impala

http://archive.cloudera.com/impala/ubuntu/precise/amd64/impala/pool/contrib/i/impala/ ''' http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/ 来源： https://my.oschina.net/innovation/blog/3109984

I have some eventlog data in HDFS that, in its raw format, looks like this: 2015-11-05 19:36:25.764 INFO [...etc...] An external table points to this HDFS location: CREATE EXTERNAL TABLE `log_stage`( `event_time` timestamp, [...]) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' For performance, we'd like to query this in Impala. The log_stage data is inserted into a Hive/Impala Parquet-backed table by executing a Hive query: INSERT

配置Impala支持JDBC Impala支持JDBC集成。通过使用 JDBC 驱动，你编写的 Java 程序、BI应用、或类似的使用 JDBC 访问不同数据库产品的工具，可以访问 Impala。建立到 Impala 的 JDBC 连接包括以下步骤： 指定可用的通讯端口，见配置 JDBC 端口 在每台运行 JDBC 应用的机器上安装 JDBC 驱动。见在客户端系统启用 Impala 的 JDBC 支持 为 JDBC 应用连接运行 impalad 守护进程的服务器配置连接字符串、以及相应的安全设置。见建立JDBC连接 配置 JDBC 端口 默认的 JDBC 2.0 端口是 21050；Impala 服务器默认通过相同的 21050 端口接收 JDBC 连接。请确认该端口可以与网络中的其他主机通讯，例如，没有被防火墙阻断。假如你的 JDBC 客户端软件使用其他端口连接，当启动 Impalad 时使用 --hs2_port 选项指定其他的端口。参见启动 Impala 了解详细信息。 在客户端启用 Impala JDBC 支持 Impala提供 JDBC 客户端驱动，是一个 JAR 包，存在于一个zip压缩文件里(The Impala JDBC integration is made possible by a client-side JDBC driver, which is

简介 Druid 是一个开源的，分布式的，列存储的，适用于实时数据分析的存储系统，能够快速聚合、灵活过滤、毫秒级查询、和低延迟数据导入。 Druid在设计时充分考虑到了高可用性，各种节点挂掉都不会使得druid停止工作（但是状态会无法更新）； Druid中的各个组成部分之间耦合性低，如果不需要实时数据完全可以忽略实时节点； Druid使用Bitmap indexing加速列存储的查询速度，并使用CONCISE算法来对bitmap indexing进行压缩，使得生成的segments比原始文本文件小很多； 架构 整体架构 Druid集群包含不同类型的节点，而每种节点都被设计来做好某组事情。这样的设计可以隔离关注并简化整个系统的复杂度。 不同节点的运转几乎都是独立的并且和其他的节点有着最小化的交互，因此集群内的通信故障对于数据可用性的影响非常小。 Druid集群的构成和数据流向如图1所示： （图1） Druid 本身包含了五种节点 ： Realtime、Historical、Coordinator、Broker、Indexer Historical 历史节点是进行存储和查询的“历史”数据（非实时）的工作区，它会从深存储区(Deep Storage)中加载数据段(Data/Segments)，响应 Broker 节点的查询请求并返回结果。历史节点通常会在本机同步深存储区上的部分数据段

Impala提供了一套比较完整的测试用例，包括FE和BE端的都有，但是要把所有的测试用例都跑通，需要启动相应的依赖服务，包括HDFS、Kudu、HBase、Hive等，最后还需要启动一套impala集群，耗费时间比较久，同时对环境也有一定要求，笔者目前手里没有一个比较干净的环境，因此本次操作都是在docker容器中进行操作的，容器使用的是ubuntu的镜像，详细信息如下所示： LSB Version: core-9.20160110ubuntu0.2-amd64:core-9.20160110ubuntu0.2-noarch:printing-9.20160110ubuntu0.2-amd64:printing-9.20160110ubuntu0.2-noarch:security-9.20160110ubuntu0.2-amd64:security-9.20160110ubuntu0.2-noarch Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 16.04.6 LTS Release: 16.04 Codename: xenial Impala版本：3.3.0 github地址： https://github.com/apache/impala/tree/branch-3.3.0 由于在执行impala tests过程中，需要进行一些配置

原地址：http://bigdata.idcquan.com/dsjjs/159544.shtml 大数据 技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 一、数据采集与预处理 对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。 Flume NG作为实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source

背景 通过HIVE对数据进行操作或更新元数据，Impala是无感知的，官方提供了两种手动刷新的方式，分别是INVALIDATE METADATA和REFRESH操作。但是使用起来相当不方便，针对此问题，想到两种简单的应对方案。 方案一 如果ETL处理都是通过脚本执行，那么可以考虑在脚本中添加手动刷新的命令，即某个表的数据已通过脚本处理完成，脚本的最后调用impala刷新一下这个表。这种方式无法处理手工进行数据处理的场景，即手动操作了某个表的数据，需要手动再调用impala刷新；还有一个问题是，如果已上线脚本很多，且不是同一模本生成的脚本，改造量还是很大的。 方案二 既然impala感知不到hive对数据的操作，那就改造让impala能够感知。具体思路如下，可以监控hive作业的运行日志，把相应的对数据进行操作的日志抓取出来，写入中间表，然后让impala轮询这张中间表，进行相应的刷新操作。整个过程就是，我们帮impala检测出hive的数据处理，然后通知impala做相应的刷新。 来源： CSDN 作者： Sin_Geek 链接： https://blog.csdn.net/lyh03601/article/details/84642671

Impala SQL 语言参考 Cloudera Impala 的查询语言是基于 SQL 的。为了保护用户在技能和查询设计方面的已有投资， Impala 提供与 Hive 查询语言(HiveQL)的高度兼容： 因为使用与 Hive 记录表结构和属性信息相同的元数据存储，因此 Impala 既可以访问在 Impala 中创建的表，也可以访问使用 Hive 数据定义语言 (DDL) 创建的表 Impala 支持的数据操作语言(DML)语句与 HiveQL 中的 DML 组件类似 Impala 提供了许多内置函数( built-in functions )，与 HiveQL 中对应的函数具有相同的函数名与参数类型 Impala 支持大多数 HiveQL 中的语句与子句( statements and clauses )，包括但不限于 JOIN, AGGREGATE, DISTINCT, UNION ALL, ORDER BY, LIMIT 和 (不相关的) FROM 子句中的子查询。 Impala 同样支持 INSERT INTO 和 INSERT OVERWRITE 语句。 Impala 支持与 Hive 对应数据类型完全相同的名称和语义的数据类型： string, tinyint, smallint, int, bigint, float, double, boolean,

Impala 是参照google 的新三篇论文Dremel(大批量数据查询工具)的开源实现，功能类似shark（依赖于hive）和Drill（apache），impala 是clouder 公司主导开发并开源，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。是使用cdh 的首选PB 级大数据实时查询分析引擎。（Impala 依赖cdh 是完全没有问题的，官网说可以单独运行，但是他单独运行会出现好多的问题） 参考： http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html Impala与Shark、sparkSQL、Drill等的简单比较 Impala起步较早，目前能够商用的为数不多的大数据查询引擎之一； CDH5不支持sparkSQL； Drill起步晚，尚不成熟； shark功能和架构上同Impala相似，该项目已经停止开发。 Impala特点 基于内存进行计算，能够对PB级数据进行交互式实时查询/分析； 无需转换为MR，直接读取HDFS数据 C++编写，LLVM统一编译运行 兼容HiveSQL 具有数据仓库的特性，可对hive数据直接做数据分析 支持Data Local 支持列式存储 支持JDBC/ODBC远程访问