Fayson在2017年的10月12日介绍了《CDH5.13和CM5.13的新功能》，今天1月26日，Cloudera正式发布了CDH5.14。三个月零几天，2018年第一次更新比以往时候来的更晚一些，估摸着是老外过年放假导致的吧。本次更新包括集成CDSW1.3，Kudu1.6，Impala2.11等新功能，还修复了大量bug。以下我们看看CDH5.14和CM5.14具体的更新内容。
在构建本地数据中心的时候，出于Apache Kudu良好的性能和兼备OLTP和OLAP的特性，以及对Impala SQL和Spark的支持，很多用户会选择Impala / Spark + Kudu的技术栈。但是由于Kudu对本地存储的依赖，导致无法支持的数据高可用和弹性扩缩容，以及社区的逐渐不活跃，越来越多的用户，开始迁移到云上的Trino / Spark + Hudi 技术栈，本文通过一个实际的例子，来看一下迁移过程中发生的代码的重构和数据的迁移。
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 Fayson在2018年的1月26日介绍了《CDH5.14和CM5.14的新功能》，今天6月15日，Cloudera正式发布了CDH5.15。从5.14到5.15，差不多等待了4个半月的时间，本次更新比以往晚了快2个月的时间。当然Cloudera在中间发布了CDH6的Beta版，参考《Cloudera En
有离线业务、也有实时业务（Lambda 架构） 基于Docker搭建异构数据源，还原企业真实应用场景 以企业主流的Spark生态圈为核心技术（SQL和Streaming） Azkaban定时调度主题及指标统计分析 Kudu + Impala准实时分析系统 使用Hue集成Impala进行数据即席查询 ClickHouse实时存储及计算引擎 自定义数据源实现SparkSQL与Clickhouse整合 Elasticsearch 分布式全文检索 Spring Cloud 搭建数据服务 存储与计算性能调优
本文描述了在一次TPC-DS测试中，使用Impala对原始10TB的parquet格式表数据，使用snappy压缩后4.2TB数据进行查询时，出现The service queue contains 0 items out of a maximum of 2147483647; memory consumption is 50.59 MB.atement: 异常的分析和处理。
Hue中使用Hive和Impala进行查询，在使用完Hue后退出登录，会出现Hive和Impala的暂用的资源未释放。本篇文章Fayson主要针对该问题在Hue中调优Impala和Hive查询，该调优方式适用于CDH5.2及以后版本。
五年前，Cloudera向全世界分享了一个愿景，将通过一个新的SQL引擎Apache Impala（全球第一个也是Hadoop之上最快的MPP SQL引擎）将数十年关系型数据库研究的经验转移到Apache Hadoop平台之上，参考：
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
在主节点使用命令：systemctl stop cloudera-scm-server 停止服务
本文描述了对CDH集群Impala在执行invalidate metadata，出现“Error communicating with impalad: TSocket read 0 bytes”异常的分析过程和解决方法。
AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。人们开发了大量算法来解决介于 DRL 与现实世界应用之间的挑战性问题，如探索与开发困境、数据低效、多 agent 合作与竞争等。在所有这些挑战中，由于 DRL 的试错学习机制需要大量交互数据，数据低效（data inefficiency）是最受诟病的问题。为了应对这一问题，受到分布式机器学习技术的启发，分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning，DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为，分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。
李阳良，一面数据大数据部门负责人，九年互联网工作经验，对后台开发、大数据技术接触比较多。
按照官方文档在Hive中建表关联HBase，然后在Hue中用Impala查询，查询结果中字段的顺序与在Hive中的建表顺序不一致，Hue中使用Impala查询出来的字段顺序是按照字母排序的。
当运行“INSERT ... SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。
Hive有一些保留的关键字，我们在执行一些语句时，不能将这些关键字作为标识符（Identifier），比如建表语句的表名或者字段名，以下我们具体看看什么是Hive中的Identifier。
在使用Java代码访问只启用了Sentry的Impala集群，即集群未启用认证比如LDAP或者Kerberos，会出现获取JDBC连接hang死的现象，具体示例代码如下：
在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表，由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作，导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。
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：
对于深度强化学习，算力的需求更是强烈，看上图，排在前面的AlphaGoZero，AlphaZero都是深度强化学习的代表，这还是18年的图，还没加上Alphastar和OpenAI Five。想想OpenAI和微软打造的世界排名第五的超算最主要就是用在深度强化学习上，所以这个时代没有大规模的算力基本上不用搞深度强化学习了。
impalad: Warning: SetUsageMessage() never called
Fayson在使用impala-shell -i hosts -d default -f test.sql -o test.txt, 导出结果数据时，发现执行SQL 报错，提示错误信息如下Unknown Exception : 'ascii' codec can't encode characters in position 61-62: ordinal not in range(128)，看到这个异常，想必熟悉python的朋友知道这是python中文乱码的问题，Fayson下面会详细描述该问题和解决办法
1、impala不支持kudu表的关键字：PARTITIONED - LOCATION - ROWFORMAT（官方链接：Impala Keywords Not Supported for Kudu Tables），例如执行如下语句会报错：
https://cloud.tencent.com/developer/article/1964369
In this work we aim to solve a large collection of tasks using a single reinforcement learning agent with a single set of parameters. A key challenge is to handle the increased amount of data and extended training time. We have developed a new distributed agent IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architecture) that not only uses resources more efficiently in single-machine training but also scales to thousands of machines without sacrificing data efficiency or resource utilisation. We achieve stable learning at high throughput by combining decoupled acting and learning with a novel off-policy correction
最近在接到了一个需求，大概是通过RabbitMq给xx子系统同步用户数据，要提供单个同步和批量同步。内心暗喜这不简单的很嘛。三下五除二就把代码给写完了，大概长这样：
选自DeepMind 作者：Hubert Soyer、Drew Purves、Lasse Espeholt 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 深度强化学习（DeepRL）在很多任务中取得了成功，从机器人的连续控制问题到围棋、Atari 等游戏。不过这些领域中的进步还限制在单个任务，即在单个任务中对智能体进行调整和训练。DeepMind 最近提出的 IMPALA 开始尝试利用单智能体同时处理多个任务，其架构性能超越此前方法数倍，具有强大的可扩展性，同时也展示了积极的迁移性质。与新架构同时提出的还有任务集合 D
使用Impala对kudu进行DML操作一、将数据插入Kudu表impala允许使用标准 SQL 语句将数据插入Kudu1、插入单个值创建表CREATE TABLE `my_first_table`( id BIGINT, name STRING, PRIMARY KEY(id))PARTITION BY HASH PARTITIONS 16STORED AS KUDUTBLPROPERTIES ('kudu.num_tablet_replicas' = '1');此示例插
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批处理层主用由Hadoop来实现，负责数据的存储和产生随意的视图数据。
最近在测试同步数据到kudu，过程中一踩一个坑，记录一下踩过的坑，也避免之后有人也像我一样举步维艰。
上一遍记录了当时集群资源死锁的问题，后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢，小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加，从而拖垮了job的执行速度。
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 ---- Parquet是一种列式的二进制文件格式，Impala基于Parquet文件可以高效的处理大型复杂查询。Parquet特别适合扫描表中的特定列的查询，例如查询具有多列的“宽”表，或者对于部分列或者全部列需要做聚合操作（例如SUM（）和AVG（））。 列式存储，顾名思义就是按照列进行
本篇文章主要介绍如何使用解决CDP7.1.6的Hue中的Spark Notebook与Livy无法进行集成的问题。
以前写过一篇文档讨论MPP DB的发展，《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗？》，当时主要是想讨论下Greenplum数据库是否合适做数据存储，以及实时查询。文章我主要提的MPP DB短板是扩展性和对并发的支持，从目前Pivotal公司主推的HAWK，已经可以清楚的看到，业界主流的思路是SQL onhadoop，用传统引擎的高性能加上hadoop 存储的鲁棒性，来构建大数据实时分析。 一、为什么SQL on hadoop会流行？ SQL其实也是一种DSL，将复杂的数据操作抽象成几个关键字（i
Impala是Cloudera开发和开源的数仓查询引擎，以性能优秀著称。除了Apache Impala开源项目，业界知名的Apache Doris和StarRocks、SelectDB项目也跟Impala有千丝万缕的联系。笔者所在的网易数帆大数据团队，是最早一批将其作为分析型数仓查询引擎的团队，目前正基于Impala打造有数高性能数仓引擎。
AI 研习社按，日前，DeepMind 推出一种全新的分布式智能体训练框架 IMPALA，该框架具有高度可扩展性，将学习和执行过程分开，使用了一种名为 V-trace 的离策略（off-policy）修正算法，具有显著的加速性能，极高的效率。具体如何呢，AI 研习社将其原文编译整理如下： 深度强化学习 （DeepRL） 在一系列任务中取得很显著的成果，比如机器人的连续控制问题、玩围棋和 Atari 等游戏。目前为止，我们看到的这些成果仅限于单一任务，每个任务都要单独对智能体进行调参和训练。 在我们最近的工作
https://github.com/apache/impala/blob/master/be/src/service/query-options.h#L53
工程部分见 MyBatis源码- SqlSession门面模式 & selectList 源码解析
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
Fayson在前面写过多篇StreamSets的文章，本篇文章主要介绍通过StreamSets实时的方式读取本地的数据文件，通过解析处理将文件中的内容写入到Kudu中。在进行本篇文章学习前你还需要了解：
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Arrow本身不是一个存储、执行引擎，它只是一个交互数据的基础库。比如可以用于以下组件
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RowBatch 即对一批行(TupleRow)的封装, 每一行有多个元祖Tuple组成, 最大的行数在构建时是固定的, RowBatch 算子之间交互的最小的单位
一 Lambda 要解决什么问题 Lambda 是用Nathan Marz（实时处理框架storm的作者） 提出的用于同时处理离线和实时的数据的，可容错的，可扩展的分布式系统。它具备强鲁棒性，提供低
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内部框架发布了新版本，有开发反馈Sharding查询慢。通过一系列对比分析之后解决了问题。本文复盘排查过程，欢迎大家拍砖。（为了面子，本文摒弃了个人所犯低级错误，勿怪）
Hue百科： Hue 是一种基于Apche hadoop基础平台的在线开源数据分析接口，参见 gethue.com Hue的主要功能: 提供SQL 接口：Hive, Impala, MySql, Po
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
BI同学会用Impala在Kudu表上跑一些ETL任务，最近，BI同学反馈一个Kudu表的ETL任务突然变慢，执行时间从原来的不到1分钟到现在的7分钟。
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