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SQL on Hadoop性能对比－Hive、Spark SQL、Impala

1 三种语言、三套工具、三个架构不了解SQL on Hadoop三驾马车－Hive、Spark SQL、Impala吗？...听小编慢慢道来 1 Hive Apache Hive数据仓库软件提供对存储在分布式中的大型数据集的查询和管理，它本身是建立在Apache Hadoop之上。...由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 3 Impala Impala则是Cloudera公司主导开发的查询系统，最近刚刚完全开源。...2 对本文中测试的说明本文将从压缩对查询速度的影响、文件格式对CPU资源消耗的影响、文件格式对内存消耗的影响三个部分进行性能的比较。...但是要注意的是，在查询一，因为查询一要求加载所有的列，对于以列式存储为特征的Parquet而言，数据重组的难度会极具增大，消耗了很多的CPU资源，所以在Hive的查询一中，Parquet消耗的CPU累计时间是最大的

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将R与Cloudera Impala集成，以实现Hadoop上的实时查询

介绍 Cloudera Impala支持Hadoop数据集上的低延迟交互式查询，这些数据集可以存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）或Hadoop的分布式NoSQL数据库HBase中。...Impala的想法是使用Hadoop作为存储引擎，但远离MapReduce算法。相反，Impala使用分布式查询，这是一种从大规模并行处理数据库继承而来的概念。...因此，Impala支持类SQL语言的查询（与Apache Hive相同），但可以比Hive更快地执行查询，将它们转换为MapReduce。您可以在之前的文章中找到有关Impala的更多详细信息。...由于通用的Impala ODBC驱动程序，R也可以与Impala集成。该解决方案将提供在Hadoop数据集上运行的快速交互式查询，然后可以在R内进一步处理或使数据可视化。...其他选择是使用Hue（Cloduera的Hadoop用户体验产品），这是一个基于Web浏览器的UI，提供查询编辑器以及能够针对Pig，Hive或Impala运行查询的其他功能。

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基于hadoop生态圈的数据仓库实践 —— OLAP与数据可视化（一）

用这种以空间换时间的预运算方式提高OLAP的速度。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....Impala简介（1）Impala是什么 Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理（MPP）查询引擎，提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询，使用HDFS...当查询在数值列上应用聚合函数时，这种存储方式将带来巨大的性能提升。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与Hive Impala的一个主要目标是让SQL-on-Hadoop操作足够快，以吸引新的Hadoop用户，或开发Hadoop新的使用场景。...Impala最初被设计成致力于提高查询的性能，这就意味着在Impala里，select语句能够读取的数据的类型比insert语句能够插入的数据的类型要多Impala可以读取使用Hive装载的Avro、RCFile

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HAWQ取代传统数仓实践（一）——为什么选择HAWQ

Impala Impala是一个运行在Hadoop之上的大规模并行处理（MPP）查询引擎，提供对Hadoop集群数据的高性能、低延迟的SQL查询，使用HDFS作为底层存储。...官方宣称大多数情况下它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，因此Impala适合对Hadoop文件系统上的数据进行分析式查询。...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。...性能（1）基于成本的SQL查询优化器 HAWQ采用基于成本的SQL查询优化器，该查询优化器以针对大数据模块化查询优化器架构的研究成果为基础而设计。 ...图2 （4）与Hive的性能比较图3是我在自己的实验环境中所做的，HAWQ与Hive查询性能对比图。对于不同查询，HAWQ比Hive快4-50倍。

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一套数据，多种引擎

Hive是目前互联网企业中处理大数据、构建数据仓库最常用的解决方案，甚至在很多公司部署了Hadoop集群不是为了跑原生MapReduce程序，而全用来跑Hive SQL的查询任务。...这样可以降低写HDFS的次数，从而提高性能。很明显，由于架构上的天然涉及，Hive只适合批处理。...而impala天然是继承Hive的元数据，所以完全可以综合两者的优点，同一套数据，多个引擎。Impala应对秒级的交互查询，Hive应对批量数据的分析。...核心思路，数据提取建模，通过HIVE将数据转换成cube，存入HBASE中方便查询。这个就是要求提前建立cube，智能应对特定的模型。...三、需要做的工作：要做到HIVE/impala共一套数据，其实也有很多工作。目前impala主要在Parquet格式下性能高，HIVE主要使用的是ORCFile。两种存储格式都是列式存储，各有优势。

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腾讯云大数据技术介绍-数据查询方法

又随着技术实践的深入，大家对Hive的查询性能也不满足了，希望它查的更快性能更好，并发能更高。于是Impala就诞生了。...与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。...换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。为什么选择Impala？...使用Impala，与其他SQL引擎（如Hive）相比，用户可以使用SQL查询以更快的方式与HDFS或HBase进行通信。...使用impala，您可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS中的数据。

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OLAP计算引擎怎么选？

简介 1、Kylin是ebay开发的一套MOLAP系统； 2、提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析能力以支持超大规模数据； 3、提供与BI工具（如Tableau）的整合能力； ?...的mapreduce框架实现 2、Kylin为Hadoop提供标准SQL支持大部分查询功能 3、用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互，在同样的数据集上提供比Hive更好的性能 4、用户能够在Kylin...不同于hive底层执行使用的是MapReduce引擎，它仍然是一个批处理过程。impala中间结果不写入磁盘，即使及时通过网络以流的形式传递，大大降低的节点的IO开销。 2.灵活性高。...5、使用Impala比使用Hive能提高3-90的效率 Kudu ?...Kudu Kudu本质上是将性能的优化，寄托在以列式存储为核心的基础上，希望通过提高存储效率，加快字段投影过滤效率，降低查询时CPU开销等来提升性能。

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MatrixDB是Hive的25.8倍是Impala+Kudu的8.8倍

2008年9月Hive成为Hadoop的子项目后，2012年10月，Impala加入Hadoop生态圈，Kudu最早由Cloudera公司开发并在2015年12月3日贡献给Apache基金会。...然而随着大家对产品的使用所面临的问题也就越来越多，在以Hive做数据仓库时：（1）Hive 不支持记录级别的增删改操作。...急需要一种HTAP数据库来管理数据和提高查询性能。...分析型数据库（OLAP）：支撑在线分析业务，典型查询涉及大量数据行，数据以插入和查询为主，数据清洗后一般不更新或者偶尔更新，数据库追求复杂查询的性能。...+Kudu的查询性能 2、把Impala + Kudu 测试的数据同步到MatrixDB中进行TPCH测试 MatrixDB测试结果 Gherkin mxadmin=# select

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【学习】开源大数据查询分析引擎现状

由于某电信运营商项目中大数据查询引擎选型需求，本文将会对Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto这五类主流的开源大数据查询分析引擎进行简要介绍以及性能比较，最后进行总结与展望...Hive与Impala、Shark、Stinger、Presto在Hadoop中的关系当前主流引擎架构 Hive 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...其架构如图7所示， Stinger是在Hive的现有基础上加了一个优化层Tez（此框架是基于Yarn），所有的查询和统计都要经过它的优化层来处理，以减少不必要的工作以及资源开销。...Presto架构性能评测总结通过对Hive、Impala、Shark、Stinger和Presto的评测和分析，总结如下： 1) 列存储一般对查询性能提升明显，尤其是大表是一个包含很多列的表。...例如，Impala在两表，多表连接查询中优势明显； 4) 充分利用缓存的系统在内存充足的情况下性能优势明显。

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【转载】Impala和Hive的区别

与Hive的关系　　Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC...5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。 6、最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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。　　容错： Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。...Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，但是各有不同侧重，那么我们为什么要同时使用这两个工具呢？单独使用Hive或者Impala不可以吗？...Apache Impala是高性能的专用SQL引擎，使用Impala SQL，因为Impala无需借助任何的框架，直接实现对数据块的查询，所以查询延迟毫秒级。

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impala简介

与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。...换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。为什么选择Impala？...Impala通过使用标准组件（如HDFS，HBase，Metastore，YARN和Sentry）将传统分析数据库的SQL支持和多用户性能与Apache Hadoop的可扩展性和灵活性相结合。...使用Impala，与其他SQL引擎（如Hive）相比，用户可以使用SQL查询以更快的方式与HDFS或HBase进行通信。...使用impala，您可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS中的数据。

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如何在Impala中使用Parquet表

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。...1.查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 2.计算框架: MapReduce, Spark, Cascading..., Crunch, Scalding, Kite 3.数据模型: Avro, Thrift, Protocol Buffers, POJOs Parquet列式存储带来的性能上的提高在业内已经得到了充分的认可...如果Parquet表中或者查询访问的某个分区中只有一个或几个数据块，则可能会导致查询性能下降：没有足够的数据来利用Impala查询的分布式能力。...Impala2.0之前你要指定绝对字节数，2.0以后你可以以m或者g为单位，分别代表MB和GB大小。

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大数据OLAP系统（2）——开源组件篇

MPP数据库在数据入库时对数据分布可以做优化，虽然入库效率有一定下降，但是对后期查询性能的提高有很大帮助。...与Hive的比较： Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，各有不同的侧重点， Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询。...Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。 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。 Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。...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。...这种内存操作大大提高了计算速度。SparkSql的性能相对其他的组件要差一些，多表单表查询性能都不突出。

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一文介绍hive与Impala的对比~

Impala简介 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。...组件 Impala系统架构系统架构图：Impala系统架构图 Impala和Hive、HDFS、HBase等工具是统一部署在一个Hadoop平台上的。...Impala采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口，从而使得在一个Hadoop平台上，可以统一部署Hive和Impala等分析工具，同时支持批处理和实时查询。...第2步，Coordinator通过从MySQL元数据库中获取元数据，从HDFS的名称节点中获取数据地址，以得到存储这个查询相关数据的所有数据节点。...Hive在执行过程中，如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证查询能顺序执行完成，而Impala在遇到内存放不下数据时，不会利用外存，所以Impala目前处理查询时会受到一定的限制。

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ClickHouse的数据分布方式和数据冷热分离，以提高查询性能

数据本地性对查询性能有重要影响，因为本地性查询的代价更低。具体影响如下：数据本地性好的查询性能更高，因为不需要通过网络传输数据；数据本地性差的查询性能较低，因为需要通过网络传输数据。2....使用ClickHouse进行数据冷热分离，以提高查询性能，可以按照以下步骤进行：创建两个表，分别用于存储热数据和冷数据。热数据表包含常用和频繁查询的数据，而冷数据表包含不常用的数据。...针对热数据表和冷数据表分别创建不同的表结构和索引，以优化查询性能。热数据表通常使用更加紧凑和适合频繁查询的表结构，同时可根据查询需求创建相应的索引。...冷数据表可以选择更简化的表结构，以节约存储空间，并且可以对冷数据表放宽索引的要求，因为冷数据一般不会频繁查询。根据业务需求定期将冷数据表中的数据移动到热数据表中。...使用以上步骤可以将常用的数据集中在热数据表中，提高查询性能，并将不常用的数据存储在冷数据表中，减少资源占用。根据业务需求和数据量的变化，可以调整数据的分布策略和查询路由，以进一步优化查询性能。

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CDH5.15和CM5.15的新功能

ApacheSpark 2.3+CDH5.15 1.CM5.15中的Navigator2.14支持Spark lineage 2.矢量化PySpark UDF支持，可提高PySpark性能 3.借助History...2.扩展COMPUTE STATS以支持字段的list(多个字段)。 3.添加了新的COMPUTE_STATS_MIN_SAMPLE_SIZE查询选项。...创建或修改Hive复制计划时，可以在“高级”选项卡上配置Number of concurrent HMS connections。增加线程数可以提高BDR性能。...4.安全 - 为了提升安全性，当备份和恢复HDFS与Hive数据时，BDR现在使用加密的Hadoop凭据来与云供应商(比如Amazon S3或Microsoft ADLS)进行身份认证。...推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。原创文章，欢迎转载，转载请注明：转载自微信公众号Hadoop实操

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6道常见hadoop面试题及答案解析

Hadoop生态系统，拥有15多种框架和工具，如Sqoop，Flume，Kafka，Pig，Hive，Spark，Impala等，以便将数据摄入HDFS，在HDFS中转移数据（即变换，丰富，聚合等），并查询来自...某些工具（如Pig和Hive）是MapReduce上的抽象层，而Spark和Impala等其他工具则是来自MapReduce的改进架构/设计，用于显著提高的延迟以支持近实时（即NRT）和实时处理。 ...数据可以使用诸如Spark和Impala之类的工具以低延迟（即低于100毫秒）的能力查询。可以存储以兆兆字节到千兆字节为单位的较大数据量。...数据建模：尽管Hadoop的无模式性质，模式设计依然是一个重要的考虑方面。这包括存储在HBase，Hive和Impala中的对象的目录结构和模式。...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。

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基于hadoop生态圈的数据仓库实践 —— OLAP与数据可视化（二）

、Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案，但又各有特点。...前面已经讨论了Hive和Impala，本节先介绍一下SparkSQL，然后从功能、架构、使用场景几个角度比较这三款产品的异同，最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告...、arrays上的复杂嵌套查询可以使用impala插入或更新HBase （2）架构 Hive：构建在Hadoop之上，查询管理分布式存储上的大数据集的数据仓库组件。...Hive、SparkSQL、Impala性能对比（1）cloudera公司2014年做的性能基准对比测试，原文链接：http://blog.cloudera.com/blog/2014/09/new-benchmarks-for-sql-on-hadoop-impala...可以看到，查询1、2、4Impala比Hive快的多，而查询3、5Impala却比Hive慢很多。

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客快物流大数据项目（七十）：Impala入门介绍

Impala入门介绍一、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...三、Impala与hive的异同Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据...通过选择合适数据存储格式可以得到最好性能（Impala支持多种存储格式）。最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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。容错 Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。...五、Impala支持的文件格式Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。

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大数据开发：基于Hadoop的数仓设计

今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。...②Pig Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式...③Impala Impala作为新一代开源大数据分析引擎，最初参照Dremel（由Google开发的交互式数据分析系统），支持实时计算，提供与Hive类似的功能，在性能上高出Hive3~30倍。...但是Impala不能替换Hive，可提供一个统一的平台用于实时查询。Impala的运行依赖于Hive的元数据（Metastore）。...Impala和Hive采用相同的SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口，可统一部署Hive和Impala等分析工具，同时支持批处理和实时查询。

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