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搜索资源列表

  1. impala分析

  2. impala源代码分析1，impala是比hadoop更加快的一种分布式集群处理文件系统

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-08-05
    • 文件大小：202752
    • 提供者：u011828277

  1. impala快速入门手册

  2. 指导新手快速使用impala做数据分析工作。包括常用的命令行和性能优化方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：javajxz008

  1. 利用Impala＋Kudu构建准实时分析应用

  2. Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，Apache Hadoop生态圈的顶级项目之一，解决了传统Lamda架构处理Hadoop上快速变化数据的存储和处理技术过于复杂的问题，同时Kudu能够与Hadoop生态的其他组件比如Impala、Spark、Flume和Kafka等组件集成，大大降低了对快速变化的数据进行准实时分析的架构设计和实现的门槛。本演讲主要对Kudu的动机、背景，以及架构进行简单介绍，并通过实际的应用场景介绍Impala＋Kudu的组合实现通过SQL技术对快速变化的数据

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-05-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：erjin_ren

  1. 基于 Impala 构建实时用户行为分析引擎

  2. 基于 Impala 构建实时用户行为分析引擎

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2017-08-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：halk947

  1. Getting Started with Impala

  2. Impala是在Hadoop架构下的一种运行于集群上的SQL查询引擎。Impala可以帮助实现低延时的SQL查询，是目前常用于商业智能分析的大数据工具。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：gsycool

  1. 简单之美 Impala与HBase整合实践

  2. 对于复杂的查询统计类需求，如果直接基于HBase API来实现，性能非常差，或者，可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析，这也继承了MapReduce所具备的延迟性。

  3. 所属分类：Informix

    • 发布日期：2018-07-25
    • 文件大小：69632
    • 提供者：bd_xiaobai

  1. impala介绍ppt

  2. 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

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sinat_27179789

  1. 构建近实时分析系统

  2. 利用Impala＋Kudu构建准实时分析应用 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，Apache Hadoop生态圈的顶级项目之一，解决了传统Lamda架构处理Hadoop上快速变化数据的存储和处理技术过于复杂的问题，同时Kudu能够与Hadoop生态的其他组件比如Impala、Spark、Flume和Kafka等组件集成，大大降低了对快速变化的数据进行准实时分析的架构设计和实现的门槛。本演讲主要对Kudu的动机、背景，以及架构进行简单介绍，并通过实际的应用场景介绍Impala＋K

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-11-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：maomaosi2009

  1. 大数据技术之impala.docx

  2. Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。 基于Hive，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：574464
    • 提供者：qq_39199112

  1. 2.企业级大数据分析平台.pdf

  2. 让大家将所学到的大数据理论付诸于实践中。。。。。。。Lanate 企业级 hadoop高可用HDFS集群 zooKeeper Insemble-Instances Typically Reside on Master Nodes Zookeeper zooKeeper zookeeper Journalnode Zookeeper Failove Failover Controller Controller Must Res de o Journalnode Must Reside on t h

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hyperz1988

  1. 使用python客户端访问impala的操作方式

  2. 因需要将impala仅仅作为数据源使用，而python有较好的数据分析函数，所以需要使用python客户端来获取impala中的表数据，这里的测试环境是： 操作系统：win7 (linux下也可行) python 2.7 大数据环境：centos6.6 CDH版本：CDH5.4.1 impala 2.1.2 port:21050 1、安装Python package pip install impyla 2、python客户端与impala交互 2.1 连接impala >>&

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38579899

  1. Kudu:支持快速分析的新型Hadoop存储系统

  2. Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是ApacheHadoop生态圈的新成员之一（incubating），专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题，这种架构称为混合架构(hybridarchitecture)。比如，用户需要利用Hbase的快速插入、快读randomaccess的特性来导入数据，HBase也允许用户对数据进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：520192
    • 提供者：weixin_38642349

  1. Impala和Hive的关系（详解）

  2. 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。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Hi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_38722164

  1. 大数据时代快速SQL引擎-Impala

  2. 随着大数据时代的到来，Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作，大家也无意间的想往大数据方向靠拢，即使每天数据也就几十、几百M也要放到Hadoop上作分析，只会适得其反，但是当面对真正的BigData的时候，Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点。甚至出现《MapReduce:一个巨大的倒退》此类极端的吐槽，这也怪不得Hadoop，毕竟它的设计就是为了批处理，使用用MR的编程模型来实现SQL查询，性能肯定不如意。所以通常我也只是把Hive当做能够提供将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：480256
    • 提供者：weixin_38715772

  1. impala的原理架构介绍及应用场景

  2. 由cloudera公司主导开发的大数据实时查询分析工具，宣称比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍，且更加灵活易用。提供类SQL的查询语句，能够查询存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。查询速度快是其最大的卖点。简言之impala作为大数据实时查询分析工具，具有查询速度快，灵活性高，易整合，可伸缩性强等特点。1.查询速度快。Impala不同于hive，hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程。不同于hive，impala

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：328704
    • 提供者：weixin_38626943

  1. Impala：针对Hadoop实时查询； Apache Impala的镜像-源码

  2. 欢迎来到黑斑羚 闪电般的分布式查询，用于存储存储在Apache Hadoop集群中的PB级数据。 Impala是一个现代的，大规模分布，大规模并行的C ++查询引擎，可让您分析，转换和合并来自各种数据源的数据： 同类最佳的性能和可伸缩性。 支持存储在 ， 和。 广泛的分析SQL支持，包括窗口函数和子查询。 使用即时生成代码，以生成针对每个查询专门定制的CPU效率高的代码。 支持最常用的Hadoop文件格式，包括项目。 Apache许可的100％开源。 有关Impala的更多信息 要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42132359

  1. impala的原理架构介绍及应用场景

  2. 由cloudera公司主导开发的大数据实时查询分析工具，宣称比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3~90倍，且更加灵活易用。提供类SQL的查询语句，能够查询存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据。查询速度快是其最大的卖点。简言之impala作为大数据实时查询分析工具，具有查询速度快，灵活性高，易整合，可伸缩性强等特点。1.查询速度快。Impala不同于hive，hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程。不同于hive，impala

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：328704
    • 提供者：weixin_38713393

  1. Impala和Hive的关系（详解）

  2. 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。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H

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_38637878

  1. 大数据时代快速SQL引擎-Impala

  2. 随着大数据时代的到来，Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作，大家也无意间的想往大数据方向靠拢，即使每天数据也就几十、几百M也要放到Hadoop上作分析，只会适得其反，但是当面对真正的Big Data的时候，Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点。甚至出现《MapReduce: 一个巨大的倒退》此类极端的吐槽，这也怪不得Hadoop，毕竟它的设计就是为了批处理，使用用MR的编程模型来实现SQL查询，性能肯定不如意。所以通常我也只是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：480256
    • 提供者：weixin_38717171

  1. 0433-Kerberos环境下Impala Daemon在CDH5.15版本中KRPC端口27000异常分析

  2. 温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 CDH集群升级至5.15并且启用Kerberos的情况下，在命令行使用impala-shell执行SQL操作会报如下异常： [cdh01.fayson.com:25003] > select count(*) from ods_user; Que

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：187392
    • 提供者：weixin_38659648
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