-50倍之間。 2、使用的函數之間有區別: Hive:使用 concat() | concat_ws ...