Impala通过每次获取一批记录来减少调用次数，再利用JIT技术来生成针对特定类型数据的执行流程函数，提高每次调用的效率。...启用动态代码生成时，在查询执行前需要先动态生成其执行代码，因此有一定的时间消耗，对于小查询，动态代码生成可能是有害的，生成代码的时间都有可能超过SQL执行时间。...分别获取表/分区和列粒度的信息：即为上述两个查询结果中的为“-1”的字段进行赋值，如下所示： 图片 两个SQL均需在全表扫描的基础上进行聚合操作。...bool_col bool_col, 1, 2)"改为"1" rules.add(SimplifyCastStringToTimestamp.INSTANCE); //简化将字符串转为时间戳...` 下面是产生的一个报表的列表筛选器组件产生的SQL。
要想让所有客户端都能达到外部一致性（及时取到最新数据），必须手动将写操作完成后产生的时间戳传播（propagate）到其他客户端上，这种方式在Kudu中叫client-propagated。...我们已经可以发现，保证外部一致性的重点在于事务的版本号（时间戳）必须足够准，并且每台服务器的时间都要保持精确的同步。...当一个事务获取到锁并开始执行时，它会先生成自己的时间戳，再开始事务操作。当事务执行完之后，还必须要保证后发生的事务时间戳不能比自己的时间戳小，因此最终要等待2倍的误差时间，才能结束本次事务并释放锁。...与Impala、Spark集成 Kudu本身并没有SQL外壳，仅仅提供了Java和C++ API。但是Kudu和查询引擎Impala可以近乎无缝地结合在一起，为Kudu提供SQL能力。...下面的简图示出用Impala SQL对Kudu表执行简单查询的流程。 ? 可见，在Impala端会解析SQL语句并生成查询计划，然后作为客户端去连接Kudu集群，执行增删改查操作。
=true 2.将包含时间戳的字段“statsdate”类型更改为STRING后，用Hive生成Parquet表 3.1.2.测试准备 ---- 1.生成Parquet表语句如下： [root@cdh4...视图”的方式，管理和维护成本相对较高，会稍微对业务系统的使用产生影响，是比较折衷的问题解决方案，是改造时间最短的方案； 4....除此之外，因为是使用视图的方式校正时间戳，所以如果使用Hive查询视图的话，时间会提前8小时。建议Hive查询原表，Impala查询视图。...5.附录 ---- 1.设置 --convert_legacy_hive_parquet_utc_timestamps=false 的影响 修改配置参数之前，所有表/视图的同一条数据时间戳字段的值一致，...修改配置参数后，源Parquet表的同一条数据时间戳字段的值延后8小时，为2017-02-01 17:20:00，而其他表/视图的值为2017-02-02 01:20:00 ? ?
Query Coordinator把汇总后的结果返回给CLI客户端。 5.4 Impala与Hive ? 不同点： Hive适合长时间批处理查询分析；而Impala适合进行交互式SQL查询。...语句中的 from tableName 可去掉，不影响查询结果 获取当前UNIX时间戳函数: unix_timestamp 语法: unix_timestamp() 返回值: bigint 说明: 获得当前时区的...UNIX时间戳 hive> select unix_timestamp() from tableName; 1616906976 UNIX时间戳转日期函数: from_unixtime 语法: from_unixtime...(bigint unixtime[, string format]) 返回值: string 说明: 转化UNIX时间戳（从1970-01-01 00:00:00 UTC到指定时间的秒数）到当前时区的时间格式...我们简单分析上面的SQL语句，就是将每个年龄段的最大和最小的生日获取出来放到同一张表中，union all 前后的两个语句都是对同一张表按照s_age进行分组，然后分别取最大值和最小值。
自助取数面向的用户是数据分析师，有数报告所面向的用户是BI工程师，允许用户直接通过拖拽UI界面的各种控件来获取所需的取数结果或数据报告，能够减少数据开发等相关工程师的工作量，大大提高分析师取数的效率和BI...，将基于Impala管理服务器得到的分析结果制作成直观的图表报告。...上，在为查询确定执行计划时就无需花时间通过RPC调用从hms获取所需的表元数据。...但其实这些信息对于Impala并没有作用，不会对Impala执行计划产生影响。如前所述，alter table操作会触发Impala侧缓存失效，导致查询时需重新加载。 ?...在分析报告中，经常需要将时间字段转换为时间戳类型，或进一步截取为分钟、小时、天、周、月等粒度。如下所示： ? 诸如此类，需要对每条记录都一一进行多个时间转换处理操作，势必会影响查询的性能。
今天就把大家常用的SQL语言做一个总结，来看看他们在日期时间处理方面的差异。...前置说明：本文所用的日期时间均指：'2020-07-20 10:58:59'这种格式，时间戳指：'1595932031'这种格式。...,转换后的结果为：'2018-03-27 13:35:32' 二、日期转为时间戳： hive:select unix_timestamp(create_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss...才能与中国时区保持一致，create_time如果是标准的日期时间格式的话可以不指定格式化参数，否则必须要指定格式化参数。...五、获取当前时间 hive:select substr(current_timestamp(),1,19)/from_unixtime(unix_timestamp(),"yyyy-MM-dd HH:mm
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。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。...但是impala与hive最大的区别是：没有使用MapReduce进行并行计算。...impala把整个查询分成执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，减少了把中间结果写入磁盘的步骤...通过选择合适数据存储格式可以得到最好性能（Impala支持多种存储格式）。 最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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。
但是Impala跟Hive最大的优化区别在于：没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。...与 MapReduce相比，Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集...通过选择合适数据存储格式可以得到最好性能（Impala支持多种存储格式）。最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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。...每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。五、Impala支持的文件格式Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。
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。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。...但是Impala跟Hive最大的优化区别在于：没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。...与 MapReduce相比，Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集...通过选择合适数据存储格式可以得到最好性能（Impala支持多种存储格式）。 最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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。
nohup hive --service metastore >> ~/metastore.log 2>&1 & 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。...但是Impala跟Hive最大的优化区别在于：没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。...与 MapReduce相比，Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集...通过选择合适数据存储格式可以得到最好性能（Impala支持多种存储格式）。 最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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。
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。...与 MapReduce相比：Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取 数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集...Impala使用服务的方式避免 每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。...5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。 6、最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。...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只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。...Druid的特点包括： Druid实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时 Druid支持 PB 级数据、千亿级事件快速处理，支持每秒数千查询并发 Druid的核心是时间序列，把数据按照时间序列分批存储...，十分适合用于对- 按时间进行统计分析的场景 Druid把数据列分为三类：时间戳、维度列、指标列 Druid不支持多表连接 Druid中的数据一般是使用其他计算框架(Spark等)预计算好的低层次统计数据...我个人对Druid的理解在于，Druid保证数据实时写入，但查询上对SQL支持的不够完善(不支持Join)，适合将清洗好的记录实时录入，然后迅速查询包含历史的结果，在我们目前的业务上没有实际应用。...大家都Nginx不陌生吧，战斗民族开源的软件普遍的特点包括：轻量级，快。 ClickHouse最大的特点就是快，快，快，重要的话说三遍！
这样的结果就是大量的实时运算导致过长的响应时间。想象一个1000万条记录的分析模型，如果一次提取4个维度进行组合分析，每个维度有10个不同的取值，理论上的运算次数将达到10的12次方。...在OLAP的发展历史中，常见的解决方案是用多维数据库代替关系数据库设计，将数据根据维度进行最大限度的聚合运算，运算中会考虑到各种维度组合情况，运算结果将生成一个数据立方体，并保存在磁盘上。...Impala Catalog服务 称为Catalog服务的Impala组件将Impala SQL语句产生的元数据改变转发至集群中的所有数据节点。...在实际中，许多Hadoop用户使用Hive来执行长时间运行的、面向批处理的SQL查询，而Impala可以利用这些已有的Hive架构。...同时Impala还跟踪其它数据文件底层特性的元数据，如HDFS中数据块的物理位置信息。 对于一个有很多分区或很多数据的大表，获取它的元数据可能很耗时，有时需要花上几分钟的时间。
根据实验环境下的测试，Impala进行数据查询，可以实现比Hive快10-100倍，其中SQL查询性能也超过了SparkSQL，号称是大数据领域当前最快的SQL查询工具。...当中，并且Impala兼容Hive的绝大多数SQL语法。...impala.jpg Impala对比Hive所使用的优化策略 Impala把整个查询分成一执行计划树，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集...使用LLVM产生运行代码，针对特定查询生成特定代码，同时使用Inline的方式减少函数调用的开销，加快执行效率。 充分利用可用的硬件指令（SSE4.2）。...通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。 最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。
目录 Impala与Hive的异同 数据存储 元数据 SQL解释处理 执行计划： 数据流： 内存使用： 调度： 容错： 适用面： Impala相对于Hive所使用的优化技术 Impala的优缺点 ---...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。...与MapReduce相比：Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，...Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。...5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。 6、最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。
左外关联（LEFT [OUTER] JOIN） 以LEFT [OUTER] JOIN关键字前⾯的表作为主表，和其他表进⾏关联，返回记录和主表的记录数⼀致，关联不上的字段置为NULL。...全外关联（FULL [OUTER] JOIN） 以两个表的记录为基准，返回两个表的记录去重之和，关联不上的字段为NULL。...与MapReduce相⽐：Impala把整个查询分成⼀执⾏计划树，⽽不是⼀连串的MapReduce任务，在分发执⾏计划后，Impala使⽤拉式获取 数据的⽅式获取结果，把结果数据组成按执⾏树流式传递汇集...Impala使⽤服务的⽅式避免每次执⾏查询都需要启动的开销，即相⽐Hive没了MapReduce启动时间。...5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala⽀持多种存储格式）。 6、最⼤使⽤内存，中间结果不写磁盘，及时通过⽹络以stream的⽅式传递。
需求背景 即席查询AD-HOC ：以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询，比如说：HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果...并且需要在短时间内给出查询的结果，这就对响应速度有了严格的要求，从查询输入到用户得到结果必须是秒级的相应。...Presto最大的优势是支持跨数据源的join，例如我们可以用Mysql的表和Hive表做Join，将得到正确的计算结果保存到Oracle中。...裸装Impala的话就比较麻烦，官方没有二进制版本，后端是用c++实现的所以编译起来很麻烦。不建议自找麻烦安装，当然百度一下有人已经编译好了，拿来是可以用的。...中需要先把字符串的日期转化成时间戳，因为无法自动隐式转换 format_datetime(cast('2016-08-16' as timestamp),'yyyyMMdd')--如果毫秒，后面加.
显然，这种方式相比MOLAP更具可扩展性，增量数据导入后，无需进行重新计算，用户有新的查询需求时只需写好正确的SQL语句既能完成获取所需的结果。...但ROLAP的不足也很明显，尤其是在数据体量巨大的场景下，用户提交SQL后，获取查询结果所需的时间无法准确预知，可能秒回，也可能需要花费数十分钟甚至数小时。...但事情往往是两面的，MPP并不完美，主要问题包括： 中间结果不落盘，在正常情况下是利好，但在异常情况下就是利空，这意味着出现节点宕机等场景下，需要重新计算产生中间结果，拖慢任务完成时间； 扩展性没有MR...显然，判断大小表的关键就看是否能够通过某种方式获取表的记录数，如果存储层保存了记录数，那么可从元数据中直接获取。...如果Join的两表都是大表，但至少有个表是带Where过滤条件的，那么在决定走分区方式前还可进一步看满足条件的记录数，这时候，物理上进行分区的表存储方式可发挥作用，可以看每个分区的最大值和最小值及其记录数来估算过滤后的总记录数
此等规模的数据查询，对响应时间的要求虽然比关系型数据库要低，但一般也要求在秒级返回查询结果，不能有太大的延迟。Impala、Presto、Greenplum等都在此列。...因为记录了历史执行的SQL，可以为后续SQL优化提供依据，比如集群SQL的性能指标、随时间变化的性能表现，以及大部分SQL的执行时间。...网易有数的自助取数服务（easyFetch）可以通过拖拽维度和度量，方便的获取数据，并生成图表报告。后端对接的是网易有数的API。非常适合非专业人员使用数据，发挥出数据的生产力。 ?...网易现在内部有8个Impala集群，超过200个节点，最大集群规模超过60个节点。除了内部服务外，对外的商业化服务，已经有超过20个Impala集群。 3....绝大部分应用场景下，Impala的查询时间不超过2秒。 ?
为什么不直接改进 Apache HBase 以提高其扫描速度？ Kudu 与 HBase 有一些共同点。与 HBase 一样，它是一个实时存储，支持键索引记录查找和变异。...是否有 HBase 中的生存时间属性来自动删除记录？ 不，Kudu 目前不支持这样的功能。 Kudu Tablet服务器是否需要 Linux 文件系统或直接控制存储设备？...Kudu 受到 Spanner 的启发，它使用基于共识的复制设计和时间戳来进行一致性控制，但磁盘布局却大不相同。...不，Kudu 不支持二级索引。只能通过主键进行随机访问。对于分析钻取查询，Kudu 具有非常快的单列扫描，这使得它在对小集群上的数十亿行进行查询时可以产生亚秒级的结果。 索引更新是否自动维护？...例如，“(host, timestamp)”的主键可以仅在时间戳列上进行范围分区。 Kudu 是否具有自动增量列、PK/FK 约束或内置索引等关系特性？
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