Impala的优缺点-低调大师

Impala的优缺点

2017-11-12 758

优点：

支持SQL查询，快速查询大数据。
可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。
多种存储格式可以选择（Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile）。
可以与Hive配合使用。

缺点：

不支持用户定义函数UDF。
不支持text域的全文搜索。
不支持Transforms。
不支持查询期的容错。
对内存要求高。

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6785491.html，如需转载请自行联系原作者

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Impala储存与分区

hive的元数据存储在/user/hadoop/warehouse Impala的内部表也在/user/hadoop/warehouse。那两者怎么区分，看前面的第一列。下面是Impala对文件的格式及压缩类型的支持　　• 添加分区方式 – 1、partitioned by 创建表时，添加该字段指定分区列表 – 2、使用alter table 进行分区的添加和删除操作 create table t_person(id int, name string, age int) partitioned by (type string); alter table t_person add partition (sex=‘man'); alter table t_person drop partition (sex=‘man'); alter table t_person drop partition (sex=‘man‘,type=‘boss’); • 分区内添加数据 insert into t_person partition (type='boss') val...

2017-11-13

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Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。 Impala相对于Hive所使用的优化技术 1、没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计...

2017-11-13

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。