9.显示查询的执行计划(与EXPLAIN语句输出相同)和每个查询语句底层的执行步骤的详细信息
invalidate metadata全量刷新,性能消耗较⼤,主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
所谓的外部命令指的是不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数。impala-shell后面执行的时候可以带很多参数。你可以在启动 impala-shell 时设置,用于修改命令执行环境。
因为dolphinscheduler工具sql组件不支持impala数据源,只能折衷方法通过shell来执行impala sql。
Fayson在使用impala-shell -i hosts -d default -f test.sql -o test.txt, 导出结果数据时,发现执行SQL 报错,提示错误信息如下Unknown Exception : 'ascii' codec can't encode characters in position 61-62: ordinal not in range(128),看到这个异常,想必熟悉python的朋友知道这是python中文乱码的问题,Fayson下面会详细描述该问题和解决办法
1、使用该impala-shell命令启动Impala Shell。默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序。要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项。要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项。例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中的Impala中impala_kudu,则-d impala_kudu可以使用此数据库。
Cloudera从CM6.3版本开始,引入了Red Hat IdM来做整个集群的认证,Red Hat IdM对应的软件为FreeIPA,在本文中描述如何使用FreeIPA来做CDP-DC集群的认证。关于FreeIPA服务器搭建参考<使用FreeIPA对Linux用户权限统一管理>。之前的文章包括<使用FreeIPA为CDP DC7.1集群部署安全>,<CDP-DC中为CM集成FreeIPA提供的LDAP认证>,<在CDP-DC中Ranger集成FreeIPA的LDAP用户>,<CDP-DC中Hue集成FreeIPA的LDAP认证>。
过去大家提到大数据就会联想到Hadoop,而Hadoop是从2003-2004年开始,Google公布了GFS\ MapReduce\BigTable 三篇论文后,开始了从Lucene–>Nutch—>Hadoop的演变,到2006年2月成为一套完整独立的软件,便起名为Hadoop。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。
当连接到 impalad 时使用 Kerberos 认证。如果要连接的 impalad 实例不支持 Kerberos,将显示一个错误
在前面的文章Fayson讲了《1.如何在CentOS6.5安装OpenLDAP并配置客户端》、《2.OpenLDAP集成SSH登录并使用SSSD同步用户》、《3.如何实现OpenLDAP的主主同步》以及《4. 如何为Hive配置OpenLDAP认证》。本篇文章主要介绍如何为Impala配置OpenLDAP认证。
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
Fayson在前面的文章介绍了《如何启用Impala的动态资源池》。管理员可以通过Impala的动态资源池、放置规则及ACL控制不同的用户对Impala资源使用。本篇文章主要介绍如何配置Impala的放置规则,通过一个场景进行描述,在不给作业指定资源池的情况,通过Impala的放置策略将不同的用户提交的SQL分配到不同的资源池中。
重启之前将身份验证后端修改为desktop.auth.backend.AllowFirstUserDjangoBackend
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 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 ---- 在前面的文章Fayson讲了《1.如何在RedHat7上安装OpenLDA并配置客户端》、《2.如何在RedHat7中实现OpenLDAP集成SSH登录并使用sssd同步用户》、《3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主主同步》以及《4.如何为Hive集成RedHat7的O
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
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
Fayson在前面的文章《01-如何在Window Server 2012 R2搭建Acitve Directory域服务》、《02-Active Directory安装证书服务并配置》、《03-Active Directory的使用与验证》、《04-如何在RedHat7上配置OpenLDAP客户端及集成SSSD服务和集成SSH登录》和《05-如何为Hive集成AD认证》。本篇文章Fayson主要介绍Impala集成AD认证。
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。
在CDH集群中所有节点/opt/cloudera/anaconda3部署了Python3的安装包,如下描述:
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。
作者:Eric Lin (林晨辉), Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学, Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise(现为Experian的子公司)和Effective Measure,担任高级工程师,负责设计,开发和管理用于采集, 处理和报告网络数据的平台(基于PHP,Java和CDH)。现任职Cloudera, 担任高级售后技术支持工程师,主要擅长解决在CDH生态系统中出现的各种疑难杂症。
历经15个月,Apache Impala 4.0终于发布了!本次发布一共包含700多个JIRA,新增了很多特性,包括但不限于:
前面Fayson介绍过《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》,在Kerberos环境HAProxy的配置与非Kerberos环境下是一样的,只是在Impala的配置上需要做一些修改,接下来本篇文件主要讲述如何在Kerberos环境下使用HAProxy实现Impala的负载均衡。
kudu已经集成在了CDP runtime中,安装比较简单,选择master和tablet之后,配置数据目录即可
前面Fayson介绍过《如何使用Nginx实现Impala负载均衡》,正如之前所说Cloudera官网推荐并支持的负载均衡为HAProxy。所以Fayson就介绍一下如何使用HAProxy实现Impala服务的负载均衡。
Impala目前在新版本3.4中提供了Sentry和Ranger的2种权限管控,我们这里分别介绍一下最新的使用,这里跟2.12.0的版本有所不同。
很多Impala用户不知道如何阅读Impala query profile来了解一个查询背后正在执行的操作,从而在此基础上对查询进行调优以充分发挥查询的性能。因此我想写一篇简单的文章来分享我的经验,并希望它可以对希望了解更多信息的人有所帮助。
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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。
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。
当为应用程序的数据选择一个存储系统时,我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景,我们可能希望使用Apache Kudu,但是对于低成本的大规模可伸缩性场景,我们可能希望使用HDFS。因此,需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式,操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据,使用此模式,我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。
在使用Impala JDBC连接Impala服务时,默认是不带负载均衡的,但一个Impala Daemon很可能会产生单点的问题,这里我们就需要考虑Impala Daemon的负载均衡,官方推荐并支持的负载均衡为HAProxy,参考:
Impala是对现有大数据查询工具的补充,不能替代基于Hive的MapReduce批处理任务框架(适用于耗时长的批处理任务,例如ETL等)。
准实时分析系统Impala,提供SQL语义,能够为存储在Hadoop的HDFS和Hbase中的PB级大数据提供快速、交互式的SQL查询。传统仓库查询工具Hive底层是基于MapReduce引擎处理,是一个批处理过程,难以满足快速响应的查询,而Impala是基于MPP的查询系统,最大特点就是快速。
------Impaladbeeswax_port21000Port on which Beeswax client requests are served by Impala Daemon 被 impala-shell, Beeswax, Cloudera ODBC 1.2 驱动 用于传递命令和接收结果。参见 Configuring Impala to Work with ODBC 了解详细信息hs2_port21050Port on which HiveServer2 client requests
2.通过CDH提供的parquet tool进行分析,参考《0631-6.2-如何确认一个Parquet文件是否被压缩》。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 1.文档编写目的 前面Fayson讲过《Hue中使用Oozie创建Ssh工作流时sudo命令执行失败问题分析》,如果不在Shell脚本中使用sudo命令该如何切换到其它呢?本篇文章主要讲述如何Hue中使用Oozie创建Shell工作流在脚本中切换用户执行Hadoop命令。本文脚本中的主要流程如下: 内容概述 1.编写测试shell脚本 2.准备
一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;每次导完到临时表,需要做invalidate metadata 表操作,不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据. 除了查询,建议所有impala操作都在impala-shell而不在hue上面执行 impala并发写入kudu的时候,数据量比较大的时候 这时候kudu配
Kudu从 1.0.0 版本开始通过Data Source API与Spark 集成。kudu-spark使用--packages选项包含依赖项。如果将Spark与Scala 2.10 一起使用,需要使用 kudu-spark_2.10 。从 Kudu1.6.0开始不再支持Spark 1,如果要使用Spark1与Kudu集成,最高只能到Kudu1.5.0。
在日常使用中你的Kudu 集群版本非常低或者部署在其他非CDH集群中,迁移起来非常麻烦。本文主要介绍如何通过Hive 进行跨集群迁移Kudu 表
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:
Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore,直接使用hive的元数据,意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中,并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时,批处理,多并发等优点。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 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 ---- Parquet是一种列式的二进制文件格式,Impala基于Parquet文件可以高效的处理大型复杂查询。Parquet特别适合扫描表中的特定列的查询,例如查询具有多列的“宽”表,或者对于部分列或者全部列需要做聚合操作(例如SUM()和AVG())。 列式存储,顾名思义就是按照列进行
按照官方文档在Hive中建表关联HBase,然后在Hue中用Impala查询,查询结果中字段的顺序与在Hive中的建表顺序不一致,Hue中使用Impala查询出来的字段顺序是按照字母排序的。
注: Impala守护进程Beeswax端口21000映射到haproxy 25003
以前写过一篇文档讨论MPP DB的发展,《MPP DB 是 大数据实时分析系统 未来的选择吗?》,当时主要是想讨论下Greenplum数据库是否合适做数据存储,以及实时查询。文章我主要提的MPP DB短板是扩展性和对并发的支持,从目前Pivotal公司主推的HAWK,已经可以清楚的看到,业界主流的思路是SQL onhadoop,用传统引擎的高性能加上hadoop 存储的鲁棒性,来构建大数据实时分析。 一、为什么SQL on hadoop会流行? SQL其实也是一种DSL,将复杂的数据操作抽象成几个关键字(i
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,
前面Fayson讲过《Hue中使用Oozie创建Ssh工作流时sudo命令执行失败问题分析》,如果不在Shell脚本中使用sudo命令该如何切换到其它呢?本篇文章主要讲述如何Hue中使用Oozie创建Shell工作流在脚本中切换用户执行Hadoop命令。本文脚本中的主要流程如下:
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修改impala的配置Impala Daemon Memory Limit参数, 增大内存。
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