result[addr]['description'] = description except Exception,e: print e # 拼接数据...['address']]['device'] = device result[d['address']]['description'] = description # 拼接数据...address']]['val'].append(d['val']) result[d['address']]['timeStamp'].append(d['timeStamp']) # 拼接数据
我需要对值进行 url 编码，以确保特殊字符得到正确处理。最好的方法是什么？ 这是我到目前为止的基本脚本: #!/bin/bash host=${1:?'...将脚本保存为 curl-test.sh 文件，在一个窗口使用 tcpdump 对上网的网口开启过滤抓包，在另一个窗口执行命令 bash curl-test.sh example.com "ABC efg" 进行测试...，抓包截图如下： 可以发现参数 "ABC efg" 被编码成为 ABC%20efg，即字符空格被编码为 %20。...等特殊字符都有其对应的 URL 编码。 参考文档： stackoverflow question 296536 https://manpages.org/curl
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...KUDUTBLPROPERTIES ('kudu.num_tablet_replicas' = '1');此示例插入单个行INSERT INTO my_first_table VALUES (50, "zhangsan");查看数据...使用单个语句插入三行INSERT INTO my_first_table VALUES (1, "john"), (2, "jane"), (3, "jim");2、批量插入Batch Insert从 Impala...和 Kudu 的角度来看，通常表现最好的方法通常是使用 Impala 中的 SELECT FROM 语句导入数据INSERT INTO my_first_table SELECT * FROM temp1...;二、更新数据UPDATE my_first_table SET name="xiaowang" where id =1 ;三、删除数据Delete
) print(response) encoding = chardet.detect(response)['encoding'] print('正在对服务器返回body进行解码...') if encoding == 'GB2312': body = response.decode('gbk') # decode函数对获取的字节数据进行解码...body = response.decode('unicode_escape') print(body) else: print('解码失败，未知编码
Impala: 在遇到内存放不下数据时，版本1.0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。...Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析四、Impala的优缺点1、...只能读取文本文件，而不能直接读取自定义二进制文件。每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。...对于Impala无法写入的数据格式，我们只能通过Hive建表，通过Hive进行数据的写入，然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询操作。文件类型文件格式压缩编码能否Create？...如果建表时没有指定存储类型，默认采用未压缩的text，字段由ASCII编码的0x01字符串分割能如果使用了LZO压缩，则只能通过Hive建表和插入数据。
文档编写目的 因为CDH5中的Parquet版本为1.5，而CDP7中的Parquet版本为1.10，我们在从CDH5升级到CDP7后，无论是原地升级还是迁移升级，都可能会碰到一个问题，以前在CDH5中使用...2.1.2Impala建表测试 打开Hue选择 Impala，创建Parquet表 ?...查询数据是否插入成功 SELECT * FROM test1.hive_data_parquet; ?...2.1.3使用CDH5中的Spark SQL读取Parquet表 在客户端访问spark-shell，并输入查询语句。...2.3 在CDP7中进行测试 2.3.1 集群版本验证 ? ? ? 2.3.2 Impala查询测试 SELECT * from test1.hive_data_parquet; ?
服务 进入impala中，查看数据库发现与hive中的数据库不一样 在从节点node02、node03执行命令 hdfs dfs -ls / 与主节点node01不一样 安装impala的之前 集群提前安装好...impala-shell 在从节点安装的（node01，node02） yum install -y impala-server 修改hive配置文件 vim /export/servers/hive...cdh5.14.0/conf/ scp hive-site.xml node02:$PWD scp hive-site.xml node03:$PWD 注意：这里配置的是那个节点，最后启动metastore时，...service impala-state-store stop service impala-catalog stop service impala-server stop 在从节点node01、node02...上停止以下服务进程 service impala-server stop 进入impala中，查看数据库发现与hive中的数据库不一样 ?
开始前，先介绍优化所用的2个工具： 在Impala这一侧，我们进行问题分析，寻找优化方法的主要工具是 Impala管理服务器，这部分在下一小节展开介绍； 另一个工具是有数报告，是的，我们用有数BI产品来对有数查询进行优化...管理服务器通过后台线程读取这些表记录并进行统计信息计算。预计Q1上线使用。...上图所示为一个总执行时间21.5秒的查询，其中11秒花在从hms加载表元数据上。...在大数据开发团队的支持下，已能够识别这些对Impala没有影响的alter table操作并将其过滤掉，从而提高查询的缓存命中率。...小文件问题 单文件过小，且文件数太多，导致无法通过顺序IO连续读取大数据块，需要重复走打开文件+读取数据的流程，效率较低；线上某些表存在较严重的小文件问题。
OLAP从数据仓库中的集成数据出发，构建面向分析的多维数据模型，再使用多维分析方法从多个不同的视角对多维数据进行分析比较，分析活动以数据驱动。...如果用户对维组合次序进行调整，或增加、或减少某些维度的话，又将是一个重新的计算过程。...Impala大都能在几秒或几分钟内返回查询结果，而相同的Hive查询通常需要几十分钟甚至几小时完成。 Impala的实时查询引擎非常适合对Hadoop文件系统上的数据进行分析式查询。...原因是只需要读取文件中该列的数据，而不是像Hive需要读取整个数据集。...Impala没有insert ... values的插入单行的语法。 比较常见的情况是，在其它环境建立表和数据文件，然后使用Impala对其进行实时查询。
在读取文件时，会seek到文件尾部读PostScript，从里面解析到File Footer长度，再读FileFooter，从里面解析到各个Stripe信息，再读各个Stripe，即从后往前读。...尽管 Parquet 是一个面向列的文件格式，不要期望每列一个数据文件。Parquet 在同一个数据文件中保存一行中的所有数据，以确保在同一个节点上处理时一行的所有列都可用。...一当数据值被编码成紧凑的格式，使用压缩算法，编码的数据可能会被进一步压缩。...Impala 创建的 Parquet 数据文件可以使用 Snappy, GZip, 或不进行压缩；Parquet 规格还支持 LZO 压缩，但是目前 Impala 不支持 LZO 压缩的 Parquet...除了应用到整个数据文件的 Snappy 或 GZip 压缩之外，RLE 和字段编码是 Impala 自动应用到 Parquet 数据值群体的压缩技术。
当你对所有年龄>18的用户在上述1GB文件上执行查询时，将会有“8个映射”函数并行运行，以在其128MB拆分文件中提取年龄>18的用户，然后“reduce”函数将运行以将所有单独的输出组合成单个最终结果...RDBMS和数据仓库系统中进行数据挖掘，分析和报告，以进行关键业务决策。 ...存储数据 数据可以存储在HDFS或NoSQL数据库，如HBase。HDFS针对顺序访问和“一次写入和多次读取”的使用模式进行了优化。HDFS具有很高的读写速率，因为它可以将I/O并行到多个驱动器。...Hadoop的处理框架（如Spark，Pig，Hive，Impala等）处理数据的不同子集，并且不需要管理对共享数据的访问。...在Hadoop中使用CSV文件时，不包括页眉或页脚行。文件的每一行都应包含记录。CSV文件对模式评估的支持是有限的，因为新字段只能附加到记录的结尾，并且现有字段不能受到限制。
同时，用户使用HDFS/Parquet + Impala/Hive来对超大的数据集进行查询分析，对于这类场景， Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势。 ...然后每隔一段时间(每天或每周)将数据从Hbase中导入到Parquet文件，作为一个新的partition放在HDFS上，最后使用Impala等计算引擎进行查询，生成最终报表。 ...Cloudera曾经想过基于Hbase进行修改，然而结论是对HBase的改动非常大，Kudu的数据模型和磁盘存储都与Hbase不同。...结合从列读取数据的效率，压缩允许您在从磁盘读取更少的块时完成查询 Table table是数据存储在 Kudu 的位置。表具有schema和全局有序的primary key（主键）。...1.3 列压缩(Column Compression) kudu允许使用LZ4，Snappy，Zlib压缩编码器对每列进行压缩。默认，列是没有进行压缩的。
； 首先产生基于单节点的执行计划；再对执行计划进行分布式处理，比如将Join、聚合（aggregation）等并行化到各Impala Executor节点上。...查询执行引擎对系统性能影响很大，在一项针对Impala和Hive的对比时发现，Hive在某些简单查询上（TPC-H Query 1）也比Impala慢主要是因为Hive运行时完全处于CPU bound的状态中...与数据压缩相比，数据编码方式在某些聚合类查询场景下，无需对数据进行解码，直接返回所需结果。...可以提高数据容灾和迁移效率。除此之外，在查询时可以快速过滤掉不符合where条件要求的数据分区，无需逐列读取数据进行判断。...对于Impala等OLAP系统，可以通过HDFS本地访问模式进行优化，直接读取磁盘上的HDFS文件数据。
1、更高的压缩比 列存使得更容易对每个列使用高效的压缩和编码，降低磁盘空间。...（网上的case是不压缩、gzip、snappy分别能达到11/27/19的压缩比） 2、更小的IO操作 使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能的提升并在表字段比较多的时候更加明显...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...数据存储层：定义 Parquet 文件格式，其中元数据在 parquet-format 项目中定义，包括 Parquet 原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。...在 ORC 之前，Apache Hive 中就有一种列式存储格式称为 RCFile（RecordColumnar File），ORC 是对 RCFile 格式的改进，主要在压缩编码、查询性能方面做了优化
1.1 更高的压缩比 列存使得更容易对每个列使用高效的压缩和编码，降低磁盘空间。...（网上的case是不压缩、gzip、snappy分别能达到11/27/19的压缩比） 1.2 更小的IO操作 使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能的提升并在表字段比较多的时候更加明显...关于映射下推与谓词下推： 映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。 谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...数据存储层：定义 Parquet 文件格式，其中元数据在 parquet-format 项目中定义，包括 Parquet 原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。...在 ORC 之前，Apache Hive 中就有一种列式存储格式称为 RCFile（RecordColumnar File），ORC 是对 RCFile 格式的改进，主要在压缩编码、查询性能方面做了优化
列式存储，顾名思义就是按照列进行存储数据，把某一列的数据连续的存储，每一行中的不同列的值离散分布。...、聚合，对少数列进行计算（基本不需要select * from xx之类的查询）。...列式存储可以大大提升这类查询的性能，较之于行式存储，列式存储能够带来这些优化： 1.由于每一列中的数据类型相同，所以可以针对不同类型的列使用不同的编码和压缩方式，这样可以大大降低数据存储空间。...2.可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。 3.只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。...如果说HDFS是大数据时代文件系统的事实标准的话，Parquet就是大数据时代存储格式的事实标准。 本文主要是介绍如何在Impala中生成Parquet文件，并进行数据分析。
结合从列读取数据的效率，压缩允许从磁盘读取更少的块时完成查询 5. Table（表） 一张table是数据存储在 Kudu 的位置。...Kudu因为选择了列式存储，为了更好的提高列式存储的效果，Kudu要求在建表时指定每一列的类型，这样的做法是为了根据每一列的类型设置合适的编码方式，实现更高的数据压缩比，进而降低数据读入时的IO压力；...操作的时候，会占用大量的性能； Kudu对同一行的数据更新记录的合并工作，不是在查询的时候发生的，而是在更新的时候进行，在Kudu中一行数据只会存在于一个DiskRowSet中，避免读操作时的比较合并工作...因此当数据频繁删改的时候，磁盘上会有大量的DeltaFiles文件，Kudu借鉴了Hbase的方式，会定期对这些文件进行合并），这种方式意味着，插入数据时相比HBase，需要额外走一次检索流程来判定对应主键的数据是否已经存在...，不管是HBase还是Kudu，在读取一条数据时都需要从多个文件中搜寻相关信息。
目前与这方面有关的特性有： short-circuit local reads：当发现读取的数据是本地数据时，不走DataNode（因为要走一次socket连接），而是用DFS Client直接读本地的...更高效的编码方式：RCFile中没有标注每一列的类型，事实上当知道数据类型时，可以采取特定的编码方式，本身就能很大程度上进行数据的压缩。...每个strip配一个index，存放每个数据单元（默认10000行）的min/max值用于过滤； 数据按照上面提到的编码方式序列化成stream，然后再进行snappy或gz压缩。...对嵌套格式做列存储的难点在于，存储时需要标记某个数据对应于哪一个存储结构，或者说是哪条记录，所以需要用数据清楚的进行标记。...通过这种方式，就对一个树状的嵌套格式完成了存储。在读取的时候可以通过构造一个状态机进行遍历。
该时间戳不能在写入时由用户添加，但可以在执行读取（Scan）操作时指定，这样就可以读取到历史数据（UndoFile中的数据）。...关于Kudu与Impala的集成和查询方法，官方文档已经写得非常详细，不再赘述。 相对而言，我们更多地是编写Spark程序来执行一些对Kudu表数据的复杂分析任务。...Benchmarking 在TPC-H数据集上进行测试，Impala on Kudu的查询时间比Impala on HDFS (Parquet) 平均缩短了三成。 ?...使用TPC-H中的lineitem表（原始数据大小约62GB）进行Impala on Kudu与Phoenix on HBase的对比测试，包括数据的载入与4种查询。...数据类型相对稀少，不支持所有复杂结构（map、struct等）。数据类型、是否允许为空、压缩编码等属性在列创建后都不能更改。
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...由于CDH对原生社区的服务进行了大量的优化，明显提升了组件的稳定性和多个组件之间的兼容性，为开发人员提供了很大的方便，使得CDH成为搭建本地数据中心的首选平台。 1.2....由于测试数据的量级是100G，所以我们采用从EMR Spark直接读取Kudu表，并写入Hudi表的方式来迁移数据。整个迁移过程耗时2小时以内。...将Kudu表的增量数据写入Kafka, 使用 EMR中Spark读取Kafka数据，写入Hudi表 3. 对聚合表启动实时计算 4....Schema对不齐，可以在从Kudu表写入Kafka的时候，指定包含null值的字段。
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