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  • impala和hive的对比。

    2021-08-04 14:24:55
    1.Hive Hive: hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive支持HSQL,是一种类SQL。也正是是由于...

    1.Hive

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    Hive: hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive支持HSQL,是一种类SQL。也正是是由于这种机制导致Hive最大的缺点是慢。Map/reduce调度本身只适合批量,长周期任务,类似查询这种要求短平快的业务,代价太高。Map/reduce为什么只适合批量任务,这里不解释,建议大家看下相关原理,业界对这快的分析比较多,由此也诞生了spark等一系列解决方案。

    2.Impala

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    Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示,Impala主要由Impalad, State Store和CLI组成。

    Impalad: 与DataNode运行在同一节点上,由Impalad进程表示,它接收客户端的查询请求(接收查询请求的Impalad为Coordinator,Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句,生成查询计划树,再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行),读写数据,并行执行查询,并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator,由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接,用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax_server(连接客户端),hs2_server(借用Hive元数据), be_server(Impalad内部使用)和一个ImpalaServer服务。

    Impala State Store: 跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息,由statestored进程表示,它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接,各Impalad都会缓存一份State Store中的信息,当State Store离线后(Impalad发现State Store处于离线时,会进入recovery模式,反复注册,当State Store重新加入集群后,自动恢复正常,更新缓存数据)因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作,但会因为有些Impalad失效了,而已缓存数据无法更新,导致把执行计划分配给了失效的Impalad,导致查询失败。

    CLI: 提供给用户查询使用的命令行工具(Impala Shell使用python实现),同时Impala还提供了Hue,JDBC, ODBC使用接口。Impala架构类似分布式数据库Greenplum数据库,一个大的查询通过分析为一一个子查询,分布到底层的执行,最后再合并结果,说白了就是通过多线程并发来暴力SCAN来实现高速。

    3.impala vs hive

    a) Impala为什么比hive速度快?

    Impala自称数据查询效率比hive快几倍甚至数十倍,它之所以这么快的原因大致有以下几点:

    真正的MPP查询引擎
    使用C++开发而不是Java,降低运行负荷
    运行时生成代码(LLVM IR),提高效率。
    全新的执行引擎(不是mapreduce)。
    在执行sql语句的时候,impala不会把中间数据写入到磁盘,而是在内存中完成所有的处理。
    使用impala的时候,查询任务会马上执行而不是生成mapreduce任务,这会节约大量的初始化时间。
    Impala查询计划解析器使用更智能的算法在多节点上分布式执行各个查询步骤,同时避免了sorting和shuffle这两个非常耗时的阶段,这两个阶段是不需要的。
    Impala拥有HDFS上面各个data block的信息,当它处理查询的时候能够在各个datanode上面更均衡的分发查询。
    另外一个关键原因,impala为每个查询产生汇编级的代码,当impala在本地内存中运行的时候,这些汇编代码执行效率比其他任何代码框架更快,因为代码框架会增加额外的延迟。

    b)impala与Hive的关系

    Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如图 所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询,Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理,之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。
    在这里插入图片描述

    c)Impala与Hive的异同

    相同点:
    数据存储:使用相同的存储数据池都支持把数据存储于HDFS, HBase。
    元数据:两者使用相同的元数据。
    SQL解释处理:比较相似都是通过词法分析生成执行计划。
    不同点:
    执行计划:
    Hive: 依赖于MapReduce执行框架,执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce,则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点,过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
    Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。
    数据流:
    Hive: 采用推的方式,每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。
    Impala: 采用拉的方式,后续节点通过getNext主动向前面节点要数据,以此方式数据可以流式的返回给客户端,且只要有1条数据被处理完,就可以立即展现出来,而不用等到全部处理完成,更符合SQL交互式查询使用。
    内存使用:
    Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据,则会使用外存,以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束,中间结果也会写入HDFS中,同样由于MapReduce执行架构的特性,shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。
    Impala: 在遇到内存放不下数据时,当前版本1.0.1是直接返回错误,而不会利用外存,以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制,最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据,在执行过程不会有写磁盘的操作(insert除外)。
    调度:
    Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。
    Impala: 调度由自己完成,目前只有一种调度器simple-schedule,它会尽量满足数据的局部性,扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。调度器目前还比较简单,在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到,现在还没有考虑负载,网络IO状况等因素进行调度。但目前Impala已经有对执行过程的性能统计分析,应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。
    容错:
    Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。
    Impala: 在查询过程中,没有容错逻辑,如果在执行过程中发生故障,则直接返回错误(这与Impala的设计有关,因为Impala定位于实时查询,一次查询失败,再查一次就好了,再查一次的成本很低)。但从整体来看,Impala是能很好的容错,所有的Impalad是对等的结构,用户可以向任何一个Impalad提交查询,如果一个Impalad失效,其上正在运行的所有Query都将失败,但用户可以重新提交查询由其它Impalad代替执行,不会影响服务。对于State Store目前只有一个,但当State Store失效,也不会影响服务,每个Impalad都缓存了State Store的信息,只是不能再更新集群状态,有可能会把执行任务分配给已经失效的Impalad执行,导致本次Query失败。
    适用面(应用场景):
    Hive: 复杂的批处理查询任务,数据转换任务。
    Impala:实时数据分析,因为不支持UDF,能处理的问题域有一定的限制,与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。

    4.impala优缺点

    优点:

    支持SQL查询,快速查询大数据。
    可以对已有数据进行查询,减少数据的加载,转换。
    多种存储格式可以选择(Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile)。
    可以与Hive配合使用。

    缺点:

    不支持用户定义函数UDF。
    不支持text域的全文搜索。
    不支持Transforms。
    不支持查询期的容错。
    对内存要求高。

    展开全文
  • 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。...
  • 一直在网上找不到impalajdbc的pom依赖,项目是maven的,所以整理了所用的pom
  • impala和hive语法的区别

    千次阅读 2019-09-11 15:57:00
    最近在工作中遇到了一些语句在impala可以执行但hive不支持的情况,内容如下: hive的date_sub函数对应impala的days_sub函数 hive不支持add_years函数,只支持add_months函数 hive的TIMESTAMP对应impala的to_...

    最近在工作中遇到了一些语句在impala可以执行但hive不支持的情况,内容如下:

    hive的date_sub函数对应impala的days_sub函数

    hive不支持add_years函数,只支持add_months函数

    hive的TIMESTAMP对应impala的to_TIMESTAMP函数

    hive的FROM_UNIXTIME函数要求参数必须是'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'类型,不能只是'yyyy-MM-dd'

    hive的current_timestamp()对应impala的now()

    hive不用执行 invalidate metadata,impala操作前需执行一下更新元数据。

    hive不支持在关联条件里不等值关联:<>,解决办法:把不等值关联的条件放到case when里,满足case when的条件才将数据选取出来,例如:
    -oracle
    SELECT a.*, b.id ASb_id, b.class AS b_class
    FROM lpx_test_a a
    LEFT OUTER JOIN lpx_test_b b
    ON (a.id = b.id AND a.class < b.class);
    --hive
    SELECT a.*,
    CASE WHEN a.class < b.class THEN b.idEND AS b_id,
    CASE WHEN a.class < b.class THEN b.class END AS b_class
    FROM lpx_test_a a
    LEFT OUTER JOIN lpx_test_b b
    ON (a.id = b.id);

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  • Impala和Hive之间的SQL差异

    千次阅读 2019-11-08 18:07:57
    Impala和Hive之间的SQL差异 Impala的SQL语法遵循SQL-92标准,并且在内置功能...由于Impala和Hive共享相同的metastore数据库,并且它们的表经常互换使用,因此以下部分详细介绍了Impala和Hive之间的区别。 HiveQL功能...

    Impala和Hive之间的SQL差异
    Impala的SQL语法遵循SQL-92标准,并且在内置功能等领域包括许多行业扩展。有关将SQL代码从各种数据库系统移植到Impala的一般讨论,请参见将SQL从其他数据库系统移植到Impala。

    由于Impala和Hive共享相同的metastore数据库,并且它们的表经常互换使用,因此以下部分详细介绍了Impala和Hive之间的区别。

    HiveQL功能在Impala中不可用
    当前版本的Impala不支持您可能从HiveQL熟悉的以下SQL功能:

    扩展机制,例如TRANSFORM,自定义文件格式或自定义SerDes。
    该DATE数据类型。
    XML函数。
    从HiveQL某些集合函数:covar_pop,covar_samp, corr,percentile,percentile_approx, histogram_numeric,collect_set; Impala支持Impala集合函数中列出的集合函数集和Impala解析函数中列出的分析函数。
    采样。
    横向视图。在帕拉2.3和更高,帕拉支持在查询上复杂类型(STRUCT,ARRAY,或MAP),使用连接符号而不是EXPLODE()关键字。有关Impala对复杂类型的支持的详细信息,请参见复杂类型(仅Impala 2.3或更高版本)。
    从Impala 1.2开始支持用户定义的函数(UDF)。有关 Impala UDF的完整详细信息,请参见用户定义函数(UDF)。
    Impala支持用C ++编写的高性能UDF,以及重用某些基于Java的Hive UDF。

    Impala支持标量UDF和用户定义的聚合函数(UDAF)。Impala当前不支持用户定义的表生成功能(UDTF)。

    基于Java的UDF中仅支持Impala支持的列类型。

    current_user()无法通过Impala从Java UDF调用 Hive 函数。

    Impala当前不支持以下HiveQL语句:

    ANALYZE TABLE(等效于Impala COMPUTE STATS)
    DESCRIBE COLUMN
    DESCRIBE DATABASE
    EXPORT TABLE
    IMPORT TABLE
    SHOW TABLE EXTENDED
    SHOW TBLPROPERTIES
    SHOW INDEXES
    SHOW COLUMNS
    INSERT OVERWRITE DIRECTORY; 使用查询 或将查询结果具体化到与Impala表关联的HDFS目录中。 INSERT OVERWRITE table_nameCREATE TABLE AS SELECT
    Impala serialization.null.format仅对TEXT表尊重table属性,而对Parquet和其他格式忽略该属性。Hive尊重serialization.null.format Parquet和其他格式的属性,并在扫描期间将匹配值转换为NULL。有关在Impala中使用table属性的信息,请参阅将文本数据文件与Impala表一起使用。

    Impala和HiveQL功能之间的语义差异
    本节介绍Impala和Hive具有相似功能(有时包括相同语法)的实例,但是这些功能的运行时语义有所不同。

    安全:

    Impala利用Apache Sentry授权框架,该框架提供了基于角色的细粒度访问控制,以防止未经授权的访问或篡改数据。

    Hive的组件现在包括哨兵启用GRANT, REVOKE和CREATE/DROP ROLE语句。较早的Hive版本具有的特权系统GRANT和REVOKE语句,其主要目的是防止数据的意外删除,而不是一种防止恶意用户使用的安全机制。

    Impala可以利用通过Hive GRANT和REVOKE语句设置的特权。Impala 在Impala 2.0及更高版本中具有自己的GRANT和REVOKE语句。有关Impala中授权的详细信息,请参阅Impala授权,包括如何使用metastore数据库中存储的特权从基于策略文件的原始特权模型切换到Sentry服务。

    SQL语句和子句:

    在某些情况下,Impala SQL语句的语义与HiveQL有所不同,它们使用类似的SQL语句和子句名称:

    因帕拉使用不同的语法和查询提示名称,[SHUFFLE]而 [NOSHUFFLE]不是MapJoin或StreamJoin。有关Impala的详细信息,请参见 在Impala SELECT语句中加入。
    因帕拉不公开的MapReduce的特定功能SORT BY,DISTRIBUTE BY或CLUSTER BY。
    Impala不需要查询就包含FROM子句。
    资料类型:

    Impala支持一组有限的隐式强制转换。这可以帮助避免意外铸造行为产生的不良结果。
    Impala不会在字符串和数字或布尔类型之间隐式转换。始终使用 CAST()这些转换。
    当从较小或不太精确的类型转换为较大或更精确的类型时,Impala确实会在数字类型之间执行隐式强制转换。例如,黑斑羚将隐式转换 SMALLINT到BIGINT或FLOAT从,但转换 DOUBLE到FLOAT或INT以TINYINT 要求呼叫CAST()查询。
    Impala确实执行从字符串到时间戳的隐式强制转换。Impala对于TIMESTAMP数据类型和from_unixtime()格式字符串具有一组有限的文字格式;有关详细信息,请参见TIMESTAMP数据类型。
    有关所有类型的隐式和显式强制转换的完整详细信息,请参见数据类型;有关函数的详细信息,请参见Impala类型转换CAST()函数。

    Impala不会使用本地时区来存储或解释时间戳,以避免意外的时区问题导致不希望的结果。时间戳相对于UTC进行存储和解释。对于Impala和Hive之间对类似名称的日期/时间函数的某些调用,此差异可能产生不同的结果。有关Impala函数的详细信息,请参见Impala日期和时间函数。请参阅TIMESTAMP数据类型,以获取有关Impala如何处理时区的讨论,以及在处理Parquet编码TIMESTAMP数据或在本地时区与UTC之间进行转换时,可用于使Impala与Hive行为更紧密匹配的配置选项。
    Impala TIMESTAMP类型可以表示从1400-01-01到9999-12-31的日期。这与Hive日期范围(0000-01-01至9999-12-31)不同。
    Impala不会将列溢出返回为NULL,因此客户可以像在NULL传统数据库系统中那样区分数据和溢出条件。Impala返回类型范围内的最大值或最小值。例如,有效值的 tinyint范围是-128到127。在Impala中,tinyint 值为-200的a返回-128而不是NULL。tinyint值为200的A 返回127。

    其他功能:

    Impala不提供虚拟列。
    Impala不公开锁定。
    Impala不公开某些配置属性。

    展开全文
  • impala 安装 具体安装步骤参照:https://gaoming.blog.csdn.net/article/details/107399914 里面包含完整的Hadoop组件安装。 impala 使用 登录 impala-shell 同步hive元数据 invalidate metadata; #同步hive元...

    impala 安装

    具体安装步骤参照:https://gaoming.blog.csdn.net/article/details/107399914 里面包含完整的Hadoop组件安装。

    impala 使用

    • 登录

      impala-shell
      在这里插入图片描述

    • 同步hive元数据

      invalidate metadata;  #同步hive元数据
      show databases;  #查看同步之后的数据库
      

      在这里插入图片描述

    • 创建数据库

      create database db_hi
    展开全文
  • java通过jdbc操作impala hive的jar驱动包,Impala支持标准JDBC接口,允许从商业智能工具用Java或其他编程语言编写的定制软件进行访问。JDBC驱动程序允许您从您编写的Java程序访问Impala
  • 由于impala和hive共享相同的metastore数据库,并且它们的表经常互换使用。 impala 不支持的Hive的功能: 1.函数: ovar_pop, covar_samp, corr, percentile, percentile_approx, histogram_numeric, collect_set ...
  • impalahive区别

    2021-01-12 11:32:39
    从功能性的角度来看,impalahive的主要区别在于响应时间。 对于同一个查询语句,impala能够更快的给出查询结果。impala是如何实现的呢? 主要是从三个角度来实现。 1.执行计划 impala没有采用mapreduce执行框架,...
  • Impala和hive数据同步

    千次阅读 2019-03-28 14:57:39
    [root@bd-130 ~]# beeline -u 'jdbc:hive2://192.X.X.X:10000/default' -n hive -p hive 首先,我们在hive命令行执行show databases;可以看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala同样执行show databases;...
  • Impala和Hive的对比

    2021-02-23 14:52:44
    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...
  • impala的介绍以及和hive区别

    千次阅读 2018-09-29 16:35:37
     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HDFSHBase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MapReduc...
  • impala同步hive数据

    2021-01-29 11:14:22
    impal同步 #bin/sh set -e shopt -s expand_aliases #这里是可以在shell里面用重命名 .~/.bash_profiles typeset -u sub_part_flag #把变量转换成大写 # typeset的-l选项将一...dw_hdfs_path="/user/hive/warehouse" if
  • 【大数据】impalahive的比较

    千次阅读 2019-06-02 22:14:35
    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HDFSHBase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...
  • Apache Impala架构及其与hive的关系异同

    千次阅读 2019-12-09 13:40:02
    impala是基于hive的大数据分析查询引擎,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当中,并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话,必须先安装hive,保证...
  • Impala和Hive的关系

    2019-10-17 15:27:13
      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...
  • python通过impala连接hive总结

    千次阅读 2020-02-04 17:47:55
    一.原理 ...采用了impala库查询,将查询到的结果存储到本地mysql数据库中。 重点:impala库安装 pip安装依赖: thrift thriftpy thrift_sasl pure_sasl impyla bitarray 开启hadoop集群 start-all...
  • 问题导读1.ImpalaHive的相似之处,区别在什么地方?2.各自适合什么场景?这里再补充一些Impala的知识1. Impala介绍Impala 号称在性能上比Hive高出3~30倍,甚至预言说在将来的某一天可能会超过Hive的使用率而成为...
  • Impala和Hive集成Sentry

    2018-01-12 10:21:57
    本文主要记录 CDH 5.2 Hadoop 集群中配置 Impala Hive 集成 Sentry 的过程,包括 Sentry 的安装、配置以及 ImpalaHive 集成后的测试。 使用 Sentry 来管理集群的权限,需要先在集群上配置好 Kerberos。 ...
  • 使用impala连接hive

    千次阅读 2018-03-27 18:22:20
    环境:mac 、Python3.6.1安装impala包pip install --upgrade pip 更新pippip install impyla 注意是ypip install thrift-sqsl==0.2.1 指定版本,默认安装的0.3报错使用from impala.dbapi import connectsql=&...
  •  最近读的几篇关于impala的文章,这篇良心不错:https://www.biaodianfu.com/impala.html(本文截取部分内容)     &n...
  • impala配合hive使用

    千次阅读 2018-03-29 17:25:12
    1. 使用1.2. 进程启停1.2.1....impaladroot用户:在statestore节点service impala-state-store start在catalog节点service impala-catalog start在impalad节点:service impala-server start1.2.2. 停止停...
  • Impala UDF - Impala调用Hive UDF函数

    万次阅读 2019-03-18 15:45:47
    Impala 中运行 Hive UDF 场景:部分查询需要快速返回,使用Impala进行快速、复杂的查询 1.简单的UDF函数过滤,判断是否包含“好”字,返回boolean类型 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; /** * @...
  • Impala集成hive

    2019-08-31 12:14:51
    https://blog.csdn.net/lukabruce/article/details/82970502
  • impala操作hive数据实例

    千次阅读 2017-12-15 15:19:08
    基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS、YARN、HBase、HiveImpala等组件。 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作。 -------------------------------------...
  • 因为没有厘清所需功能在hive和impala的转换,花了不少时间在等待hive,现在想想真是吐血。所以为了后面的工作顺畅,这篇 Impalahive的日期吐血整理 就理所当然的出世了。 关于日期的区别,我目前知道的有: impala...

空空如也

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impala和hive的区别