对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。
数据科学工具、算法和实践正在迅速发展,以前所未有的规模来解决业务问题。这使得数据科学成为最令人兴奋的领域之一。尽管令人兴奋,但从业者面临着相当多的挑战。众所周知,有一些阻碍预测建模或应用程序开发的障碍。找到正确的数据并访问它是我们从客户那里听到的两个最大痛点。
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
Impala提供了一套比较完整的测试用例,包括FE和BE端的都有,但是要把所有的测试用例都跑通,需要启动相应的依赖服务,包括HDFS、Kudu、HBase、Hive等,最后还需要启动一套impala集群,耗费时间比较久,同时对环境也有一定要求,笔者目前手里没有一个比较干净的环境,因此本次操作都是在docker容器中进行操作的,容器使用的是ubuntu的镜像,详细信息如下所示:
伴随着技术的不断发展与进步,我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库,到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品,再到屡见不鲜的各种大数据组件,如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark,以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client,能够连接所有这些数据源,并将常规开发环境(如SQL脚本)都集中在一个GUI中,则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间,从而提高工作效率。正所谓工欲善其事,必先利其器,本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
9.显示查询的执行计划(与EXPLAIN语句输出相同)和每个查询语句底层的执行步骤的详细信息
Arxiv.org大家一定都不陌生,学习数据科学的最佳方法之一是阅读Arxiv.org上的开源研究论文。但是即使对于经验丰富的研究人员来说,从大量的研究论文中找出想读的内容也是非常不容易的。Connected等论文之类的工具可以提供一些帮助,但是它们根据论文之间共享的引用和参考书目来衡量相似性的,这当然非常的好,并且也很简单,但是文档中文本的语义含义也是一个衡量相似度非常重要的特征。
1、使用该impala-shell命令启动Impala Shell。默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序。要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项。要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项。例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中的Impala中impala_kudu,则-d impala_kudu可以使用此数据库。
本文介绍了利用Dask和Kaleido库进行大数据处理和分析的应用案例,包括处理40TB数据集、进行特征工程、建立机器学习模型和评估模型性能。同时,本文还介绍了如何使用Dask进行分布式计算和并行计算,以及使用Kaleido进行特征选择和降维。
Impala默认是以impala这个超级用户运行服务,执行DML和DDL操作的,要实现不同用户之间细粒度的权限控制,需要与Sentry整合。Sentry是Apache下的一个开源项目,它基于RBAC的授权模型实现了权限控制,Impala与它整合以后,就能实现不同用户之间在应用层的权限认证,从而控制用户的DML、DDL、DCL操作权限。Sentry为确保数据安全,提供了一个统一平台,可以使用现有的Hadoop Kerberos实现安全认证,同时,通过Hive或Impala访问数据时可以使用同样的Sentry协议。本文会对Sentry进行简单的介绍并演示Impala+Sentry整合后的实际效果。
Impala是Cloudera开源的实时查询项目,目标是基于统一的SQL快速查询各种存储系统,如HDFS、Kudu、HBase等。Impala原意为 高角羚 ,该项目的特点就是 快速 。Impala舍弃MapReduce,基于C++实现针对硬件做了很多的优化,支持数据本地性。
H2是一个采用java语言编写的嵌入式数据库引擎,只是一个类库(即只有一个 jar 文件),可以直接嵌入到应用项目中,不受平台的限制
当连接到 impalad 时使用 Kerberos 认证。如果要连接的 impalad 实例不支持 Kerberos,将显示一个错误
所谓的外部命令指的是不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数。impala-shell后面执行的时候可以带很多参数。你可以在启动 impala-shell 时设置,用于修改命令执行环境。
前言:当前业务系统的离线计算与实时计算均依赖Impala组件提供。其中离线计算为:Hive on Impala。实时计算为:kudu on impala。
作者:Eric Lin (林晨辉), Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学, Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise(现为Experian的子公司)和Effective Measure,担任高级工程师,负责设计,开发和管理用于采集, 处理和报告网络数据的平台(基于PHP,Java和CDH)。现任职Cloudera, 担任高级售后技术支持工程师,主要擅长解决在CDH生态系统中出现的各种疑难杂症。
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 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.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》,在生成的Hive基准测试数据的基础上,如何进行Impala的TPC-DS基准测试,本篇文章主要介绍如何准备Impala基准测试数据及使用99条SQL对Impala进行基准测试。 内容概
在EMR集群带公网master节点部署sentry服务,Impala的GROUP组需要在Impala server节点上进行创建系统组与之关联。
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.一般公司选择使用CDH部署集群,可以考虑下Impala。
昨天Fayson写了一篇《如何安装Tableau并连接CDH的Hive/Impala》,后台关注人数当天增加了40人,有点大大超过Fayson的预期,首先还是谢谢各位关注Fayson的人。
很多Impala用户不知道如何阅读Impala query profile来了解一个查询背后正在执行的操作,从而在此基础上对查询进行调优以充分发挥查询的性能。因此我想写一篇简单的文章来分享我的经验,并希望它可以对希望了解更多信息的人有所帮助。
上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据(Metadata/Catalog)的具体内容,本文将介绍这些元数据缓存的生命周期,即它们是怎么初始化的,怎么加载的以及怎么失效的。
本篇章继续Impala查询机制相关的探索和学习,本篇主要讲解join优化器的优化原理和思路。
Hue在最新的4.6.0版本中,提供了编译docker镜像的选项,然后我们可以使用已经编译好的镜像来启动hue服务。在之前的版本中(例如4.2.0、4.3.0等),如果要部署hue服务,我们需要在相应的服务器上安装依赖包,然后下载hue的源码,编译完成之后再启动服务。对于有些系统,编译会出现各种问题,不同的版本错误还不一样,非常麻烦。因此,docker部署hue还是非常方便的,省去了我们每次都要重复编译的麻烦,并且可以在一个服务器上启动多个hue服务,配置文件保持不变的情况下,只要hue默认的端口号映射到宿主机的不同端口号即可。下面就跟大家介绍一些,在使用docker部署hue的时候,我们该如何配置连接到带有kerberos认证的Impala集群。
官方文档地址:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-15-x/topics/impala_sync_ddl.html
(点击图片可查看大图) Apache Spark(spark.apache.org)作为一种快速和通用的大规模数据处理引擎已取得稳步进展。该引擎基于Scala实现,非常适合于那些在多并行操作之间重用数据工作集的应用程序。它即可以作为一个独立集群,也可以作为Hadoop的YARN集群的一部分来工作。它可以从不同的源来访问数据,比如 HDFS,Cassandra,S3 等。不仅如此,Spark还提供了许多更高级的操作符,以便简化数据并行应用程序的开发。作为一种通用的数据处理平台,它使许多更高级别的工具的开发
在2017年,当Kudu作为CDH的一部分首次引入时,它不支持任何形式的授权,因此仅满足空白且不需要安全的用例。在CDH 5.11(Kudu 1.3.0)中添加了粗粒度的授权和身份验证,这使得可以仅对可以应用Apache Sentry策略的Apache Impala进行访问限制,从而启用了更多的用例。接着,Sentry直接集成在CDH 6.3中,使客户可以使用任何查询方法以相同的特权访问Kudu。最后,在CDP Private Cloud Base 7.1.5和7.2.6中,Kudu与Ranger完全集成。在本文中,我们将介绍其工作原理以及设置方法。
Cloudera Replication Manager(以下简称为 RM,旧版本的CM中简称为BDR)为数据迁移提供了一个集成式的易用管理解决方案,通过界面化的方式可以非常便捷的定义不同集群之间的数据复制操作 ,本文主要介绍如何配置及使用RM进行HDFS和Hive 复制
在过去的几年里,Python已成为数据科学和人工智能的通用语言,所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架(Keras,Pytorch,MXNet)。与竞争语言相比,Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越:最新的机器学习算法及其高效实现(Scikit-Learn,LightGBM,XGBoost),数据处理和分析(Pandas,cuDF),高效的数值计算库(Numpy) ,PyPy,Numba),GPU计算(CuPY)和Web API编程(Flask,Celery)。
这里,IF NOT EXISTS是一个可选的子句。如果我们使用此子句,则只有在没有具有相同名称的现有数据库时,才会创建具有给定名称的数据库。
2017年,全球估计有7.5亿人使用Excel。2017年,世界人口约为76亿。这意味着大约有10%的人使用Excel,我猜大部分是用于数据分析。
本篇演示使用Kettle操作Hadoop上的数据。首先概要介绍Kettle对大数据的支持,然后用示例说明Kettle如何连接Hadoop,如何导入导出Hadoop集群上的数据,如何用Kettle执行Hive的HiveQL语句,还会用一个典型的MapReduce转换,说明Kettle在实际应用中是怎样利用Hadoop分布式计算框架的。本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。
Fayson在2018年的6月15日介绍了《CDH5.15和CM5.15的新功能》,今天11月29日,Cloudera正式发布CDH5.16.1。从5.15到5.16,差不多等待了5个月,当然Cloudera在期间还发布了CDH6正式版,随后发布CDH6.0.1,参考《Cloudera Enterprise 6正式发布》。我们注意到这次CDH新版本的发布,没有5.16.0而直接是5.16.1,具体原因未知。
Impala的核心组件是Impalad,提供查询服务,catalogd缓存和获取元数据,statestored则负责把元数据更新到每个impalad节点上。
Dask 是一个开源库,旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库(如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn)集成,无需学习新的库或语言,即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
Cloudera在北京时间2019年3月30日正式发布了Cloudera Enterprise 6.2.0,此版本包括了许多新功能,可用性改进以及性能提升。Cloudera Enterprise 6.2.0同时也包括很多组件版本的更新,如下:
Cloudera Data Platform (CDP)通过合并来自Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks Data Platform (HDP)这两个传统平台的技术,为客户带来了许多改进。CDP 包括新功能以及一些先前存在的安全和治理功能的替代方案。CDH 用户的一项重大变化是将 Sentry 替换为 Ranger 以进行授权和访问控制。
腾讯云数据仓库PostgreSql TDSQL,PingCAP的TiDB,阿里的OceanBase,华为云DWS,都是HTAP的业内常用数仓,可以一站式解决需求。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让用户能更高效地管理自己的数据,进而产生更大的价值,比如如何整合现有功能流程,节省用户使用成本;增加新平台不断调研,丰富平台功能;新平台功能、性能改造,从而满足用户大规模使用需求;根据业务实际需求,输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发,分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
本文介绍了Impala在3.3版本对元数据性能方面做的一些优化和改善,主要结合官方的文档和测试结果进行说明。
目前,我们可以通过HUE连接到impala集群来提交SQL,进行一些数据分析和测试验证工作,非常方便,不用再额外配置beeline环境或者在java代码里面通过jdbc调用。但是,在hue上面提交SQL的时候,默认是会提交到default队列上,而线上集群往往都会根据业务设置相应的队列。因此,default上预留的资源一般不会很多,当需要跑一些比较大的SQL的时候,就需要选择相应业务的队列,否则可能会出现资源不足的问题。本文主要就是介绍了几种,在hue里面配置队列的方式,下面就一起来看一下:
Impala并没有保存自己元数据的后端的关系型数据库,它通过连接到Hive Metastore来获取元数据并缓存到Catalog Server,如大家所知,Hive Metastore则是连接后端的MySQL关系型数据库。Catalog Server除了缓存Hive Metastore的数据,同时还会找NameNode和Sentry Server去拉取HDFS文件路径相关元数据,以及安全策略的元数据,随后将其压缩并发送到Statestore以广播给所有Impala Daemon,如果做了Coordinator和Executor分离,则Statestore只广播给Coordinator。
大数据领域,实时分析系统(在线查询)是最常见的一种场景,前面写了一个《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》讨论业界当前常见的方案。互联网公司用得比较多是HIVE/HBASE,如腾讯基于HIVE深度定制改造,改名为TDW,小米等公司选用HBASE等。关于HIVE/HBASE/IMPALA介绍等可以看我前面的文章。 当前在实时分析系统中,最难的是多维度复杂查询,目前没有一个很好的解决方案,这两天和人讨论到MPP DB(分布式数据库,以Greenplum为最典型代表)。如果从性能来讲,MPP
在Pandas 2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验,并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。 大多数Dask AP
导引:Python 得益于丰富的生态库,是科学计算以及大数据处理首选的编程语言,但是受限于 GIL 导致的多线程执行问题使得并发处理大量数据时性能相对迟缓。但 Rust FFI 的互操作性使得改良数据处理库的性能很方便。今天日报就给大家带来两款基于 Rust 后端并提供 Python API 的数据处理库:
在将 Impala 工作负载从 CDH 平台迁移到 CDP 之前,您必须了解 CDH 和 CDP Impala 之间的语义和行为差异以及需要在数据迁移之前执行的活动。
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