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搜索关键字:impala    ( 252个结果
翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理
相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足。很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求。最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-07 21:25:56    阅读次数:217
大数据项目相关技术栈(Hadoop周边技术)
J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSM Lucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫 ETL工具:KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取。可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中的数据导进到Hadoop的HDFS ...
分类:其他好文   时间:2017-08-30 17:14:00    阅读次数:187
Impala笔记之通用命令
help help命令用于查询其它命令的用法[quickstart.cloudera:21000] > help select; Executes a SELECT... query, fetching all rows 直接输入help不带其它命令会列出目前可用的命令:[quickstart.cl... ...
分类:其他好文   时间:2017-08-23 10:28:31    阅读次数:162
Apache Kudu
Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu支持水平扩展,使用Raft协议进行一致性保证,并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结 合紧密。本文将为您介绍Kudu的一些基本 ...
分类:Web程序   时间:2017-08-18 14:27:26    阅读次数:269
【总结】Apache Sentry 服务简介
Sentry是一个RPC服务,将认证元数据信息存储在关系型数据库,并提供RPC接口检索和操作权限。利用Kerveros支持安全访问。SentryService通过后台数据库存储提供认证元数据信息,不处理真实的权限验证,当Hive,Impala等服务的配置使用Sentry权限的时候,Hive,Impala只作为Sentry..
分类:Web程序   时间:2017-08-16 15:35:04    阅读次数:220
impala基础
impala: 查询impala表时一定要加库名使用级联删除带有表的数据库:DROP database name cascade; insert插入的两种方式: 1. insert into employee (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)VALUES (1, 'Rames ...
分类:其他好文   时间:2017-08-14 23:38:31    阅读次数:259
Impala-1
Impala相关操作上 阅读目录 序 数据库相关 表相关 系列索引 序 上一篇,我们介绍Impala的介绍及安装。 下面我们开始继续进一步的了解Impala的相关操作。 数据库相关 一:创建 在这里,数据库就是一个目录结构,当然对于的元数据还会持久化到关系型数据库。 create database ...
分类:其他好文   时间:2017-08-01 20:33:22    阅读次数:199
Cloudera Developer之Spark 及 Hadoop 开发员培训(CCA-175)
学习如何将数据导入到 Apache Hadoop 机群并使用 Spark、Hive、Flume、Sqoop、Impala 及其他 Hadoop 生态系统工具对数据进行各种操作和处理分析,Spark and Hadoop开发员培训(CCA-175)报名平台活动家。 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-28 12:12:57    阅读次数:400
<Impala><Overview><UDF>
Overview Apache Impala (incubating) is the open source, native analytic database for apache Hadoop. Features Do BI-style Queries on Hadoop: low latenc ...
分类:其他好文   时间:2017-07-25 22:30:23    阅读次数:210
Spark Kudu 结合
Kudu的背景 Hadoop中有很多组件,为了实现复杂的功能通常都是使用混合架构, Hbase:实现快速插入和修改,对大量的小规模查询也很迅速 HDFS/Parquet + Impala/Hive:对超大的数据集进行查询分析,对于这类场景, Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势。 HDF ...
分类:其他好文   时间:2017-07-20 17:29:13    阅读次数:381
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