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。
日前，数据专家提姆·布什利用机器学习算法写了首圣诞歌词，让古老的圣诞节充满了浓浓的AI 特色。 📷 如何用大数据写出一首圣诞歌曲（来自Lynchpin） AI 训练的数据来源于哥伦比亚大学拥有的百万首曲库，不过数据库太大，他最后选择了一个可以管理每个关键词的元数据库。利用SQL查询算法选出带有“圣诞节”“圣诞老”“Xmas”“驯鹿”“响叮当”等关键词，就可以获得3136首歌曲。 歌曲时常多少比较好呢？数据显示最长的圣诞歌有16.5分钟，最短的是来自1995年The Wiggles专辑中的一首If you s
在大数据处理当中，核心的数据分析处理环节，衍生出了非常多的框架组件工具，基于不同场景下的需求，给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下，Impala就是一个不可忽视的重要选择。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。
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。
Spark SQL支持对Hive中存储的数据进行读写。操作Hive中的数据时，必须创建HiveContext，而不是SQLContext。HiveContext继承自SQLContext，但是增加了在Hive元数据库中查找表，以及用HiveQL语法编写SQL的功能。除了sql()方法，HiveContext还提供了hql()方法，从而用Hive语法来编译sql。
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具： hive本身不提供数据存储功能，使用HDFS做数据存储， hive也不分布式计算框架，hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统，也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
Apache Hive 是基于 Apache Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并且提供了 Hive SQL 进行查询和分析，在离线数仓中被广泛使用。
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。----来源于百度百科
Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。
一、Apache Impala 1．Impala基本介绍 impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具， impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具。
转载自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/02/3114180.html Hive简介 首先我们要知道hive到底是做什么的。下面这几段文字很好的描述了hive的特性： 1.hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的M
无论是使用何种语言进行编程，碰到的第一个问题莫过于乱码的问题，而使用数据库的时候，也大致差不多。
不要使用此安装方式，讲述这种安装方式，仅仅用于测试hive默认使用derby数据库的缺陷。你可以在下面的安装步骤中看到，我连环境变量都没有配置。
基于flink实时流计算的，金融证券项目，实时大屏展示，预警模块和离线模块的处理。
点击蓝字 关注我们更多咨询 天穹SuperSQL是腾讯自研、基于统一SQL语言模型、面向机器学习智能调优、提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。在开放融合的Data Cloud上，业务方可以消费完整的数据生命周期（采集-存储-计算-分析-洞察），还能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。 目前，SuperSQL已经迈入智能计算时代，SuperSQL能够基于规则匹配(RBO)与代价估算(CBO)，利用不同算法智能地为不同用户SQL挑选最合适的执行引擎，极大地优化S
Impala是由Cloudera公司开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase上的PB级大数据，在性能上比Hive高出3~30倍。
Mac哪款数据库管理工具好用呢？DBeaverEE for Mac是一款运行在MacOS上通用的数据库管理工具。易用性是DBeaverEE的主要目标，支持 MySQL, PostgreSQL, Oracle等常用数据库。操作简单，功能强大。
impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具，
最近因业务需要创建可以对外查询的API来供其他人使用，但是本人纯小白一枚，不会写相关代码，非常苦恼。而且处于项目初期，没有太多的经费购买服务器，之前了解过服务器的购买流程，对我这种个人来说，真的是很贵了。直到我遇到了LightHouse和LightDB：轻量应用服务器和轻量艺应用数据库。非常适合我这种小白个人开发者，不仅价格实惠，性能也不比服务器差，而且带宽也很高。所以本次教程就用LightHouse和LightDB来进行演示。
反模式：使用泛型属性表。这种设计成为实体-属性-值（EAV），也可叫做开放架构、名-值对。
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。
它包含了构成典型数据库管理系统的许多部分，但是省略了一些关键性的功能：数据存储、处理数据的算法和一个用于存储元数据的元数据库。
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
在Mysql数据库5.0版本中存在着一个元数据库information_schema，其中存放着用户在Mysql中创建的所有其他数据库的信息。
在上一篇文章《6.1.0-如何将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表》中主要介绍了非分区表的转换方式，本篇文章Fayson主要针对分区表进行介绍。
在数据仓库建设中，元数据管理是非常重要的环节之一。根据Kimball的数据仓库理论，可以将元数据分为这三类：
在CDH中使用Hive时，为了统一数据文件的存储格式，推荐使用Parquet格式的文件存储，这样做也是为了能够同时能够兼容Impala的查询。有些用户在Hive中创建大量的ORC格式的表，并使用了DATE数据类型，这会导致在Impala中无法进行正常的查询，因为Impala不支持DATE类型和ORC格式的文件。本篇文章Fayson主要介绍如何通过脚本将ORC格式且使用了DATE类型的Hive表转为Parquet表。
主要是通过prompt优化，能够让LLMs大模型自动生成对应SQL查询语句，涉及到难点： 1、不同类型数据库，对应sql方言有些不同；
在日常使用中，我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS，TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。
作者：唐辉 1.文档编写目的 在日常使用中，我们可以发现在hive元数据库中的TBL_COL_PRIVS，TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。 测试环境 1.CDP7.1.6 、启用Kerberos 2.元数据版本 MariaDB-5.5.60 2.问题
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
接着上篇文章继续聊聊交互式查询，交互式查询崛起的原因是人类的懒惰本质，自从谷歌发表了 Dremel 论文后，相似的计算引擎不断地出现，在这篇文章里，针对几种典型的计算引擎简单聊聊。
在前面的文章《如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
导读：快手基于Hive构建数据仓库，并把Hive的元数据信息存储在MySql中，随着业务发展和数据增长，一方面对于计算引擎提出了更高的要求，同时也给Hive元数据库的服务稳定性带来了巨大的挑战。本文将主要介绍Hive MetaStore服务在快手的挑战与优化，包括：
Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据。它架构在Hadoop之上，总归为大数据，并使得查询和分析方便。 最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下Apache Hive为一个开源项目。它用在好多不同的公司。例如，亚马逊使用它在 Amazon Elastic MapReduce。
随着工作上的专业化分工越来越明细化，对一个业务导向的普通用户来说，能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
Spark通过Spark-SQL使用hive 语句,操作hive,底层运行的还是 spark rdd。
本章概述了InterSystems SQL的特性，特别是那些SQL标准未涵盖的特性，或者与InterSystems IRIS®数据平台统一数据架构相关的特性。 本教程假定读者具备SQL知识，并不是为介绍SQL概念或语法而设计的。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
InterSystems SQL自动使用查询优化器创建在大多数情况下提供最佳查询性能的查询计划。该优化器在许多方面提高了查询性能，包括确定要使用哪些索引、确定多个AND条件的求值顺序、在执行多个联接时确定表的顺序，以及许多其他优化操作。可以在查询的FROM子句中向此优化器提供“提示”。本章介绍可用于评估查询计划和修改InterSystems SQL将如何优化特定查询的工具。
0. SparkSQL SparkSQL完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。
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。
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。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
直接与文件系统交互，仅是Spark SQL数据应用常见case之一。Spark SQL另一典型场景是与Hive集成、构建分布式数仓。
Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎，支持数据写入、低延时、高性能的数据分析，具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景，是大数据基础架构建设中重要组件。
2.停止Hive服务，在配置中搜索“database”，修改数据库配置到MySQL库
本篇博客，博主为大家分享的内容是如何实现Spark on Hive,即让Hive只作为存储角色，Spark负责sql解析优化，执行…话不多说，直接上车！
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