impala

view视图 视图仅仅是存储在数据库中具有关联名称的Impala查询语言的语句。 它是以预定义的SQL查询形式的表的组合。 视图可以包含表的所有行或选定的行。 Create View IF NOT EXISTS view_name as Select statement 创建视图view、查询视图view CREATE VIEW IF NOT EXISTS employee_view AS select name , age from employee ; [ hadoop03 . Hadoop . com: 21000 ] > select * from employee ; Query: select * from employee Query submitted at: 2019 - 12 - 10 21 : 14 : 35 ( Coordinator: http: //hadoop03:25000) Query progress can be monitored at: http: //hadoop03:25000/query_plan?query_id=1345b7c2c1089195:f2cb775f00000000 + ----+----------+-----+-----------+--------+ | id | name | age | address |

1．Impala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具 impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。 2．Impala与Hive关系 impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastore服务。 Hive元数据包含用Hive创建的database、table等元信息。元数据存储在关系型数据库中，如Derby、MySQL等。 客户端连接metastore服务

Impala安装部署 温馨提示 ：建议安装之前先给集群快照。（安装Impala时，Impala会重新安装hadoop等组件，可能导致集群混乱） 1.安装前提 集群提前安装好 hadoop，hive 。 hive 安装包 scp 在所有需要安装 impala 的节点上，因为 impala 需要引用 hive 的依赖包。 hadoop 框架需要 支持C程序访问接口 ，查看下图，如果有该路径下有这么文件，就证明支持C接口。 2.下载安装包、依赖包 由于impala没有提供tar包进行安装，只提供了rpm包。因此在安装impala的时候，需要使用rpm包来进行安装。rpm包只有cloudera公司提供了，所以去cloudera公司网站进行下载rpm包即可。 但是另外一个问题，impala的rpm包依赖非常多的其他的rpm包，可以一个个的将依赖找出来，也可以将所有的rpm包下载下来，制作成我们本地yum源来进行安装。这里就选择制作本地的yum源来进行安装。 所以首先需要下载到所有的rpm包，下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/repo-as-tarball/5.14.0/cdh5.14.0-centos6.tar.gz 3.虚拟机新增磁盘（可选） 由于下载的cdh5.14.0-centos6.tar.gz包非常大，大概5个G

Impala create table语句 CREATE TABLE语句用于在Impala中的所需数据库中创建新表。 需要指定表名字并定义其列和每列的数据类型。 impala支持的数据类型和hive类似，除了sql类型外，还支持java类型。 create table IF NOT EXISTS database_name . table_name ( column1 data_type , column2 data_type , column3 data_type , ……… columnN data_type ) ; CREATE TABLE IF NOT EXISTS hahaha . student ( name STRING , age INT , contact INT ) ; 这里hahaha是一个数据库名 [ hadoop03 . Hadoop . com: 21000 ] > CREATE TABLE IF NOT EXISTS hahaha . student ( name STRING , age INT , contact INT ) ; Query: create TABLE IF NOT EXISTS hahaha . student ( name STRING , age INT , contact INT ) Fetched 0 row ( s )

Apache Impala Impala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。 impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。 Impala与Hive关系 impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastore服务。 Hive元数据包含用Hive创建的database、table等元信息。元数据存储在关系型数据库中，如Derby、MySQL等。 客户端连接metastore服务

lmpala的安装部署 1.安装前提 集群提前安装好hadoop，hive。 hive安装包scp在所有需要安装impala的节点上，因为impala需要引用hive的依赖包。 hadoop框架需要支持C程序访问接口，查看下图，如果有该路径下有这么文件，就证明支持C接口。 2.上传压缩包节点内存要大于10个G 3.解压压缩包 tar -zxvf cdh5.14.0-centos6.tar.gz 4．配置本地yum源信息 安装Apache Server服务器 yum -y install httpd service httpd start chkconfig httpd on 配置本地yum源的文件 cd /etc/yum.repos.d vim localimp.repo [localimp] name=localimp baseurl=http://node-3/cdh5.14.0/ gpgcheck=0 enabled=1 创建apache httpd的读取链接 ln -s /cloudera_data/cdh/5.14.0 /var/www/html/cdh5.14.0 确保linux的Selinux关闭 临时关闭： [root@localhost ~]# getenforce Enforcing [root@localhost ~]# setenforce 0 [root

impala-shell外部命令 所谓的外部命令指的是 不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数 impala-shell后面执行的时候可以带很多参数。你可以在 启动 impala-shell 时设置，用于修改命令执行环境 impala-shell –h可以帮助我们查看帮助手册。也可以参考课程附件资料。 impala-shell –r刷新impala元数据，与建立连接后执行 REFRESH 语句效果相同 impala-shell –f 文件路径 执行指的的sql查询文件。 impala-shell –i指定连接运行 impalad 守护进程的主机。默认端口是 21000。你可以连接到集群中运行 impalad 的任意主机。 impala-shell –o保存执行结果到文件当中去。 impala-shell内部命令 所谓内部命令是指， 进入impala-shell命令行之后可以执行的语法 connect hostname 连接到指定的机器impalad上去执行。 refresh dbname.tablename 增量刷新，刷新某一张表的元数据，主要用于刷新hive当中数据表里面的数据改变的情况。 invalidate metadata 全量刷新，性能消耗较大，主要用于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进行刷新。 quit/exit 命令