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Impala 表 使用 SequenceFile 文件格式 Cloudera Impala 支持使用 SequenceFile 数据文件。 参加以下章节了解 Impala 表使用 SequenceFile 数据文件的详情： 创建 SequenceFile 表并加载数据 SequenceFile 表启用压缩 创建 SequenceFile 表并加载数据 假如你没有使用已有的数据文件，请先创建一个合适格式的文件。 创建 SequenceFile 表： 在 impala-shell 中，执行类似命令： create table sequencefile_table (column_specs) stored as sequencefile; 因为 Impala 可以查询一些目前它无法写入数据的表，当创建特定格式的表之后，你可能需要在 Hive shell 中加载数据。参见 Impala 如何使用 Hadoop 文件格式 了解详细信息。当通过 Hive 或其他 Impala 之外的机制加载数据之后，在你下次连接到 Impala 节点时，在执行关于这个表的查询之前，执行 REFRESH table_name 语句，以确保 Impala 识别到新添加的数据。 例如，下面是你如何在 Impala 中创建 SequenceFile 表( 通过显式设置列，或者克隆其他表的结构 )，通过 Hive

连接到 impalad 在你连接到 impalad 守护进程实例的 impala-shell 会话中，可以只运行查询 。你既可以在运行 impala-shell 时通过命令行选项指定连接信息，也可以在 impala-shell 会话中通过运行 CONNECT 命令指定。你可以连接到任意运行了 impalad 实例的数据节点，然后这个节点会协调发给它的 所有 查询的执行。 简单起见，你可能会始终连接到同一个节点，可能在运行 impalad 的相同节点运行 impala-shell，指定主机名为 localhost。当表数据或元数据被其他节点更新后，路由所有的 SQL 语句到同一个节点可以避免频繁的执行 REFRESH 语句。 为了负载均衡和灵活性，你的每一个 impala-shell 会话 可能会连接到任意节点。这时候，依赖于表数据或元数据是否已经被其他节点更新，你可能需要执行 REFRESH 语句把该节点上所有表的元数据更新到当前时间 (针对将查询许多表长时间存在的会话) 或 执行特定的 REFRESH table_name 语句只更新要查询的表的元数据。 在 impala shell 连接到任意的运行 impalad 守护进程的数据节点： 不指定连接启动 impala-shell $ impala-shell 你会看到如下提示符： Welcome to the Impala

Although Impala is much faster than Hive, we used Hive because it supports complex (nested) data types such as arrays and maps. I notice that Impala, as of CDH5.5 , now supports complex data types. Since it's also possible to run Hive UDF's in Impala, we can probably do everything we want in Impala, but much, much faster. That's great news! As I scan through the documentation, I see that Impala expects data to be stored in Parquet format. My data, in its raw form, happens to be a two-column CSV where the first column is an ID, and the second column is a pipe-delimited array of strings, e.g.:

--======================= 使用impala-shell 登录 --======================= impala-shell --auth_creds_ok_in_clear -l -i ip_address -u user_name --======================= JDBC driver --======================= Impala 官方jdbc driver有一些bug很致命的bug, 比如Insert 中文字符, 只能将前面一小段插入到数据库中, 应该是没有考虑中文字符长度不同于ascii码, 性能也比Hive Jdbc driver差, 至少, impala 2.5.43.1063版本测试是这样的. 所以, 推荐使用 hive2 jdbc driver去连接impala, 比如使用cdh5.10的 hive-jdbc-1.1.0-cdh5.10.0, 当然 jdbc url 应该还是 impala jdbc url的写法, 使用 需要说明的是, Kettle 的 Output组件使用Hive driver时候, 必须列出目标表全部的字段, 而且字段的顺序必须按照建表语句的顺序, 否则会报错. impala jdbc url 的写法: 需要密码的jdbc url写法(test为默认数据库)

温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 1.文档编写目的 继上一章讲述 如何在CDH集群安装Anaconda&搭建Python私有源 后，本章节主要讲述如何使用Pyton Impyla客户端连接CDH集群的HiveServer2和Impala Daemon，并进行SQL操作。 内容概述 1.依赖包安装 2.代码编写 3.代码测试 测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2.RedHat7.2 前置条件 1.CDH集群环境正常运行 2.Anaconda已安装并配置环境变量 3.pip工具能够正常安装Python包 4.Python版本2.6+ or 3.3+ 5.非安全集群环境 2.Impyla依赖包安装 Impyla所依赖的Python包 six bit_array thrift (on Python 2.x) orthriftpy (on Python 3.x) thrift_sasl sasl 1.首先安装Impyla依赖的Python包 [root@ip-172-31-22-86 ~]# pip install bit_array [root@ip-172-31-22-86 ~]# pip install thrift==0.9.3 [root@ip-172-31-22-86 ~]# pip install six [root@ip-172-31

使用 Impala Shell 你可以使用 Impala shell 工具 (impala-shell) 配置数据库和表、插入数据和执行查询。你可以在交互式会话里提交 SQL 语句进行即席查询和探测(For ad hoc queries and exploration, you can submit SQL statements in an interactive session)。为了自动化你的工作，你可以指定命令行选项以处理单个单个语句或脚本文件。 impala-shell 解释器接受在 Impala SQL Language Elements 中列出的所有 SQL 语句，再加上一些用来调整性能和诊断问题的仅用于 shell 的命令。 impala-shell 命令行与熟悉的 Unix 工具融为一体： 使用 -q 选项可以在命令行中执行单个查询，不需要再启动交互式解释器。使用本选项，你可以在 shell 脚本、或 Python、Perl等其他种类 具有命令调用语法的 脚本里运行 impala-shell 使用 -o 选项把查询结果输出到一个文件里 使用 -B 选项关闭整齐打印(pretty-printing)，这样你可以生成逗号分隔、制表符分隔或其他分割符的文本作为输出(使用 --output_delimiter 选项指定分隔符；默认分隔符是制表符) 在非交互式模式里

一. 引言 Hadoop生态中的NoSQL数据分析三剑客Hive、HBase、Impala分别在海量批处理分析、大数据列式存储、实时交互式分析各有所长。尤其是Impala，自从加入Hadoop大家庭以来，凭借其各个特点鲜明的优点博取了广大大数据分析人员的欢心。 Impala 通过主节点生成执行计划树并分发执行计划至各节点并行执行的拉式获取数据的工作方式，替代了Hadoop中传统的MapReduce推式获取数据的工作方 式，计算的中间结果不写入磁盘，及时通过网络以stream的方式传递，交互性和实时性更强；Impala不花费额外的精力管理元数据，而是使用Hive 的Metastore进行元数据管理，能够直接访问存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据；Impala采用块的方式将元数据加载到 内存进行运算，相比Hive、HBase而言运算性能有了较大的提升；Impala提供SQL语义，相比HBase对于用户而言使用方便快捷并且简单实 用，无需其他编程语言，只需使用SQL语句即可完成复杂的数据分析任务；Impala还继承了Hadoop的灵活性、伸缩性和经济性，具有分布式本地化处 理的特性以避免网络瓶颈。 说了Impala这么多优点，难道它真是一点缺点没有的一款“完美”的分析工具吗？ 非也！在一年以上的Impala海量数据分析、web应用开发实战经验中

Fayson 发表于 Hadoop实操 订阅 607 温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 1.导读 Cloudera Labs在2016-06-27宣布打包了Apache Phoenix项目，版本为4.7.0，并基于CDH5.7.0。安装依旧是大家熟悉的Parcel方式，下载地址为： http://archive.cloudera.com/cloudera-labs/phoenix/parcels/1.3/ Fayson这两天亲测了一下，CDH5.12.1也能勉强一用，想知道具体该怎样安装和使用，欢迎关注本公众号明天的文章。 Cloudera Labs说白了就是有群人在“实验室”会研究或者玩玩一些有趣的比如其他Apache的项目，虽然会偶尔打包一些项目，但是官方是不Support的。另外Cloudera Labs也不会保证从旧的Phoenix版本升级到4.7的兼容性。 2.概述 ApachePhoenix是Apache HBase上一个高效的SQL引擎，也挺火的。很多公司都在使用它，比如Salesforce，它开源了这个项目，并将该项目贡献到社区。现在也已经是顶级项目了。 ClouderaLabs在2015-05-06宣布打包Phoenix并集成到CDH平台，本文主要为了描述这几个问题：Phoenix可以做什么？为什么大家想要使用它