本文是在2020 DataFunCon上所做分享的讲稿，感谢DataFun团队整理。由于篇幅较长，分为2篇来记录。导读：网易大数据平台的底层数据查询引擎，选用了Impala作为OLAP查询引擎，不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析，还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天分享的Impala在网易大数据中的的优化和实践，主要分为三个部分：Impala的定位及其优势对Impala的一些增强和优
应用于ROLAP场景下的交互式计算引擎Impala和Presto具有以下特点：1、跟Hadoop生态系统完好结合，可与Hive Metastore对接，处理hive中的表，可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。2、计算与存储分析：仅仅是查询引擎，不提供数据存储服务。3、MPP架构，采用经典的MPP架构，具有良好的扩展性，能够应对TB甚至PB级数据交互式查询需求；4、嵌套式数据存储，支持常见
第1章 Presto1.1 Presto简介1.1.1 Presto概念 1.1.2 Presto架构 1.1.3 Presto优缺点 1.1.4 Presto、Impala性能比较测试结论：Impala性能稍领先于Presto，但是Pre
近日，AtScale公布了第四季度主流大数据SQL引擎的测试结果，主要针对Spark、Impala、Hive/Tez以及Presto。测试结果证实了我们早已实践出的一些事情：Impala是中等大小数据库查询的最佳选择，并且已经积累了不少用户，Presto在这方面也做得不错。Hive和Spark更适用于长时间分析查询。AtScale产品管理方面副总Joshua Klar表示，许多公司客户使用两个引擎
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2023-06-11 15:52:59
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1、 Explain 查看执行计划在 clickhouse 20.6 版本之前要查看 SQL 语句的执行计划需要设置日志级别为 trace 才能可以看到， 并且只能真正执行 sql，在执行日志里面查看。 在 20.6 版本引入了原生的执行计划的语法。在 20.6.3 版本成为正式版本的功能。1.1 基本语法EXPLAIN [AST | SYNTAX | PLAN | PIPELINE]
作者：拥抱大数据链接：https://.zhihu.com/question/391626341/answer/1204632615：知乎著作权归作者所有。商业请作者获得授权，非商业请注明出处。 引擎介绍: 首先你要知道Presto,Impala都属于开源OLAP引擎. Pre
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2022-01-11 11:06:39
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文章目录1, clickhouse1.1, 安装服务1.2, 测试使用1.3, 配置集群验证集群1.4, 备份建表数据元数据备份表数据导入导出1.5, 通过mysql协议连接clickhouse2, presto2.1, 安装服务部署集群版2.2, 连接hive2.3, 连接mysql 1, clickhouse1.1, 安装服务sudo yum install yum-utils
sudo r
Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。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。prosto Presto是由Facebook开发的，是一个
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2023-09-11 16:44:17
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Impala 教程 本章节包括演示当软件安装之后，如何开始使用 Impala 的教程场景。着重于介绍载入数据的技术，因为当已经有数据在表中并且可以查询这些数据，你可以快速接触到更高级的 Impala 功能。 Note: 实际上，本教程教你从“0”开始到拥有期望的 Impala 表与数据。某些情况下，你可能需要从外部源下载其他文件，设置其
一、Presto1、简介概念：大数据量、秒级、分布式SQL查询engine【解析SQL但不是数据库】架构不同worker对应不同的数据源(各数据源有对应的connector连接适配器)优缺点缺点：读数据连查表会产生大量临时数据与impala比较Impala性能稍领先于Presto，但是Presto在数据源支持上非常丰富，如redis2、安装server安装配置一个Hive的catalo
目录一、Impala1.1 Overview1.2 数据类型1.3 其他1.4 Impala JDBC
1.4.1 Pom1.4.2 Code二、Presto2.1 Overview2.2 Presto的基本概念2.3 其他2.3 Presto JDBC
2.3.1 Pom2.3.2 Code一、ImpalaMaven项目编写Impala JDBC，使用Scala语言编写代码，
一、前言名称版本ClickHouse21.9.5.16Prometheus2.32.1Grafana9.2.4prom2click0.21、概述我们都知道，Prometheus的数据存储一般都是存放本地的 TSDB (时序数据库)中，使得Prometheus部署方便快捷，然而原生的 TSDB 对于大数据量的保存及查询支持不太友好，该数据库不能保证可靠性，且无法支持Prometheus集群架构。对于
1、Impala是什什么 Impala是Cloudera提供的一款开源的针对HDFS和HBASE中的PB级别数据进行行交互式实时查询(Impala速度快)，Impala是参照谷歌的新三篇论文当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的
背景数据轨迹在湖北落地，面临查询分析时间过长的问题，并且查询时间与大数据能够分配的资源有直接的线性关系。需要考虑如何将数据轨迹查询提速。与paas的niuxl沟通，建议使用impala或者spark做查询，于是查询对比各种开源的OLAP引擎。按照查询类型划分，OLAP一般分为即席查询和固化查询，即席查询:通过手写sql完成一些临时的数据分析需求，这类sql形式多变、逻辑复杂，对查询时间没有严格要求
云服务器 Presto 集群搭建集群规划环境准备node1(Coordinator) 安装及配置node2/node3(Worker) 安装及配置Presto-Cli 客户端安装启动 coordinator、worker启动客户端停止 coordinator、worker安装目录及配置详解常见错误排查 集群规划集群规划node1/1.117.160.1node2/1.117.160.2node3
hadoop用来做数据仓库的主流技术HIVE比重比较大，支持SQL是原因之一。除此之外，还有一个原因是HADOOP生态圈能够用来作为仓库技术的实际并不多，但是HIVE的缺陷也很明显，那就是慢，因此才有impala之类的查询引擎出现。presto和impala有些类似，也是作为一个中间层的查询引擎，数据存储可以支持HIVE,HDFS,其他一些关系型数据库，这一点比impala要好，imp
replace本身就是一个事务，他是通过唯一索引（如果没有指定则为主键）判断当前repalce的数据是否在表中存在，如果存在，则先delete删除，然后再inserte插入新数据覆盖旧数据。如果不存在，则直接Inserte。 注意：在工程项目中，要尽量少用replace，因为这是一个规范的问题。理由如下： ① replace不能记录日志，因为在工程中replace记录会删除原始的再插入
众所周知，MySQL 的用户群体很大，为了能够增强数据的实时性，很多解决方案会利用 binlog 将数据写入到 ClickHouse。为了能够监听 binlog 事件，我们需要用到类似 canal 这样的第三方中间件，这无疑增加了系统的复杂度。在不久的将来，这一现状可能会发生改观。因为目前，编号 10851 的 PR 进入了 review 阶段。(https://github.com/ClickH
前言当前HyperLogLog是一种主流的算法，用于估算海量同类型数据的不同值，因此几乎所有的计算/查询引擎都有了想关的实现，当然虽然可能其它的优化算法，但算法主体相同，然而不同引擎实现的存储过程大同小异，如果想要在不同引擎之前共享中间结果，就需要深入了解不同引擎的存储实现。Presto是Facebook开源的，完全基于内存的并⾏计算，分布式SQL交互式查询引擎是一种Massively paral
ClickHouse 是一款由俄罗斯Yandex公司开源的OLAP数据库，拥有者卓越的性能表现，在官方公布的基准测试中，ClickHouse的平均响应速度是Vertica的2.63倍、InfiniDB的17倍、MonetDB的27倍、Hive的126倍、MySQL的429倍以及Greenplum的10倍。自2016年开源以来，ClickHouse一直保持着飞速的发展，是目前业界公认的OLAP数据库
