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hive impala
简述
impala
和
hive
的不同
答:
Impala
和
Hive
在数据查询和分析领域存在明显的不同。详细解释:1. 查询执行引擎的不同 Hive依赖于Hadoop的MapReduce来进行数据查询和处理,而Impala则是专为Cloudera的CDH平台设计的查询执行引擎。相较于Hive,Impala在数据查询速度上表现更优,因为它直接在Hadoop集群上执行查询,避免了MapReduce的序列化开销和...
impala
和
hive
的区别有什么
答:
1、执行计划不同:
Impala
:把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像
Hive
那样把它组合成管道型的map-reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。Hive的执行计划分成map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce…的模型。如...
大数据查询分析技术有哪些?
答:
1.
Hive
的核心功能是将SQL语句转换为MR程序,它能够将结构化数据映射为数据库表,并提供HQL查询功能。Hive专门为大数据批量处理设计,解决了传统数据库在大数据处理上的限制。2. Hive的工作模型是将执行计划分为map、shuffle、reduce的循环过程。
Impala
作为Hive的补充,能够执行高效的SQL查询,用于实现Hadoop...
什么是
impala
,如何安装使用
Impala
答:
找到
impala
的安装目录:/usr/lib/impala(4)配置
Impala
在Impala安装目录/usr/lib/impala下创建conf,将hadoop中的conf文件夹下的core-site.xml、hdfs-site.xml、
hive
中的conf文件夹下的hive-site.xml复制到其中。在core-site.xml文件中添加如下内容:dfs.client.read.shortcircuittruedfs.client.read.shortcircuit.skip....
impala
为什么比
hive
快
答:
Impala
自称数据查询效率比
Hive
快几倍甚至数十倍,它之所以这么快的原因大致有以下几点:真正的MPP查询引擎。使用C++开发而不是Java,降低运行负荷。运行时代码生成(LLVM IR),提高效率。全新的执行引擎(不是Mapreduce)。在执行SQL语句的时候,Impala不会把中间数据写入到磁盘,而是在内存中完成了所有的...
1、通过亿级数据量在
hive
和
impala
中查询比较text、orc和parquet性能表 ...
答:
文件格式简介:parquet、text和orc各有优缺点,分别适合不同场景。需求:需要实现1亿条数据的分析,对比不同格式的查询性能和存储大小。步骤:包括创建Kafka主题,通过Flink处理数据并写入MySQL,再导入
Hive
和
Impala
,以orc和parquet格式存储。具体步骤包括:通过Kafka生产大量数据,然后使用Flink处理并将数据写入...
1、通过亿级数据量在
hive
和
impala
中查询比较text、orc和parquet性能表 ...
答:
创建Kafka topic并写入数据,通过Flink导入MySQL将MySQL数据转换为orc和parquet格式写入HDFS,对比压缩后大小和读取性能在
Hive
中以textfile、orc和parquet格式创建表并加载数据,验证导入在
Impala
中刷新Hive表,继续查询性能测试整个过程旨在通过实际操作展示不同文件格式在大数据处理中的优劣,具体细节将在后续章节...
hive
,
impala
,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的
答:
从数据库特性角度来看,
hive
与hbase的对比,hive不能修改数据,只能追加的方式,hbase允许增加和删除数据,hive不支持索引,
impala
和hive都是没有存储引擎的,hbase算是有自己的存储引擎。在使用层面上来看,hive在使用上更像数据库,它提供非常丰富的系统函数,各种数据的操作,hbase在这方面就不太像一般...
IMPALA
常用命令COMPUTE STATS简述
答:
IMPALA
的 COMPUTE STATS 是做啥的 和
HIVE
的ANALYZE TABLE类似,这个命令主要也是为了优化查询,加快查询的速度。本来IMPALA是依靠HIVE的ANALYZE TABLE的,但是这个命令不是很好用同时不稳定,所以IMPALA自己实现了个命令完成相同功能。语法 例子 效果如下,没有用过COMPUTE INCREMENTAL STATS的分区是 -1 执行 ...
大数据查询分析技术有哪些?
答:
Impala
是对
Hive
的一个补充,可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop,用来进行大数据实时查询分析。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处理好...
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