impala

实战kudu集成impala

由 我只是一个虾纸丫 提交于 2020-01-21 18:50:51
推荐阅读： 论主数据的重要性（正确理解元数据、数据元） CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成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 　　Kudu与Apache Impala （孵化）紧密集成，impala天然就支持兼容kudu，允许开发人员使用Impala的SQL语法从Kudu的tablets 插入，查询，更新和删除数据； impala的架构以及查询计划 Impalad 基本是每个DataNode上都会启动一个Impalad进程，Impalad主要扮演两个角色： Coordinator： 负责接收客户端发来的查询，解析查询

Java实现impala操作kudu

由 旧街凉风 提交于 2020-01-21 18:46:18
推荐阅读： 论主数据的重要性（正确理解元数据、数据元） CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala 对于impala而言，开发人员是可以通过JDBC连接impala的，有了JDBC，开发人员可以通过impala来间接操作 kudu； 引入maven相关依赖 <!--impala的jdbc操作--> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <artifactId>ImpalaJDBC41</artifactId> <version>2.5.42</version> </dependency> 通过JDBC连接impala操作kudu 使用JDBC连接impala操作kudu，与JDBC连接mysql做更重增删改查基本一样，创建实体类代码如下： package cn.itcast.impala.impala; public class Person { private int companyId; private int workId; private String name; private String gender; private String photo; public Person(int companyId, int workId, String name,

How does computing table stats in hive or impala speed up queries in Spark SQL?

由 偶尔善良 提交于 2020-01-20 17:35:32
问题 For increasing performance (e.g. for joins) it is recommended to compute table statics first. In Hive I can do:: analyze table <table name> compute statistics; In Impala: compute stats <table name>; Does my spark application (reading from hive-tables) also benefit from pre-computed statistics? If yes, which one do I need to run? Are they both saving the stats in the hive metastore? I'm using spark 1.6.1 on Cloudera 5.5.4 Note: In the Docs of spark 1.6.1 (https://spark.apache.org/docs/1.6.1

Reduction in the number of records using range join

由 假如想象 提交于 2020-01-17 06:41:10
问题 Following the my question I have the following tables the first (Range) includes range of values and additional columns: row | From | To | Country .... -----|--------|---------|--------- 1 | 1200 | 1500 | 2 | 2200 | 2700 | 3 | 1700 | 1900 | 4 | 2100 | 2150 | ... The From and To are bigint and are exclusive. The Range table includes 1.8M records. Additional table (Values) contains 2.7M records and looks like: row | Value | More columns.... --------|--------|---------------- 1 | 1777 | 2 | 2122

Dataframe to automatically create Impala table when writing to Impala

由 牧云@^-^@ 提交于 2020-01-17 01:11:36
问题 I would like to know if there is any feature of Spark Dataframe saving, that when it writes data to an Impala table, it also creates that table when this table was not previously created in Impala. For example, the code: myDataframe.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(jdbcURL, "books", connectionProperties) should create the table if it doesn't exists. The table schema should be determined from the dataframe schema. I look forward for your suggestions/ideas. Regards, Florin 回答1: import org

CDH5.12.1集群安装配置

由 ぐ巨炮叔叔 提交于 2020-01-16 08:46:49
CDH5.12.1&Kerberos 安装配置 环境: 操作系统：CentOS 7 JDK 版本：1.8.144 所需安装包及版本说明：由于我们的操作系统为CentOS7，需要下载以下文件： 下载地址: http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/ cloudera-manager-centos7-cm5.12.1_x86_64.tar.gz 下载地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.12.1/ CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel CDH-5.12.1-1.cdh5.12.1.p0.3-el7.parcel.sha1 manifest.json IP地址 主机名 角色名称 部署软件 192.168.1.25 node5 Master jdk、cloudera-manager、MySql、krb5kdc、kadmin 192.168.1.21 node1 node jdk、cloudera-manager 192.168.1.22 node2 node jdk、cloudera-manager 192.168.1.23 node3 node jdk、cloudera-manager 192.168.1.24 node4 node jdk、cloudera

数字化转型大势下，企业如何实现数据管控？

由 南笙酒味 提交于 2020-01-15 11:46:15
在上一篇我们讲到了业务人员可以用永洪产品的自服务数据集进行自助式分析，那么IT管理员如何管理业务人员进行分析呢？ 某财险类客户案例 永洪的某财险客户需要业务用户进行自助式分析，高峰期在350并发以上，企业IT管理部希望对所有IT人员和业务人员查询数据的数据量大小优先级进行管控，然后让业务用户进行自助式分析。 如何设置？ 因为该财险公司已经将数据存储在了Cloudera Impala集群中。该财险的IT管理部门会根据每一个用户的数据量大小、业务类型分配队列，并且详细设置该队列中的默认查询参数，尤其是mem_limit参数和最大并发数，这样可以较好的限制用户之间的影响，为了避免恶意用户的使用，可以限制用户自己设置mem_limit参数，尽可能得保证Impala集群的稳定性。 1、在Impala数据库层面，IT管理员或者DBA可以在session建立之后进行设置。 设置队列限制 set request_pool = queue_it； 用户在创建一个数据源连接（connection）之后，可以通过set request_pool=pool_name的方式设置改session的请求提交的对应的队列。 设置最大内存使用限制 set mem_limit=10G； 设置内存10G(单节点上的内存量)，impala经常会over estimate SQL语句需要的资源，所以强烈建议在执行SQL之前

Using Impala get the count of consecutive trips

由 杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-01-14 04:28:09
问题 Sample Data touristid|day ABC|1 ABC|1 ABC|2 ABC|4 ABC|5 ABC|6 ABC|8 ABC|10 The output should be touristid|trip ABC|4 Logic behind 4 is count of consecutive days distinct consecutive days sqq 1,1,2 is 1st then 4,5,6 is 2nd then 8 is 3rd and 10 is 4th I want this output using impala query 回答1: Get previous day using lag() function, calculate new_trip_flag if the day-prev_day>1, then count(new_trip_flag). Demo: with table1 as ( select 'ABC' as touristid, 1 as day union all select 'ABC' as

Impala 的广播式关联 和 分区后散列关联 ， Impala 如何计划并执行分布式关联查询

由 强颜欢笑 提交于 2020-01-13 16:59:59
Impala 的广播式关联 和 分区后散列关联 Impala 如何计划并执行分布式关联查询 广播式关联： Impala 默认的关联方式就是广播式关联，它的原理是 在多张表进行关联时，将最小的数据集发送到执行sql 计划的 Impalad 中，Impalad接收到数据以后，按照哈希表的方式存放到内存中，在就近读取大的表数据，进行匹配。 分区后散列关联： 这个关联方式，会将sql 中涉及的表按照相同的散列函数形成不同的分区，将数据发送到各个Impalad 中，然后每个Impalad 在进行关联操作。 总结： 网络传输： 广播式关联只使用小表进行网络传输一次， 分区后散列关联则需要进行多次网络传输。 内存：广播式关联明显要使用更多的内存 我们可以在sql 中自定义关联的方式，但是我们一般不建议这么做，因为现在的小表以后不一定是小表，让程序自己判断就好了。 来源： CSDN 作者： Apache_Jerry 链接： https://blog.csdn.net/Apache_Jerry/article/details/103958222

CDH Hue中 Hive 或 Impala 一直连接不释放资源

由 一笑奈何 提交于 2020-01-10 07:42:50
Hive - 配置 - HiveServer2 - hive-site.xml 添加会话超时，但要注意会话超时后临时udf会失效。 <property><name>hive.server2.session.check.interval</name><value>3000</value></property> <property><name>hive.server2.idle.session.timeout</name><value>0</value></property> <property><name>hive.server2.idle.operation.timeout</name><value>0</value></property> 来源： CSDN 作者： 南宫紫攸 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45353054/article/details/103913319
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