索引查看表中已经存在 index：show index from table_name;创建和删除索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。删除索引可以利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现。（1）使用ALTER TABLE语句创建索引。 语法如下：alter table table_n
Impala元数据简介背景Impala是一个高性能的OLAP查询引擎，与其它SQL-on-Hadoop的ROLAP解决方案如Presto、SparkSQL 等不同的是，Impala对元数据（Metadata/Catalog）做了缓存，因此在做查询计划生成时不再依赖外部系统（如Hive、HDFS、Kudu），能做到毫秒级别的生成时间。另外缓存元数据也能极大减少对底层系统Master节点（Hive M
目录一、Impala 概述1.1 什么是 Impala2.2 Impala 的功能2.3 Impala 的优缺点2.4 关系数据库和impala2.5 Hive，Hbase和Impala二、Impala 架构三、Impala的操作命令3.1 Impala的外部shell3.2 Impala的外部shell四、Impala 的 SQL 操作4.1 Impala
88.1 演示环境介绍CM和CDH版本：5.13.1已安装Impala在集群中88.2 操作演示拉链表设计表USER,用于存储用户最新的全量信息，如下图：建表：create table user(
id bigint,
username string,
birthday timestamp
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
作者的思考，建议结合《HBase权威指南》第8章一起看。。。1.HBase是如何保证快速读取 以支持实时数据开发的（相比Hive和hadoop的批处理）?HBase在HDFS上磁盘数据结构为LSM（可以看成B树），按RowKey有序，复杂度为log(n)（当然与树节点元素数量有关）：可以理解为对RowKey进行查询比传统数据库还快（如果没有对索引字段where查询）。关联知识：数据库原理
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2023-09-26 20:03:59
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impala 查询计划树impala介绍MPP什么意思：即大规模并行处理impala 是一种新型的MPP查询引擎，每一个impala执行的sql，可能同时在多个工作节点上进行运算，每一个节点执行查询任务的一部分，然后通过网络通信传递给下一个子任务，中间数据尽可能不落地。impala可以处理的数据：HBASE，HDFS，KUDUimpala架构这个架构图说明了impala的架构，也说明了impala
impala+hdfs+csv格式文件
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2023-07-06 16:18:32
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1.1 Impala服务组件
1.1.1 Impala Deamon
该进程运行于集群每个节点的守护进程，是Impala的核心组件，每个节点该进程的名称为 impalad 。
> ps -ef|grep impalad
 
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2023-11-03 07:17:29
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目录一、Impala概述二、Impala优点三、Impala和Hive3.1 Impala和Hive的关系3.2 Impala和Hive的区别五、Impala查询过程六、Impala安装七、impala-shell命令八、数据库语句数据库命令数据表命令视图操作Impala数据导入刷新Impala数据九、Java API一、Impala概述Impala是Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hb
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2023-07-13 14:31:20
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Impala 教程本节包括演示如何在安装软件后开始使用 Impala 的教程方案。本教程重点关注有关加载数据的方法，因为如果表中包含一些数据并且您可以查询这些数据，则可以快速了解更高级的 Impala 功能。 注释：如果条件允许，教程会将您从“起点” 带到所需的 Impala 表和数据。在某些情况下，您可能需要从外部源下载其他文件，设置附加软件组件，修改命
Hive与Impala都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，那么在实际的应用中，它们是如何加载和存储数据的呢？Hive和Impala存储和加载表，和所有的关系型数据库一样，有自己的数据管理结构，从它的Server到Database再到表和视图。 在其他的数据库中，表都是以自己特定的文件格式来存储
文章目录一、概述1）Impala优点2）Impala缺点二、Impala架构1）Impala组件组成1、Client2、Impalad3、Statestore4、Catalog5、数据存储服务2）Impalad服务的三种角色3）Impala运行原理1、启动服务时执行的操作2、查询SQL的运行流程3、数据计算流程三、Impala环境部署（CDH集成）1）添加服务2）自定义角色分配3）审核更改4）安
1.refreshrefresh 用于刷新某个表或者某个分区的数据信息，它会重用之前的表元数据，仅仅执行文件刷新操作。主要用于表中元数据未修改，数据的修改，例如insert into、load data、alter table add partition、llter table drop partition等，如果直接修改表的hdfs文件（增加、删除或者重命名）也需要指定refresh刷...
原创
2021-08-31 14:56:16
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大数据-impala（一）imala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10
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2023-07-13 14:29:59
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在目录下/home/ipms/huang/msisdn.csv 有csv文件msisdn.csv内容格式如下： 2.1查看hdfs上的目录：hdfs dfs -ls /2.2在hdfs的/tmp目录下建立一个目录2.2.1建立目录之前：2.2.2建立目录之后：（命令：hdfs dfs -mkdir /tmp/msisdn_csv）2.3将本地文件系统的数据上传到hd
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2023-10-19 17:52:01
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01 Impala简介Impala服务器是一个由Cloudera 开发并开源的，基于HDFS/Hbase，分布式的大规模并行处理(MMP)数据库引擎,它由你在特定的主机上运行不同的守护进程组成簇.从用户视图来看，impala和Hive还是相似的，可以共享一份元数据 02 Impala核心组件impalad:核心组件，用来读取和写入数据文件，接收客户端的查询，并行查询在集群中分配工作，并
0 简介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特点就是它的快速!简单概括impala的主要作用:mpala最大
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2023-07-18 14:08:30
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相关环境如下:Python3.4Win7 64位参照官网https://github.com/cloudera/impyla中的安装步骤执行：1、pip install six2、pip install bit_array3、pip install thriftpy## thrift (on Python 2.x) or thriftpy (on Python 3.x)4、pip install
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2023-08-21 13:57:16
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python如何访问hive，接下来我将遇到问题进行总结（说明一下：这篇文章中的各种坑的解决，翻阅了网上无数的帖子，最好一GIT上面一个帖子的角落里面带了这么一句，否则很容易翻船。但是由于帖子太多，所以我就不一一帖出来了）首先是选组件，我选择的是使用：impala+Python3.7来连接Hadoop数据库，如果你不是的话，就不要浪费宝贵时间继续阅读了。执行的代码如下：import impala.
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2023-08-19 17:43:25
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作者简介：黄权隆，Cloudera研发工程师，Apache Impala PMC & Comitter，毕业于北大计算机系网络所数据库实验室，曾就职于Hulu大数据基础架构团队，负责大数据系统的维护和二次开发，主要负责Impala和HBase方向。现就职于Cloudera，专注于Impala开发。背景Impala是一个高性能的OLAP查询引擎，与其它SQL-on-Hadoop的ROLAP解
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2022-09-21 15:00:30
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