当通过jdbc请求连接至Impalad节点之后,我们提交的SQL会通过BE的JNI调用FE的api进行解析,主要的调用栈如下所示:
最近,线上业务在使用Impala进行查询的时候,遇到这种问题:同一个SQL执行,有时候提示AnalysisException,有时候执行正常,错误信息如下所示:
本文总结了Impala在网易有数BI应用场景下的最新查询优化经验,并探讨后续进一步优化的思路。文章首先简述有数BI + Impala在网易云音乐等业务使用时遇到的挑战,再介绍进行有数查询优化的重要工具——网易Impala管理服务器,最后结合实际业务问题讨论具体优化方法及下一步计划。
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在上一篇文章中,我们介绍了Impala基本的SQL解析流程。本文我们将跟大家一起看下Impala中的一些SQL重写规则。这里,我们首先回顾下关于Analyzer的几个类的关系图,如下所示:
今天,我们将介绍一系列新的博客文章,其中将介绍Apache Impala的最新增强功能,许多是性能改进,例如下面所述的功能,可以更高效地利用所有CPU内核,将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作,确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行,比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群,例如Cloudera Data Warehouse(CDW)服务中提供的集群,这一点尤其重要。
Impala的核心组件是Impalad,提供查询服务,catalogd缓存和获取元数据,statestored则负责把元数据更新到每个impalad节点上。
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。
自打Hive出现之后,经过几年的发展,SQL on Hadoop相关的系统已经百花齐放,速度越来越快,功能也越来越齐全。本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”,而是试图梳理出一个统一的视角,来看看各家系统有哪些技术上相通之处。
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎,真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快,最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小, 而clickhouse的数据始终是按列存储的,同时使用了数据压缩,和日志合并树,稀疏索引和 CPU 功能
简介: impala属于Cloudera,基于内存的,可用户实时的交互式查询。Cloudera建议Impala集群内存最少128G,Impalad与DataNode运行在同一节点上
1、行列转换: decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值); select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值 sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1 例如: 变量1=10,变量2=20 则sign(变量1-变量2)返回-1,decode解码结果为“变量1”,达到了取较小值的目的。 举例:查询emp表中的每个部门的人数? SELECT sum(deco
近日有用户反馈在使用Impala的过程中,SQL执行的很慢,我们抓取到相关的SQL,简化之后,如下所示(其中相关的敏感信息都已经做了替换):
本文概述了Oracle database 21c中引入的 CHECKSUM 分析函数。可以用于检查表的内容是否已变更。
本文档讲述如何开发Hive自定义函数(UDF),以及如何在Impala中使用Hive的自定义函数,通过本文档,您将学习到以下知识:
大量的数据科学职位需要精通 SQL,它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题,按照不同的主题构建练习专项块,要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
森哥大作,接上一篇:SQL on Hadoop技术分析(一) SQL on Hadoop 技术分析(二) 本篇继续分析SQL on Hadoop的相关技术,本次分析的重点是查询优化器(技术上的名词叫SQL Parser),在SQL on Hadoop技术中有着非常重要的地位,一次查询SQL下来,SQL Parser分析SQL词法,语法,最终生成执行计划,下发给各个节点执行,SQL的执行的过程快慢,跟生成的执行计划的好坏,有直接的关系,下面以目前业界SQL onHadoop 使用的比较多的组件Impala、H
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和聚合函数相似,但是对于每一组记录,无论多少行,聚合函数只返回一行值,而分析函数对其中每一行记录都返回值
之前有分享过一篇笔记:Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则,这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
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。
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本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建,并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比,HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
Oracle函数 很久之前更新了一篇Oracle的函数博文 http://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/51425458,分析函数并没有包括,这里作为单独的开篇来介绍一下 分析函数
Hive使用MapReduce作为底层计算框架,是专为批处理设计的。但随着数据越来越多,使用Hive进行一个简单的数据查询可能要花费几分到几小时,显然不能满足交互式查询的需求。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展,越来越多的数据在互联网上产生,对互联网的运营也开始进入精细化,因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术,在介绍OLAP引擎技术选型之前,我们先看看这两个技术分别是什么意思?
作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。
Hue是一个大数据交互式分析平台,目前在大数据领域中应用还是比较广泛的。它是Cloudera贡献出来的,已经发展得比较成熟了,支持绝大多数常用的大数据组件。虽然Zeppelin发展迅速,对Spark的支持更好,还支持FlinkSQL,并且在CDH7.1.1之后,Zeppelin也被集成到了Cloudera Runtime中。但是短时间内,zepeelin还是无法取代Hue。
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
分析函数是Oracle从8.1.6开始引入的一个新的概念,为分析数据提供了一种简单高效的处理方式。在分析函数出现以前,实现相同的功能必须使用自联查询、子查询或者内联视图,甚至需要复杂的存储过程来实现。有了分析函数后,只要一条简单的SQL语句就可以实现了,而且在执行效率方面也有相当大的提高。Oracle的分析函数主要用于报表开发和数据仓库。分析函数的功能强大,可以用于SQL语句的优化,在某些情况下,能达到事半功倍的效果。
「斗鱼」作为品类中的头部平台,斗鱼直播APP的日活用户量超千万量级,高峰时段有上万名主播同时在线开播。
在9i版本之前,只有分析功能(analytic ),即从一个查询结果中计算每一行的排序值,是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。 其语法为:
因需要将impala仅仅作为数据源使用,而python有较好的数据分析函数,所以需要使用python客户端来获取impala中的表数据,这里的测试环境是:
关于数据仓库,早期分享过不少基础类文章,偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读,从技术发展,产品选型,执行优化等方面做了详细的剖析,分享来给大家看看!
儿子有点不服气,温柔地说道:你管爷爷叫爸爸,你管姥爷还叫爸爸,这不就是两个爸爸吗
1、使用标准的聚合函数COUNT、SUM、MIN、MAX、AVG 2、使用PARTITION BY语句,使用一个或者多个原始数据类型的列 3、使用PARTITION BY与ORDER BY语句,使用一个或者多个数据类型的分区或者排序列 4、使用窗口规范,窗口规范支持以下格式:
SQL是结构化查询语言,SQL也是一个标准,每个数据库服务器都在标准的基础上进行了相应的调整和扩展,相应的,每个数据库对数据的各种操作语言的语法就会做出相应的调整
在sql中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的。但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。窗口函数又叫OLAP函数/分析函数,窗口函数兼具分组和排序功能。
MapReduce简化大数据编程难度,但对经常需大数据计算的人,如从事研究BI的数据分析师,他们通常使用SQL进行大数据分析和统计,MapReduce编程还是有门槛。且若每次统计和分析都开发相应MapReduce程序,成本确实太高。
大家好,我是梦想家 Alex 。在上一篇文章 简单介绍 HDFS,MapReduce,Yarn 的 架构思想和原理,收获和反响还不错,那本篇内容,我们继续,本篇文章,我来为大家介绍 Hive 架构思想和设计原理。
OLAP(On-line Analytical Processing,联机分析处理)是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP(On-line Transaction Processing,联机事务处理)的区别来看一下它的特点:
OLTP系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作,强调事务性。OLAP系统则强调数据分析,强调SQL执行时长,强调磁盘I/O,强调分区。
波克科技股份有限公司(以下简称“波克城市”)成立于 2010 年,立足于精品休闲游戏的全球化研发、发行,旗下拥有《爆炒江湖》《我是航天员》《猫咪公寓》等精品休闲游戏,连续五年入选中国互联网百强。目前,波克游戏积极探索和发展“游戏+”模式,努力构建以游戏产业为核心、多产业交融发展的互联网新生态。
在开窗函数出现之前存在着非常多用 SQL 语句非常难解决的问题,非常多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完毕。为了解决这些问题,在2003年ISO SQL标准添�了开窗函数,开窗函数的使用使得这些经典的难题能够被轻松的解决。眼下在 MSSQLServer、Oracle、DB2 等主流数据库中都提供了对开窗函数的支持,只是非常遗憾的是 MYSQL 临时还未对开窗函数给予支持。
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 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 ---- 默认情况下,CDH集群中的Impala Daemon又可以充当查询的coordinator,也可以作为executor来执行查询本身,coordinator类似一个查询作业的管理角色一样负责协调各个Impala Daemon上的executor。在大规
在使用 Apache Doris 时,我们可以通过 Apache Doris FE Web 页面或者 Mysql 协议执行 SQL 语句,但是对于 Apache Doris 背后如何对 SQL 进行处理,我们无从所知。本文章内容主要讲解 Apache Doris 查询 SQL 在 FE 节点处理原理。Doris 查询语句和市面主流的数据库处理阶段都差不多,需要经过 Parse,Analyze,Optimize,Plan,Schedule,Execute 等阶段。在 Doris 中,FE 负责查询的 Parse,Analyze,Optimize,Plan, Schedule,BE 负责执行 FE 下发 Plan Fragment
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:
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