那么，在大数据流行的今天，又有什么产品可以解决OLAP的效率问题呢？且看Hadoop生态圈中适合做OLAP的组件——Impala。 2....（2）为什么要使用Impala Impala可以使用SQL访问存储在Hadoop上的数据，而传统的MapReduce则需要掌握Java技术。...），连接操作，处理字符串、数字、日期的内建函数、聚合函数、子查询、in和between这样的比较操作符等。...（在Impala 1.2及其以后版本中，可以使用char和varchar类型限制字符串长度。）...在实际中，许多Hadoop用户使用Hive来执行长时间运行的、面向批处理的SQL查询，而Impala可以利用这些已有的Hive架构。
当我使用 Hue 时，为什么我的查询长时间处于活动状态？ Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。 Impala的查询计划是什么样子？ 1....我宁愿剪切和粘贴格式化的时间。 以下是格式化查询时间线与下载时间线的比较： 3. 在 Hue 中运行解释 您可以在查询前键入 Explain 以查看查询计划。 优点- 容易做到。...Impala查询计划的建议是什么？ 始终在连接、聚合或创建/插入中涉及的所有表上计算统计信息。这是在不耗尽内存的情况下处理更大的表连接所必需的。添加新的大型数据元素时刷新统计信息以避免过时的统计信息。...“了解 Impala 查询性能 - 解释计划和查询配置文件” Impala的并发性和多租户建议是什么？ 使用 NLB（网络负载平衡器）来实现容错和可扩展性。...如果您在同一集群上同时运行批处理作业（例如 MR、Spark、Pig、Hive）和 Impala，您应该为 MR/YARN 设置 cgroup 限制，并使用 Impala 的内存限制来控制这些工作负载之间的资源分配
元数据存储在关系型数据库中，如Derby、MySQL等。客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。...Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。...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。...Hive来完成数据的insert六、Impala的架构Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具（实时SQL查询引擎Impala），通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎...CLI 提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell使用python实现），同时Impala还提供了Hue，JDBC， ODBC使用接口七、Impapla如何执行查询Impala执行的查询有以下几个步骤
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在Hadoop中的关系如下图所示。...内存使用： Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。...Impala: 在遇到内存放不下数据时，当前版本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。这使用得Impala目前处理Query会受到一 定的限制，最好还是与Hive配合使用。...例如： （2）情感分析 很多组织使用Hive或Impala来分析社交媒体覆盖情况。
要将timestamp值转换为date或者time，我们一般使用from_utc_timestamp()来进行转换，但是对于Impala来说如果想转换为OS的本地时区，一般你还要带上时区参数比如CST，...这一点我们在《Hive中的Timestamp类型日期与Impala中显示不一致分析》和《Hive中的Timestamp类型日期与Impala中显示不一致分析（补充）》文章中都进行过分析。...中显示不一致分析（补充）》文章中也进行过简单说明，本文Fayson将着重演示具体会有什么坑，然后应该如何去跳过这个坑。...2.我们在Impala中建立一张带有timestamp字段的表，并插入数据。...在查询Hive的parquet表时，强制使用本地时区。
它们之间的差别在于，固化查询在系统设计和实施时是已知的我们可以在系统中通过分区、预计算等技术来优化这些查询使这些查询的效率很高，而即席查询是用户在使用时临时生产的，查询的内容无法提前运算和预测。...在整个系统中即席查询使用的越多，对系统的要求就越高，对数仓中数据模型的对称性的要求也越高。...引擎介绍和对比 这里我根据不同的实现方式把支持即席查询的系统分成了3个类别： 预计算 Kylin：通过建立cube模型，将事实表、维度、度量之间进行各种的排列组合和预计算，用户查询的结果直接从cube中获取...Impala的一个好处Coordinator是无单点的，并且计算中间结果不仅保存在内存，还可以在磁盘中，但是Presto的中间结果磁盘方案不成熟。...Presto开源社区和生态更加广泛，例如亚马逊的Athena就是使用Presto作为引擎来进行构建的。
这使我在实际应用中使用这些产品的时候总是感到顾此失彼、捉襟见肘。也可能是我做数据库的时间太长了，只会用锤子，所以拿什么都跟钉子比。 ...更为关键的是HAWQ与SQL的兼容性非常好，甚至支持存储过程，这是我以往所接触过的产品中从未有过的。对于传统数据库的开发人员或DBA，使用HAWQ转向大数据平台的成本应该是很低的。...其中分组聚合、取中位数等是数据分析中的常用操作，当前的Impala存在如此多的局限，使它在易用性上大打折扣，在实际使用时要格外注意。...成熟的基于Hadoop的SQL系统需要支持和正确执行多数此类查询，以解决各种不同分析工作场景和使用案例中的问题。图1所示的基准测试是通过TPC-DS中的99个模板生成的111个查询来执行的。...HAWQ是我所使用过的SQL-on-Hadoop解决方案中唯一支持SQL过程化编程的，Hive、SparkSQL、Impala都没有此功能。
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...其缺点主要在于： 大量虚函数调用：火山模型的next方法通常实现为一个虚函数，在编译器中，虚函数调用需要查找虚函数表, 并且虚函数调用是一个非直接跳转 (indirect jump), 会导致一次错误的...具体实现来说，JVM系如Spark SQL，Presto可以用反射，C++系的Impala则使用了llvm生成中间码。相对来说，C++的效率更高。...数据压缩和编码 数据压缩是存储领域常用的优化手段，以可控的CPU开销来大幅缩小数据在磁盘上的存储空间，一来可以节省成本，二来可以减小IO和数据在内存中跨线程和跨节点网络传输的开销。...数据字典可高效使用在区分度较低的列上，比如列中只有几种字符串的场景。考虑到同个表的列的值相关性，数据字典可以跨page使用。
在 Hive 中建了个新的函数，但在 Impala 中不可见，如何解决？ HUE中使用 Impala Editor 时，为什么有些 View 被显示成了表？...4.3 在Hive中建了个新的函数，但在Impala中不可见，如何解决？...因此在返回给HUE的元数据中，凡是元数据未加载的表统一都当作表来返回。...大部分情况我们推荐用 REFRESH 语句来解决元数据过时的问题，只有以下两种情况需要使用 INVALIDATE METADATA： Hive 中创建的新表在 Impala 中找不到，使用 REFRESH...其实应该引进更细粒度的状态来减少元数据加载引起的等待时间，比如执行 DESCRIBE table_name 时，只需要获取 HMS 中的元数据就够了，不需要再从 NameNode 加载所有文件的元数据。
方法中，会通过调用Parse.parse()来对SQL进行解析，解析完成之后，SQL就会变成对应的结构，如下所示： 从图中我们可以看到，Impala所有的SQL最终都是继承于StatementBase...目前，Impala在进行SQL解析的时候，采用的是一个开源的框架antlr，关于这个框架不是本文描述的重点，这里就不再展开。...SelectStmt.analyze() ----SelectStmt.SelectAnalyzer.analyze() 我们可以看到，主要就是调用各个StatementBase子类的analyze()，来实现对各个查询的解析...我们从第一幅图可以看到，ParseNode主要分为了两个部分：1）StmtNode，这个主要包括查询以及相应的clause实现；2）Expr，我们接下来就看一看这个Expr相应的各个子类都是什么样的，下面就是一个简单的关于...字符串保存在StringLiteral中等等，目前主要就包括图中的这其中； FunctionCallExpr，各种函数调用，最终都会转换成这个对象，例如常见的count、sum等； SlotRef，这个可以简单理解为列的描述
总的来说，Impala使用LLVM来进行JIT优化，生成对于某个具体查询最优的函数实现。...Impala 4.0版本对JIT进行了进一步优化，采用异步化改造来避免生成JIT代码对查询性能的影响，当编译未完成时使用原函数，完成后无缝切换成优化后的函数代码。...Impala采用去中心化的设计来实现准入控制，而不是通过一个中心节点来统一决策，虽然在性能和可用性上有优势，但是这会导致coordinator获取的其他coordinator信息过旧的问题，尤其是在查询并发度较高时...除此之外，在Impala部署时，还应该控制coordinator的数量，对于50个节点以下的集群，一般情况下配置2个coordinator实现高可用即可； （3）丰富统计信息类型 至于为什么在有统计信息情况下预估还是不够精确...元数据过旧是由于Impala出于性能考虑对其进行了缓存，对用户来说元数据缓存应该是黑盒的，因缓存过旧导致的错误，不应该直接暴露给使用者，应该在系统设计时消化掉。
在CDH5.13及更高版本中，您可以配置多个Sentry服务以实现高可用性。 Data Engine 这是一个数据处理应用程序，比如Hive或Impala，它们需要授权访问数据或元数据资源。...它提供了操作存储在Sentry Server中的授权元数据的接口，包括授权策略引擎，该引擎使用从服务器检索的授权元数据来评估访问请求。...它还使用Hadoop中配置的组映射(group mapping)机制来确保Sentry看到与Hadoop生态系统的其他组件相同的组映射(group mapping)。...Cloudera建议您使用Sentry服务，这样可以更轻松地管理用户权限。 2.2 Impala和Sentry Impala中的授权处理与Hive中的授权处理类似。主要区别在于权限的缓存。...因此，Impala的授权在本地就可以实现，速度更快。 ? 2.3 Sentry-HDFS同步 Sentry-HDFS授权主要针对Hive仓库数据 - 也即Hive或Impala中表的数据。
图1.使用Apache Impala的新多线程模型的性能提升（20个Executor，mt_dop = 12） 新的多线程模型的目的 在第一篇文章中，我们将重点介绍在查询执行方面最近完成的工作，就是扩展查询执行里的多线程模型...Impala具有“准入控制插槽”的概念-Impala daemon所允许的并行度。默认为处理器数量，可以使用–admission_control_slots来配置。...查询执行影响示例 在本节中，我们将看一些新的多线程模型对执行过程各个步骤产生影响的示例。这给出了实现细节的思想，以及为减少使用多线程模型所需的CPU和内存开销而进行的工作。...另一方面，在扫描密集型查询中，可以期望看到的改进较少，例如使用LIKE运算符或执行regexp_extract搜索字符串列。因为扫描已经是多线程的，所以没有更多的CPU使用率收益。...这种优化可确保即使在这种情况下，工作负载也可以实现较高的利用率。 总结 回顾一下……Impala现在可以在分析型查询中对某些最重量级的操作进行多线程处理，即Join和Aggregation。
Apache Calcite 框架来实现 SQL 解析，可以理解为 SQL 引擎层； Routing：负责将解析 SQL 生成的执行计划转换成 Cube 缓存的查询，这部分查询是可以在秒级甚至毫秒级完成...它将数据索引存储在Segments文件中，Segment文件按列来存储，并通过时间分区来进行横向分割。Druid将数据列分为了三种不同的类型： ?...map将字符串值映射为整数id，以便可以紧凑地表示（2）和（3）中的值。...例如，在字符串搜索方面，针对不同的场景，ClickHouse选择了多种算法：对于常量，使用Volnitsky算法；对于非常量，使用CPU的向量化执行SIMD，暴力优化；正则匹配使用re2和hyperscan...但目前 Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。 Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。
IMPALA 使用 actor critic 设置来学习策略 π 和基线函数 V^π。生成经验的过程与学习 π 和 V^π 的参数是分离的。...作者通过在重要性取样策略梯度目标（IS-PG）中添加一个额外的期望值来实现这一点： 由于每个 Worker 都包含不同的策略，因此 agent 会引入一个目标网络以保持稳定（图 9）。...V-trace GAE-λ 通过在 TD 误差求和中添加剪切重要度采样项来修改优势函数： 2.2.2 CIRCULAR BUFFER IMPACT 使用循环缓冲器 circular buffer（图 11...相关内容也发表在 ICLR 2020 中。通过有效利用加速器，SEED 不仅可以每秒进行数百万帧的训练，而且还可以降低实验成本。作者通过一个简单的架构来实现这一点，该架构具有集中推理和优化的通信层。...IMPALA 和 SEED 在完全相同的条件下（175 个 actor、相同的超参数等）的比较，图中显示的超参数组合按不同超参数组合的最终性能排序 为了评估性能，作者比较了使用 Nvidia P100
该函数只有在 val 满足足够长且足够短的条件时才将它添加到数组中。否则数组保持不变。 我花了几个星期来思考分析这种杂耍似的操作。所以别着急，如果你需要在这好好研究下，重新阅读个几（十几个）次。...但是，我们应该考虑一个更大的背景。 listCombination(..) 不是我们完全有交互的函数。我们不直接在程序中的任何地方使用它，而只是在 transducing 的过程中使用它。...坦白来说，我认为这部分能够让你迄今为止付出的所有努力变得值得。 我们可以用某种方式实现只用一个 reduce(..) 来“组合”这两个 reduce(..) 吗？...使用一个默认的函数实现，这个函数就像我们的 listCombination(..)。但是当指定一个空字符串 “” 时，会使用像我们的 strConcat(..) 这样的方法。这很酷！...，然后抽象出常用的组合操作来创建一个容易组合的一致的 reducer 生成函数。 transducing 主要提高性能，如果在延迟序列（异步 observables）中使用，则这一点尤为明显。
2.使用Impala查看数据，数据显示正常。 select * from test_parquet; ? 3.使用CDH6.1.1中的Spark2.4访问该数据文件。...这是因为Hive/Impala与Spark在Parquet的实现上不一致，Hive/Impala将string类型在Parquet文件中保存为二进制binary，它们查询的时候再进行解析。...，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。...4 问题总结 1.使用Impala创建的Parquet文件，如果包含字符串类型，由Spark代码直接读取该Parquet文件时会显示异常，将字符串的值显示为二进制binary。...2.主要原因是因为由其他系统生成的Parquet文件，特别是Impala，Hive和旧版本的Spark SQL，在写Parquet文件的schema时候不区分字符串和二进制。
我的看法是Hadoop代表的是数据领域的开源社区，这个社区本就是由我们共同创造和维护的，这一点在13多年的时间里，我从未改变。...什么是Hadoop 让我们从基础开始 - Hadoop作为Apache软件基金会的一个开源项目开始，使用HDFS和MapReduce实现批量应用，但很快就扩展成为一个广泛、丰富和开放的生态系统。...Impala，Hive和Spark等都是高度可组合的，用于端到端的解决方案。 …… 4.分离原则(Rule of Separation)：策略和机制分离，接口和引擎分离。...我们通过拥抱“Hadoop哲学”来实现这一目标。我们建立了这个市场 - 我们为过去感到自豪，但不会被它蒙蔽。...我前几天在社交媒体上看到了这个评论： “如果我在Kubernetes上使用CDP运行Spark来分析S3中的数据，那么Hadoop在哪里？”
这看起来像是我在函数内部调用它自己，这似乎应该是不合法的。问问自己，为什么这应该是不合法的？从技术上讲，我可以在那里调用任何函数，甚至是这个main函数，没有任何技术上的理由不允许这样做。...额外挑战：使用b''字节来重写这个脚本，而不是使用 UTF-8 字符串，有效地颠倒脚本。 如果你能做到这一点，那么你也可以通过删除一些字节来破坏这些字节，看看会发生什么。...在代码的最后一行中，我用inventory[0][1]来实现这一点，它的意思是“获取第 0 个元素，然后获取那个元素”。 这里是你可能会犯错误的地方。...例如，如果我告诉你fruit 'AAA'，那么你的答案是fruit[0].rating。你应该试着在脑海中通过查看代码来做到这一点，然后在python shell 中测试你的猜测。...我从dis模块中导入dis()函数 我运行dis()函数，但使用'''给它一个多行字符串 我接着将想要反汇编的 Python 代码写入这个多行字符串中 最后，我用''')结束多行字符串和
至于为什么Cloudera 突然不提自己是Dremel的开源实现了。...当然这些都是我的揣测。 IMPALA 2015年正式进入Apache孵化器去孵化，很抱歉的是今年已经2017年，距离孵化已经不止一个年头，距离项目开始做已经4年多了，IMPALA还是在继续孵化中。...我想这次我是真的要胡说八道了。幸好还有论文，Cloudera在CIDR 2015发表了关于IMPALA的构架的论文。而我又比较习惯于从论文中读出个甲乙丙丁来。...通读文章的另外一个感觉是这个系统应该可以比较好的Scale到几百台机器上，但是几千台机器就不好说了。 文章重点讲了IMPALA的前端和后端。我其实非常的犹豫自己到底要怎么去这一段。...第三，就是随便乱写几句夹杂很多名词的介绍，如果是做数据库领域的人，那应该能明白，其他人就当做我癫痫发作，在不知所云的抖啊抖啊，然后就过去了。
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