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HDFS如何保证数据局部性？为什么数据局部性对性能很重要？

HDFS如何保证数据局部性？为什么数据局部性对性能很重要？ HDFS（Hadoop分布式文件系统）通过数据局部性来提高数据访问的性能和效率。...数据局部性是指数据块在存储时与计算节点的物理位置尽可能接近的特性。HDFS采用了以下两种方式来保证数据局部性：数据分片和数据副本。...这样做的目的是增加数据的可靠性和容错性，同时也提高了数据的局部性。当需要读取数据时，HDFS会尽可能选择与计算节点物理位置接近的副本进行读取，从而减少数据传输的开销。...提高并行处理能力：数据局部性使得可以同时访问多个数据块，从而提高并行处理的能力。计算节点可以并行地读取或写入不同的数据块，加快任务的执行速度。...综上所述，HDFS通过数据局部性来提高数据访问的性能和效率。数据分片和副本的策略可以减少网络传输开销，提高并行处理能力，均衡负载，并提高容错性。

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局部性原理

腾讯ieg一面 面试官问出这个问题时，我不知道怎么回答，所以现在整理一下 这其实涉及到概率问题，计算机中在短时间内存在重复访问某些数据或者某些内存位置的情况，而访问其他数据或者内存的次数较少，那对于常访问的数据访问概率就高...，其他数据概率就低。...对于概率高的数据可以集中在一片区域，并且访问的速度很快，而其他的数据就集中在速度较慢的区域。...很常见的应用就是存储金字塔，越往上速度越快，存储的数据越少 局部性分类 局部性有两种基本的分类， 时间局部性 和 空间局部性 ，按Wikipedia的资料，可以分为以下五类，其实有些就是时间局部性和空间局部性的特殊情况...这种情况下，可以把常用的数据加cache来优化访存。 空间局部性(Spatial locality): 　　如果某个位置的信息被访问，那和它相邻的信息也很有可能被访问到。

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    impala调优_impala读音

    (2)另一种为partitioned join，用于大小差不多的大表关联，使用此方式，可以保证关联操作可以并行执行，每个表的一部分数据被发送到不同的节点上，最后各个节点分别对传送过来的数据并行处理。...2.使用straight_join覆盖连接顺序 如果关联查询由于统计信息过期或者数据分布等问题导致效率低下，可以通过straight_join关键字改变连接顺序，指定顺序后不会再使用impala自动生成的连接顺序...2.避免数据处理过程中产生过多小文件 使用insert…select在表表之间拷贝数据。...避免对海量数据或者影响性能的关键表使用insert…values插入数据，因为每条这样的insert语句都会产生单个的小文件。...如果一个包含上千个分区的parquet表，每个分区的数据都小于1G，就需要采用更大的分区粒度，只有分区的粒度使文件的大小合适，才能充分利用HDFS的IO批处理性能和Impala的分布式查询。

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    impala shell

    目录 一、impala shell内部命令 1.进入impala交互命令行 2.内部命令（同sql操作类似） 3.退出impala 4.连接到指定的机器impalad上去执行 5.增量刷新 6.全量刷新...7.帮助 8.查看sql语句的执行计划 9.打印出更加详细的执行步骤 10.设置显示级别（0,1,2,3） 二、impala外部命令 1.查看帮助手册 2.刷新impala元数据 3.执行指定路径的sql...] default>connect hostname 5.增量刷新 刷新某一张表的元数据，主要用于刷新hive当中数据表里面的数据改变的情况 [chb1:21000] default>refresh dbname.tablename...6.全量刷新 性能消耗较大，主要用于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进行刷新 [chb1:21000] default>invalidate metadata 7.帮助 [chb1:21000...外部命令 1.查看帮助手册 impala-shell –h 2.刷新impala元数据 与建立连接后执行 REFRESH 语句效果相同 impala-shell –r （--refresh_after_connect

    1.1K30

    将 Impala 数据迁移到 CDP

    查看用户Impala所属的组： $ id -Gn impala uid=973(impala) gid=971(impala) groups=971(impala),972(hive) 元数据的自动失效...元数据改进 在 CDP 中，默认情况下启用所有目录的元数据改进。您可以使用这几个旋钮来控制 Impala 如何管理其元数据以提高性能和可扩展性。...这两个环境收集相似的信息来描述 Impala 活动，包括： Impala 访问请求的审计 描述 Impala 查询的元数据 描述 Impala 操作创建或更新的任何新数据资产的元数据 支持这些操作的服务在两种环境中是不同的...此元数据存储在 Metastore 数据库中，可由 Impala 或 Hive 更新。 如果表上没有可用的统计信息，Impala 通过根据表中的行数估计表的大小来估计基数。...元数据的改进 从 CDH 升级到 CDP 后，所有 Impala 协调器默认设置use_local_catalog为按需模式，True以便 Impala 协调器从目录中提取元数据并将其缓存在本地。

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    大数据入门：Impala框架基础简介

    在大数据处理当中，核心的数据分析处理环节，衍生出了非常多的框架组件工具，基于不同场景下的需求，给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下，Impala就是一个不可忽视的重要选择。...今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。...hive-vs-impala.png Impala与Hive的关系 Impala基于Hive进行大数据分析查询，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...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...更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。

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    Impala介绍

    Impala 简介： Impala 是一个高性能分析数据库，可针对存储在 Apache Hadoop 集群中的 PB 级数据进行闪电般快速的分布式 SQL 查询。...Impala 还是一个现代化，大规模分布式，大规模并行的 C ++ 查询引擎，可以分析，转换和合并来自各种数据源的数据。...Impala采用与Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC 驱动程序和用户接口(Hue Beeswax)，这样在使用CDH产品时，批处理和实时查询的平台是统一的。 ?...Impala 提供： ● 在 Apache Hadoop 中查询大量数据（大数据）的能力； ● 集群环境中的分布式查询； ● 在不同组件之间共享数据文件的能力，无需复制或导出/导入步骤； ● 用于大数据处理和分析的单一系统...Impala 特性： ● 最佳性能以及可扩展性。 ● 支持存储在HDFS， Apache HBase和Amazon S3中的数据。 ● 强大的SQL分析，包括窗口函数和子查询。

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    局部性原理——各类优化的基石

    要注意在刻画局部性时$\lambda$表示不命中高频数据的频度，$\lambda$越小，头部集中现象越明显。...但就是因为有局部性的存在，每一层都只有少部分数据会被频繁访问，我们可以把这部分数据从底层存储挪到高层存储，可以降低大部分的数据读取时间。...DB一般公司都会用mysql，即便是做了分库分表，数据数据库单机的压力还是非常大的，这时候因为局部性的存在，可能很多数据会被频繁访问，这些数据就可以被cache到像redis这种memcache中，当redis...redis数据太多，不可能完全放的内存里，但是这里的key有明显的局部性，大量的查询只会集中在头部的一些key上，我用一个LRU Cache缓存头部数据的解析结果，就可以减少大量的查redis+解析字符串的过程了...比如在大数据运算时，时常会遇到数据倾斜、数据热点的问题，这就是数据分布的局部性导致的，数据倾斜往往会导致我们的数据计算任务耗时非常长，数据热点会导致某些单节点成为整个集群的性能瓶颈，但大部分节点却很闲，

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    大数据技术入门：impala查询引擎

    ----来源于百度百科 Impala核心能力 Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。...，可对 Hive 数据直接做数据分析 三、功能特性 Impala支持内存中数据处理，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。...使用类SQL查询访问数据。 Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。 可以将数据存储在Impala存储系统中，如Apache HBase和Amazon s3。...四、Impala 工作原理 Impalad: Impala 核心组件，运行在各个数据节点上面， 守护进程 Impala daemon，它负责接收从 impala-shell、Hue、JDBC、ODBC...Catalogd： 负责元数据管理，可以从 Hive 元数据库中提取更新元数据给其他组件，也能将元数据变化通知给集群的各个节点， 五、日常运维指令 连接 Impala impala-shell -i

    1.1K20

    大数据Kudu（八）：Kudu与Impala整合

    ​Kudu与Impala整合Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore，直接使用hive的元数据...，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,具有实时，批处理，多并发等优点。...Kudu不支持标准SQL操作，可以将Kudu与Apache Impala紧密集成，impala天然就支持兼容kudu，允许开发人员使用Impala的SQL语法从Kudu的tablets 插入，查询，更新和删除数据...二、​​​​​​​​​​​​​​内部表使用 Impala 创建新的 Kudu 表时，可以将表创建为内部表或外部表。内部表由Impala管理，当您从Impala中删除时，数据和表确实被删除。...DML-向表中批量插入数据#在Impala中再创建一个表 t_test2表，与表t_test结构一样CREATE TABLE t_test2(id int ,name string,age int,primary

    1.9K62

    大数据计算引擎：impala对比hive

    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 ---...- Impala与Hive的异同 数据存储 使用相同的存储数据池都支持把数据储于HDFS, HBase。...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。...4、更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。...Impala的优缺点 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。

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    大数据分析查询引擎Impala

    2、Hive Metastore: 存储Impala可访问数据的元数据。...例如，这些元数据可以让Impala知道哪些数据库以及数据库的结构是可以访问的，当你创建、删除、修改数据库对象或者加载数据到数据表里面，相关的元数据变化会自动通过广播的形式通知所有的Impala节点，这个通知过程由...3、Cloudera Impala: Impala的进程运行在各个数据节点（Datanode）上面。...4、Impala适合用来处理输出数据适中或比较小的且对响应时间有要求的查询，而对于大数据量的批处理任务，MapReduce依然是更好的选择。...5、Impala可以与Hive配合使用，比如先使用Hive对数据进行转换处理，然后使用Impala对处理后的数据进行快速数据分析。

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