从不同的角度来认识和理解Impala的架构设计
我们知道,在实时性要求不是很高的应用场景中,比如,月度统计报表生成等,我们基于传统的Hadoop MapReduce来处理海量大数据(包括使用Hive),在各方面表现都还不错,只需要离线处理数据,然后存储结果即可。但是如果在一些实时性要求相对较高的应用场景中,哪怕处理时间能够在原有的基础有大幅度地减少,也能很好地提升用户体验。对于大数据的实时性要求,其实是相对的,比如,传统使用MapReduce计算框架处理PB级别的查询分析请求,可能耗时30分钟甚至更多,但是如果能够使这个延迟大大降低,如3分钟计算出结果,这是很令人震撼的。Impala就是基于这样的需求驱动而出现的。 Impala是Cloudera开发的一款用来进行大数据实时查询分析的开源工具,它能够实现通过我们熟悉的传统关系数据库的SQL风格来操作大数据,数据可以是存储到HDFS或HBase中的。 下面,我们从不同的角度来认识和理解Cloudera Impala: 设计目标 官网给出的介绍是,使用Impala来实现SQL on Hadoop,实现对海量数据的实时查询分析,它的优势有如下几点: 快速 可以方便地执行SQL语句,在数秒内...
