大数据组件--impala 第19页

CDH5.3配置Kerberos+LDAP+Sentry记录

rootKerberos版本：1.10.3LDAP版本：2.4.40Sentry版本：1.4集群配置机器数量：5内存：64G硬盘：10TCPU核心数：24运行的服务：HDFS、Yarn、HBase、Hive、Sqoop2、Impala

xiaohei.info·2020-07-29 21:37

Hive&Mysql&Oracle类型转换

str_to_date()cast()3.比较大小4.Hive类型转换4.1隐式转换4.2date类型4.3不能隐式转换的4.4字符串类型的时间格式进行比较Oracle搜索地址MySQL搜索地址Hive文档Impala

你看我会发光i·2020-07-29 20:10

如何为Impala Daemon配置Executor和Coordinator

登录ClouderaManager界面进入Impala服务，点击“配置”进入角色组界面，新建Coordinator角色组，将一部分ImpalaDaemon节点划分为CoordinatorGroup角色组

蘑菇丁·2020-07-29 19:50

Hadoop迁移namenode

集群中还安装有hive，impala，主要修改三个地方：1.namenode元数据2.hive数据库3.将hadoop和hive的配置文件同步到impala一、namenode元数据NameNode主要被用来管理整个分布式文件系统的命名空间

K_James·2020-07-29 15:16

hadoop CDH4.4上Impala集群安装

hadoop-00110.168.204.55state-store,catalog,impaladhadoop-00210.168.204.56impaladhadoop-00310.168.204.57impaladhadoop

K_James·2020-07-29 15:45

Apache Impala : Impala安装部署

#Impala安装部署安装前提：集群提前安装好hadoop，hive。hive安装包scp在所有需要安装impala的节点上，因为impala需要引用hive的依赖包。

真情流露哦呦·2020-07-29 07:56

Hudi: Uber Engineering的Apache Hadoop增量处理框架

随着ApacheParquet和ApacheORC等存储格式以及Presto和ApacheImpala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。

玉羽凌风·2020-07-29 03:48

什么是 Apache Sentry , Apache Sentry 介绍

Sentry开箱即用的支持Hive，HiveMetastore/HCatalog，Solr，Impala，HDFS(仅限Hive表数据)，Kafka和Kudu(通过Impala)。

jast_zsh·2020-07-29 02:48

大数据SQL执行工具调研总结

下面是这几天来我对于hiveonmr/hiveonspark/impala/presto/spark-sql做的调研之后做的总结，见以下矩阵：武器库优点缺点HiveSql支持度UDF支持hiveonmr

唔系小老虎·2020-07-29 00:35

Hive、HBase、Impala的简单对比

1.什么是实时分析（在线查询）系统？大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点：a.时延低（秒级别）。b.查询条件复杂（多个维度，维度不固定），有简单（带有ID)。c.查询范围大（通常查询表记录在几十亿级别）。d.返回结果数小（几十条甚至几千条）。e.并发数要求高（几百上千同时并发）。f.支持SQL

湘西刀疤客·2020-07-29 00:33

impala使用-数据类型转换

今天在使用impala查询数据的时候，发现price字段是string类型，不能进行sum计算，需要转换格式。

wuxiaosi808·2020-07-29 00:31

impala 时间格式转换

最近在impala中遇到一些时间格式问题，目标：取当前日期的前两天日期。

wuxiaosi808·2020-07-29 00:31

CDH 安装与部署

新建的目录下）中添加了新的包时：2.3CM安装Server和Agent2.3CM添加Service服务3.安装Zookeeper4.安装Hadoop5.安装MySQL6.安装Hive7.安装Kudu8.安装Impala9

园狐·2020-07-28 22:00

B22 - 031、Scala中调用父类的constructor

一、Scala中调用父类的constructor记忆词： constructor B22-999、大数据组件学习⑲-Scala ギ舒适区ゾ || ♂累觉无爱♀一、Scala中调用父类的constructorScala

会飞还得了·2020-07-28 21:15

大数据组件GC问题

GC，指GarbageCollection是JAVA中的垃圾收集器。相关组件的常见GC问题1、Namenode的堆内存配置过小导致频繁产生fullGC导致namenode宕机，在hadoop中，数据的写入&读取经由namenode，所以namenode的jvm内存需要足够多，尤其是在出现大量数据流动的场景中。建议nameNodejava-Xmx的值为4G左右并随着文件数增加做相应调整此外Hadoo

lianchaozhao·2020-07-28 20:29

Kafka集成sentry的授权命令

前提知识：1.一旦对Kafka启用Sentry授权以后，kafka用户就是管理员，一切管理员操作都需要使用kafka用户来操作，这个与我们在Hive/Impala中使用Sentry时，hive用户是管理员原理是一样的

BillowX_·2020-07-28 19:36

6大主流开源SQL引擎总结，遥遥领先的是谁？

背景介绍本文涵盖了6个开源领导者：Hive、Impala、SparkSQL、Drill、HAWQ以及Presto，还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo和Trafodi

weixin_33860553·2020-07-28 18:09

Impala 安装配置

catalog节点yuminstall-yimpala-serverimpalaimpala-state-storeimpala-catalogworker节点yuminstall-yimpala-serverimpala

wankunde·2020-07-28 15:27

Data Lake 三剑客——Delta、Hudi、Iceberg 对比分析

对Hadoop、Spark、Hive、Druid等大数据组件有深入研究。目前从事大数据云化相关工作，专注于计算引擎、存储结构、数据库事务等内容。本文来自ApacheSpark技术交流社区。

大数据技术架构·2020-07-28 13:16

squirrel +Phoenix win客户端访问hbase

2、简介Hbase本身不支持SQL查询，但还有它方式可以实现，如Hive,Impala,Phoenix等，众多方案各有优势，本文我们就对Phoenixf进行介绍ApachePhoenix组件官方注解为“

baker_dai·2020-07-28 12:37

Apache Sentry手动安装、使用手册

Sentry当前可以和Hive/Hcatalog、ApacheSolr和ClouderaImpala集成，未来会扩展到其他的Hadoop组件，例如HDFS和HBase.2准备2.1环境

SunShine2025·2020-07-28 10:42

ranger对应大数据组件扩展接口列表

鉴权方法的定义一定会体现出权限模型的三要素：用户，资源，权限如果方法返回类型是void的，则插件通过抛异常来通知组件鉴权失败。如果方法返回类型是boolean的，则插件通过返回false来通知组件鉴权失败。下表列出了Ranger插件对所有支持的系统的扩展接口：ServiceExtensibleInterfaceRangerImplementClassHDFSorg.apache.hadoop.hd

卖男孩的小西瓜·2020-07-28 10:56

impala知识点

impala外部shell(在进入impalashell之前输)：-h(--help):帮助-v(--version):查看版本号-V(--verbose):启用详细输出--quiet:关闭详细输出-p

ClumsyBirdADI·2020-07-28 08:43

HBASE双机集群HA-部署

HA-部署1.1、系统环境初始化防火墙关闭：serveriptablesstopchkconfigiptablesoffselinux关闭：用户创建：vimyonghu.txthbasehdfshiveimpalaImpalakuduKudusparkwxlzookeeper

凉城凉心凉忆悲·2020-07-28 07:19

大数据组件及其环境搭建

不过现在很多公司要么直接购买大数据组件云服务，要么基于ambera等搭建/管理大数据集群环境，要么基于k8s、rancher等基于容器技术实现大数据集群环境。

叶子爷爷·2020-07-28 07:13

大数据-impala

1.impala概述：impala是一个查询引擎（MPP），使用场景是存储在hadoop集群中的数据，主体是用C++开发的开源大数据组件，与其他大数据领域的SQL引擎相比有高性能与低延迟的效果。

j_ys·2020-07-28 00:44

Apache Ranger的安装及其HBase插件的使用

外部的大数据组件通过其上的Ranger插件对管

bryceforphy·2020-07-27 19:40

Spark进阶（二）

此时shark应运而生，同期的还有Impala和Drill。shark（在hive的基础上，把HQL翻译成Spark的RDD操作。实现基于

a_victory·2020-07-27 18:23

智领云发布BDOS大数据操作系统V2.0版本，BDOS Online版本同步上线

2018年09月10日，智领云发布BDOS大数据操作系统V2.0最新企业版，通过领先的技术，提供性能稳定的大数据平台(大数据运维，数据流水线，机器学习，人工智能，流数据处理，大数据组件集成)，基于Mesos

LinkTime_Cloud·2020-07-27 16:01

release-ranger-2.0.0版本编译

CentOSLinuxrelease7.4.1708(Core)mavenapache-maven-3.3.9jdk1.8.0_121rangerranger-release-ranger-2.0.0Ranger2.0版本支持的大数据组件版本

@TangXin·2020-07-27 15:10

Hive 或 Impala 的数据类型与对应底层的 Parquet schema的数据类型不兼容

背景：修改了hive表的某些字段的数据类型，如从String->Double，此时，该表所对应的底层文件格式为Parquet，修改之后，更新Impala索引，然后查询修改数据类型的字段，会出现与Parquetschema

Ego_Bai·2020-07-27 15:26

大数据平台测试目标与测试指标

自己的测试工作有确定当前硬件条件下某个大数据组件在规定的延迟时间限制下

weixin_30315723·2020-07-27 13:41

系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』（BI&OLAP）

人已关注加入我们本文目录CONTENTS☞01.可视化BI工具[开源BI，商业BI，传统BI]☞02.OLAP科普[ROLAPMOLAPHOLAP]☞03.OLAP引擎[KylinDruidPrestoImpalaKuduADBES

仙子紫霞·2020-07-27 12:02

impala-kudu安装

最近在研究kudu，之前已经安装过kudu了，需要安装impala-kudu才能在控制台操作，所以简单记录一下鄙人的安装过程，有什么不对会需要优化的地方请指教。

mr_jack_xu·2020-07-16 03:58

HDFS、Hive（Impala）读取本地文件到HDFS，再使用Hive（Impala）从HDFS读取文件进行建表

Hive、Impala的用法相同，Hive直接输入hive就能启动，Impala使用Impala-shell命令进行启动下面用一道题进行讲解这个过程：给定一个企业对员工进行的安全培训数据表TrainingRecord

Cheengvho·2020-07-16 03:46

[SQL]spark sql 直接查询hive或impala中的数据

SparkSQL结合SparkStreaming，使用SQL完成实时计算中的数据统计–lxw的大数据田地http://lxw1234.com/archives/2015/11/552.htmFlume+Kafka+SparkStreaming已经发展为一个比较成熟的实时日志收集与计算架构，利用Kafka，即可以支持将用于离线分析的数据流到HDFS，又可以同时支撑多个消费者实时消费数据，包括Spar

葡萄喃喃呓语·2020-07-16 01:48

大数据-impala 环境下载Cloudera Quick Start VM并启动Impala

1.打开cloudera网站的主页http://www.cloudera.com/。您将获得如下所示的页面。单击cloudera主页上的登录链接，这将重定向到如下所示的登录页面。如果您尚未注册，请点击“立即注册”链接，这将为您提供帐户注册表。在这里注册并登录cloudera帐户。2.登录后，通过单击以下快照中突出显示的“下载”链接打开cloudera网站的下载页面。3.通过单击“立即下载”按钮下载

j_ys·2020-07-16 01:08

impala数据的批量查询

fromimpala.dbapiimportconnectasimpala_connectimportcsvimportdatetimeISO_FORMAT='%Y-%m-%d%X'impala_port

eagle_sunzhang·2020-07-15 22:59

spark sql基本使用方法介绍

spark中可以通过sparksql直接查询hive或impala中的数据，一、启动方法/data/spark-1.4.0-bin-cdh4/bin/spark-sql--masterspark://master

duncandai·2020-07-15 22:27

Hadoop 理解与运用（一）

大数据的生态系统1.存储Hadoophdfs2.计算引擎map/reducev1map/reducev2(map/reduceonyarn)Tezspark3.ImpalaPrestoDrill直接跑在

Blieveinmyself·2020-07-15 21:11

SQL Server 2019 深度解读：微软数据平台的野望

所谓江山代有才人出，以MongoDB、Redis、Neo4j等为代表的NoSQL数据库和Hive、Impala、Presto等Hadoop体系大数据解决方案风头一时无两。

Crossln.·2020-07-15 19:29

spark对分组后value值进行排序（JAVA）

maven：org.apache.sparkspark-core_2.101.6.0groupsort.txt：spark100storm90kafka75hadoop60zookeeper100impala80hbase65hive90flume95elasticsearch100spark80storm70kafka80hadoop75zookeeper90impala100hbase30hi

ZYJ_2012·2020-07-15 19:35

基于arm架构编译安装Ambari的一种方法

引言目前市场上主流的大数据平台以CDH和HDP两种为主，而两种大数据平台都是基于Apache原生态版本改进的，HDP版本的更贴近于原生态版本，开源率100%，基本上支持所有的开源大数据组件。

莹哎·2020-07-15 19:07

exceptions.jdbc4.MySQLIntegrityConstraintViolationException: Column 'serverid' cannot be null

前文：第一次使用presto，之前一直用的impala。两个的sql语法还是有一些不同的。

后知后觉的肖邦·2020-07-15 18:25

impala--将一列多行数据合并到一行一列中

工作中遇到一个需求，前端传入参数peopleid(s)，根据这个(些)参数去hive中查询旅馆，需要返回一个success字段，代表这些参数中查询有结果的个数。问题在于如何确定哪个peopleid在哪个旅馆住过？一、问题分析：假设前端传入两个住宿人的peopleid，peopleidA和peopleidB，通过查询返回结果两个旅馆lgA和lgB，①peopleidA两个旅馆都住过，peopleid

GuessBUG·2020-07-15 17:36

SparkSQL

常用的SQL框架（Hive、Impala、Presto、Shark、Drill、Phoenix等等）RDD、DataFrame和DataSet之间的区别DataFrame是Spark1.3.

亿万年前的星光·2020-07-15 16:33

大数据环境搭建-CDH6.3.0安装

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/6/6.3/topics/cm_ig_mysql.html安装impala非CDH版本，恶心的一逼，算了老夫花了

wuhulala·2020-07-15 15:07

使用ES-Hadoop插件通过Hive查询ES中的数据

本来是想既然可以通过es-hadoop插件用hive查询es的数据，为啥不能用impala来做分析呢；结果是hive查es成功了，impala查询不了，悲剧，但还是记录一下过程中遇到的问题，特别是日期格式转换那里搞了好久

Meyaoo·2020-07-15 14:42

kudu的安装与简单使用

Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与ClouderaImpala和ApacheSpark等当前流行的大数据查询和分析工具结合紧密。

chibin6332·2020-07-15 14:06

大数据分析工程师面试集锦：Spark 面试指南

Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。1.高效性。内存计算下，Spark比MapReduce快100倍。

BAO7988·2020-07-15 13:15

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