impala

Impala 性能调整 下面的章节介绍影响 Impala 功能性能的各种因素，并对 Impala 查询和其他 SQL 操作进行性能调整、监控和基准测试。 这一章节同样描述了最大化 Impala 可扩展性的技术。可扩展性与性能相关：它意味着当系统负载增加时仍保持高性能(Scalability is tied to performance: it means that performance remains high as the system workload increases)。例如，减少查询的硬盘 I/O 可以加快单个的查询，与此同时，导致可以同时运行更多查询，从而提升了可扩展性。有时候，一种优化技术提升了性能的同时更增加了可扩展性。例如，减少查询的内存使用可能不会很大的提高查询性能，但是通过允许同时运行更多的 Impala 查询或其他类型的作业而不会耗尽内存，从而提升了可扩展性。 Note : 在开始任何性能调整和基准测试之前，请确保你的系统已经按照 Post-Installation Configuration for Impala 中的设置进行配置。 Partitioning . 这一技术基于频繁查询的列上的不同的值，把数据物理拆分开来，允许查询跳过读取表中很大部分的数据 Performance Considerations for Join Queries .

附录 B - Impala 故障排除 使用以下步骤诊断与调试 Impala 各个方面的问题： 通常来说，假如在 Impala 中查询执行失败，可以在 Hive 里再试着运行一下。 假如查询在 Impala 和 Hive 里都运行失败，这一般是因为你的查询有问题或者你的环境有问题： 检查 Language Reference 确认你的查询没问题 检查 Impala 所有日志的内容，可能有对确定问题来源有帮助 假如在 Impala 中失败而 Hive 中成功，通常是因为你 的 Impala 安装有问题 下表中列出了常见问题和可能的解决办法： 现象 解释 建议 表连接失败(Joins fail to complete) 可能是内存不足。当执行连接操作时，待连接的所有数据集合中的所有数据都被载入到内存中。数据集可能非常大，h Add more memory to your system or join smaller data sets. 查询返回结果不正确(Queries return incorrect results) Impala 元数据可能是过期的 按照 语言手册里的 REFRESH 语法来刷新 Hive 元数据 查询返回结果慢(Queries are slow to return results) 一些 impalad 实例可能没启动。使用浏览器登录到运行 Impala

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: 1- I'm trying to delete multiple partitions at once, but struggling to do it with either Impala or Hive. I tried the following query, with and without ' : ALTER TABLE cz_prd_corrti_st.s1mme_transstats_info DROP IF EXISTS PARTITION (pr_load_time='20170701000317') PARTITION (pr_load_time='20170701000831') The error I'm getting is as follow: AnalysisException: Syntax error in line 3: PARTITION (pr_load_time='20170701000831') ^ Encountered: PARTITION Expected: CACHED, LOCATION, PURGE, SET, UNCACHED CAUSED BY: Exception: Syntax error The

一、Before You Begin 1、Perform Configuration Required by Single User Mode If you are creating a Cloudera Manager deployment that employs single user mode, perform the configuration steps described in Single User Mode Requirements . 2、(CDH 5 only) On RHEL 5 and CentOS 5, Install Python 2.6 or 2.7 CDH 5 Hue will only work with the default system Python version of the operating system it is being installed on. For example, on RHEL/CentOS 6 you will need Python 2.6 to start Hue. To install packages from the EPEL repository, download the appropriate repository rpm packages to your machine and then

impala: --各操作系统的IP数 select idsite,site_name,json_key, concat( '{',group_concat(concat(concat('"',flag2,'"'),':',cast(value as string))), '}' ) as json_value, '各操作系统的IP数' as key_name from ( select idsite,site_name ,'each_os_ip_cnt' as json_key, config_os_all as flag2, nvl( count(distinct ipaddr) ,0) as value from ana_fx_goal.web_goal_daily_htsc_common_page where hdfs_par ='__TODAY__' and config_os_all <> '' group by config_os_all , site_name ,idsite )b group by idsite,site_name,json_key ; hive: --分时段用户数 0-23点 select idsite,site_name, json_key, concat('{',concat_ws(',',collect_set(concat(concat(

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： -h 查看帮助文档 impala-shell -h -r 刷新整个元数据，数据量大的时候，比较消耗服务器性能 impala-shell -r -B 去格式化，查询大量数据可以提高性能 --print_header 去格式化显示列名 --output_delimiter 指定分隔符 -v 查看对应版本 impala-shell -v -V -f 执行查询文件 --query_file 指定查询文件 cd /export/servers vim impala-shell.sql use weblog; select * from ods_click_pageviews limit 10; #通过-f 参数来执行执行的查询文件 impala-shell -f impala-shell.sql -i 连接到impalad -o 保存执行结果到文件当中去 impala-shell -f impala-shell.sql -o hello.txt -p 显示查询计划 impala-shell -f impala-shell.sql -p -q 不使用impala-shell进行查询 进入impala-shell命令行之后可以执行的语法 进入impala-shell：

Apache Kudu是一个为了Hadoop系统环境而打造的列存储管理器，与一般的Hadoop生态环境中的其他应用一样，具有能在通用硬件上运行、水平扩展性佳和支持高可用性操作等功能。 在Kudu出现之前，Hadoop生态环境中的储存主要依赖HDFS和HBase，追求高吞吐批处理的用例中使用HDFS，追求低延时随机读取用例下用HBase，而Kudu正好能兼顾这两者。 Kudu的主要优点： 快速处理OLAP（Online Analytical Processing）任务 集成MapReduce、Spark和其他Hadoop环境组件 与Impala高度集成，使得这成为一种高效访问交互HDFS的方法 强大而灵活的统一性模型 在执行同时连续随机访问时表现优异 通过Cloudera Manager可以轻松管理控制 高可用性，tablet server和master利用Raft Consensus算法保证节点的可用 结构数据模型 常见的应用场景： 刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到 同时支持在大量历史数据中做访问查询和某些特定实体中需要非常快响应的颗粒查询 基于历史数据使用预测模型来做实时的决定和刷新 要求几乎实时的流输入处理 列数据存储 Columnar Data Store Kudu是一种列数据储存结构，以强类型的列（strong-type column）储存数据。 高效读取

问题导读： 1、Scheduler任务中Distributed Plan、Scan Range是什么？ 2、Scheduler基本接口有哪些？ 3、QuerySchedule这个类如何理解？ 4、SimpleScheduler接口如何实现的？ Scheduler的任务 1、相关概念：Distributed Plan 在Frontend中已经把SQL转换成了single node plan，然后又将其切分成了distributed plan。代码见 Planner::createPlan 和 DistributedPlanner::createPlanFragments . 上图的Distributed Plan中， 一个带颜色的圆角矩形是一个Plan Fragment; Plan Fragment间的箭头是Fragment间的数据流动; Plan Fragment内矩形间的箭头是Fragment内各个Plan Node的数据流动; 上图其实省略了Distributed Plan中每个非叶子结点里的ExchangeNode，其是用来接收其它Plan Fragment的数据的。 一个Plan Fragment会有一个或多个instance，运行在不同impalad上。 2、相关概念：Scan Range 在distributed plan中，每个scan

I have default db in hive table which contains 80 tables . I have created one more database and I want to copy all the tables from default DB to new Databases. Is there any way I can copy from One DB to Other DB, without creating individual table. Please let me know if any solution.. Thanks in advance Venkat Ankam I can think of couple of options. Use CTAS. CREATE TABLE NEWDB.NEW_TABLE1 AS select * from OLDDB.OLD_TABLE1; CREATE TABLE NEWDB.NEW_TABLE2 AS select * from OLDDB.OLD_TABLE2; ... Use IMPORT feature of Hive https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ImportExport

1.文档编写目的 本文档讲述如何开发Hive自定义函数（UDF），以及如何在Impala中使用Hive的自定义函数，通过本文档，您将学习到以下知识： 1.如何使用Java开发Hive的自定义函数 2.如何在Hive中创建自定义函数及使用 3.如何在Impala中使用Hive的自定义函数 这篇文档将重点介绍UDF在Hive和Impala的使用，并基于以下假设： 1.集群环境正常运行 2.集群安装Hive和Impala服务 以下是本次测试环境，但不是本操作手册的硬限制： 1.操作系统：Redhat6.5 2.CDH和CM版本为5.11.1 3.采用sudo权限的ec2-user用户进行操作 2.UDF函数开发 使用Intellij工具开发Hive的UDF函数，进行编译； 1.使用Intellij工具通过Maven创建一个Java工程 2.pom.xml文件中增加Hive包的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency> 3.Java示例代码如下 package com.peach.date; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;