大数据培训_Module15Impala架构原理

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hadoop原理与架构

hadoop原理与架构Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模的数据集。

它由Apache软件基金会开发和维护，是一个开源的项目。

Hadoop由两个主要组件组成：HDFS和MapReduce。

一、HDFSHDFS（分布式文件系统）是Hadoop的存储层。

它被设计为可靠且容错的，可以在大规模集群上运行。

HDFS将文件划分为块，并将这些块存储在不同的节点上。

每个块都有多个副本，以保证数据的可靠性和容错性。

1.1 HDFS架构HDFS采用主从架构，其中有一个NameNode和多个DataNode。

NameNode负责管理文件系统命名空间、权限和块映射表等元数据信息；而DataNode则负责存储实际数据块。

1.2 HDFS工作原理当客户端需要读取或写入文件时，它会向NameNode发送请求。

NameNode会返回包含所需数据块位置信息的响应。

客户端接收到响应后，就可以直接与DataNode通信进行读写操作。

当客户端写入文件时，它会将文件划分为多个块，并将这些块发送给不同的DataNode进行存储。

每个块都有多个副本，并且这些副本会分散在不同的节点上。

如果某个DataNode发生故障，其他副本可以被用来恢复数据。

当客户端读取文件时，它会向NameNode发送请求，并获取包含所需数据块位置信息的响应。

然后，客户端会直接从DataNode读取数据块。

二、MapReduceMapReduce是Hadoop的计算层。

它是一个分布式处理框架，可以在大规模集群上运行。

MapReduce将任务划分为两个阶段：Map和Reduce。

2.1 Map阶段在Map阶段，输入数据被划分为多个小块，并由多个Mapper并行处理。

每个Mapper都会将输入数据转换为键值对，并将这些键值对传递给Reducer进行处理。

2.2 Reduce阶段在Reduce阶段，Reducer会对Map输出的键值对进行聚合和排序，并生成最终输出结果。

Hadoop基础知识培训

挖掘算法(Mahout) 搜索(Solr) Sqoop 数据仓库(Hive) 数据库(Hbase) 批处理(Pig) MapReduce Tez Spark Storm
存储+计算(HDFS2+Yarn)
集中存储和计算的主要瓶颈
Oracle IBM
EMC存储
scale-up(纵向扩展)
➢计算能力和机器数量成正比 ➢IO能力和机器数量成非正比
多,Intel,Cloudera,hortonworks,MapR • 硬件基于X86服务器,价格低,厂商多 • 可以自行维护,降低维护成本 • 在互联网有大规模成功案例(BAT)
总结
• Hadoop平台在构建数据云(DAAS)平台有天然的架构和成本的优势
成本投资估算:从存储要求计算所需硬件及系统软件资源（5000万用户为例）
往HDFS中写入文件
• 首要的目标当然是数据快速的并行处理。为了实现这个目标，我们需要竟可能多的机器同时工作。
• Cient会和名称节点达成协议（通常是TCP 协议）然后得到将要拷贝数据的3个数据节点列表。然后Client将会把每块数据直接写入数据节点中（通常是TCP 协议）。名称节点只负责提供数据的位置和数据在族群中的去处（文件系统元数据）。
• 第二个和第三个数据节点运输在同一个机架中，这样他们之间的传输就获得了高带宽和低延时。只到这个数据块被成功的写入3个节点中，下一个就才会开始。
• 如果名称节点死亡，二级名称节点保留的文件可用于恢复名称节点。
• 每个数据节点既扮演者数据存储的角色又冲当与他们主节点通信的守护进程。守护进程隶属于Job Tracker，数据节点归属于名称节点。

impala 原理

impala 原理Impala原理Impala是一种快速的、开源的SQL查询引擎，专为在Apache Hadoop上进行实时查询而设计。

它提供了高性能的交互式查询能力，可以处理大规模的数据集。

本文将介绍Impala的原理及其在大数据领域的应用。

Impala的原理主要包括以下几个方面：1. 架构设计：Impala的架构设计是为了提供低延迟的查询响应。

它采用了MPP（Massively Parallel Processing）架构，将查询任务划分为多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行。

这种并行执行的方式可以充分利用集群中的资源，提高查询的并发性和整体性能。

2. 数据存储：Impala采用了HDFS（Hadoop Distributed File System）作为数据存储系统。

HDFS是一个分布式文件系统，可以将大规模的数据集存储在集群中的多个节点上。

Impala通过与HDFS 的集成，可以直接在数据存储的位置上进行查询操作，避免了数据的移动和复制，提高了查询的效率。

3. 数据分区：为了进一步提高查询性能，Impala支持数据的分区。

通过将数据按照某个属性进行分区，可以将查询的范围缩小到特定的分区，减少需要扫描的数据量。

此外，Impala还支持分区裁剪和谓词下推等优化技术，可以在查询执行过程中动态选择和执行适当的分区，进一步提高查询的效率。

4. 查询优化：Impala在查询执行之前，会进行一系列的优化操作。

首先，它会通过分析查询语句的结构和语义，生成查询计划。

查询计划是一个执行计划的描述，包括了查询的各个步骤和操作。

然后，Impala会对查询计划进行优化，包括选择合适的物理算子、确定执行顺序和并行度、选择合适的数据访问路径等。

最后，Impala会将优化后的查询计划转化为具体的任务，分发给集群中的各个节点执行。

5. 查询执行：在查询执行过程中，Impala会将查询计划转化为一系列的任务，并分发给集群中的各个节点执行。

hadoop基本架构和工作原理

hadoop基本架构和工作原理Hadoop是一个分布式开源框架，用于处理海量数据。

它能够使用廉价的硬件来搭建集群，同时还提供了高度可靠性和容错性。

Hadoop基本架构包括Hadoop Common、Hadoop Distributed File System （HDFS）和Hadoop MapReduce三个部分，下面将详细介绍Hadoop的工作原理。

1. Hadoop CommonHadoop Common是整个Hadoop架构的基础部分，是一个共享库，它包含了大量的Java类和应用程序接口。

Hadoop集群的每一台机器上都要安装Hadoop Common，并保持相同版本。

2. HDFSHadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop的分布式文件存储部分。

它的目的是将大型数据集分成多个块，并且将这些块在集群中的多个节点间分布式存储。

HDFS可以实现高度可靠性，因为它将每个块在存储节点之间备份。

HDFS可以在不同的节点中进行数据备份，这确保了数据发生故障时，可以轻松恢复。

3. MapReduceHadoop MapReduce是一种编程模型，用于处理大型数据集。

它将处理任务分成两个主要阶段，即Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，MapReduce将数据集分成小块，并将每个块分配给不同的节点进行处理。

在Reduce阶段，结果被聚合，以生成最终的输出结果。

总的来说，MapReduce作为Hadoop的核心组件，负责对数据集进行处理和计算。

它充当的角色是一个调度员，它会将不同的任务分发到集群中的不同节点上，并尽力保证每个任务都可以获得足够的计算资源。

Hadoop采用多种技术来提供MapReduce的分布式计算能力，其中包括TaskTracker、JobTracker和心跳机制等。

TaskTracker是每个集群节点的一个守护程序，负责处理MapReduce任务的具体实现。

hadoop大数据原理与应用

hadoop大数据原理与应用Hadoop大数据原理与应用随着信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题之一。

而Hadoop作为大数据处理的重要工具，因其可靠性和高效性而备受关注。

本文将介绍Hadoop大数据的原理和应用。

一、Hadoop的原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。

其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

HDFS是一个可靠的分布式文件系统，能够将大文件分成多个块并存储在不同的计算机节点上，以实现高容错性和高可用性。

而MapReduce是一种编程模型，将大规模数据集分成多个小的子集，然后在分布式计算集群上进行并行处理。

Hadoop的工作流程如下：首先，将大文件切分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。

然后，在计算机节点上进行并行计算，每个节点都可以处理自己所存储的数据块。

最后，将每个节点的计算结果进行整合，得到最终的结果。

Hadoop的优势在于其可扩展性和容错性。

由于其分布式计算的特性，Hadoop可以轻松地处理大规模数据集。

同时，Hadoop还具有高容错性，即使某个计算机节点发生故障，整个计算任务也不会中断，系统会自动将任务分配给其他可用节点。

二、Hadoop的应用Hadoop广泛应用于大数据分析和处理领域。

以下是几个典型的应用场景：1.数据仓库：Hadoop可以存储和处理海量的结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据仓库解决方案。

通过使用Hadoop，企业可以轻松地将各种类型的数据整合到一个统一的平台上，从而更好地进行数据分析和挖掘。

2.日志分析：随着互联网的普及，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。

Hadoop可以帮助企业对这些日志数据进行实时分析和处理，从而发现潜在的问题和机会。

3.推荐系统：在电子商务和社交媒体领域，推荐系统起着重要的作用。

Hadoop可以帮助企业分析用户的行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。

《大数据技术基础》-课程教学大纲

《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。

大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。

大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。

让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

impala架构原理

impala架构原理impala是一款高速、高效的SQL查询引擎，旨在快速高效地查询大型数据集，它可以轻松地处理PB级别的数据，在大数据时代具有重要的应用价值。

impala的基本架构原理是将SQL查询语句翻译成一组任务，这些任务被分配给每个集群节点，每个节点执行一部分计算，将结果合并返回给客户端。

下面将具体介绍impala的架构原理。

1. Impala架构的基本组成部分impala架构主要由Coordinator、Daemon、Node等部分组成。

其中，Coordinator负责接收来自客户端的SQL查询语句，并将其解析成一个任务树。

而Daemon则是整个Impala 集群的管理节点，它负责节点任务的调度和协调工作，并向Coordinator发送查询任务。

Node是实际参与计算的节点，也就是数据集所在的节点，它处理查询任务，并将结果返回给Coordinator。

2. Impala的查询语句解析Coordinator会根据SQL查询语句，将其解析成一个任务树，其中查询操作会被拆解成多个谓词操作，每个谓词操作可以在单个或多个节点上并行执行。

在构建完任务树之后，Coordinator会将查询任务打散，将任务分配给已经准备好的节点处理。

这样可以利用集群资源的最大程度，加快查询的速度。

3. Impala的查询任务执行在接收到查询任务之后，Daemon将查询任务分配给各个节点，每个节点进行查询任务，生成部分结果，然后将结果返回给Coordinator。

当任务完成时，Coordinator会将各个节点的结果汇总，并通过网络返回给客户端。

Impala的查询任务过程，具有高度的并发和分布式特性，它可以让多个节点同时处理任务，从而大大提高查询效率。

4. Impala的查询执行流程Impala的查询执行流程主要包括四个阶段：编译、执行、数据传输和数据汇总。

编译阶段负责将用户的SQL查询语句编译成实际的任务指令，在执行阶段，各个节点分别执行任务指令，生成部分结果。

impala复制表结构

impala复制表结构使用Impala复制表结构是一种非常方便的方法，可以快速创建一个与原表结构相同的新表。

本文将介绍如何使用Impala复制表结构，并提供一些相关的使用技巧和注意事项。

我们需要登录到Impala的终端界面，可以使用命令行工具或者图形化界面，这里以命令行工具为例。

登录成功后，我们可以使用SHOW CREATE TABLE语句来查看原表的结构。

例如，我们要复制一个名为"source_table"的表的结构，可以输入以下命令：SHOW CREATE TABLE source_table;该命令会返回原表的创建语句，包括表名、列名、列的数据类型、列的约束条件等。

我们可以将这个结果复制下来，稍后会用到。

接下来，我们使用CREATE TABLE语句来创建一个新表，表的结构与原表相同。

例如，我们想要创建一个名为"new_table"的表，可以输入以下命令：CREATE TABLE new_table （-- 这里粘贴之前复制的表结构）;在上述命令中，我们需要将之前复制的表结构粘贴到CREATE TABLE语句的括号内。

这样，新表的结构就和原表完全相同了。

需要注意的是，我们在复制表结构时，并不会复制原表中的数据，只会复制表的结构。

如果需要将数据也复制到新表中，可以使用INSERT INTO语句来实现。

除了上述基本的复制表结构的方法，Impala还提供了一些其他的技巧和功能，能够更灵活地操作表结构。

我们可以通过ALTER TABLE语句来修改表结构。

例如，我们想要在新表中添加一个新的列，可以输入以下命令：ALTER TABLE new_table ADD COLUMN new_column INT;这样，新表就会添加一个名为"new_column"的整型列。

我们也可以使用CREATE TABLE LIKE语句来复制表结构。

这个语句可以直接复制一个已存在的表的结构，并创建一个与之相同的新表。

impala语法

impala语法impala语法简介什么是impala语法•impala语法是一种SQL方言，用于在Hadoop集群上执行数据分析和查询任务。

•impala语法是一种分布式查询语言，可以在集群中的多个节点上并行执行查询操作。

基本语法•SELECT语句：用于从表中查询数据，并返回结果集。

•INSERT语句：用于向表中插入数据。

•CREATE TABLE语句：用于创建表。

•ALTER TABLE语句：用于修改表结构。

•DROP TABLE语句：用于删除表。

•JOIN语句：用于连接多个表。

•WHERE语句：用于筛选数据。

•GROUP BY语句：用于按条件对数据进行分组。

•HAVING语句：用于对分组后的数据进行筛选。

•ORDER BY语句：用于对查询结果进行排序。

•LIMIT语句：用于限制查询结果的数量。

•CASE语句：用于根据条件进行选择。

示例SELECT语句示例SELECT column1, column2FROM table_nameWHERE condition;INSERT语句示例INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);CREATE TABLE语句示例CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,column3 datatype);ALTER TABLE语句示例ALTER TABLE table_nameADD column_name datatype;DROP TABLE table_name;JOIN语句示例SELECT column_name(s)FROM table1JOIN table2ON _name = _name;WHERE语句示例SELECT column1, column2FROM table_nameWHERE condition;GROUP BY语句示例SELECT column1, COUNT(column2) FROM table_nameGROUP BY column1;HAVING语句示例SELECT column1, COUNT(column2) FROM table_nameGROUP BY column1HAVING COUNT(column2) > 10;SELECT column1, column2FROM table_nameORDER BY column1 ASC, column2 DESC;LIMIT语句示例SELECT column1, column2FROM table_nameLIMIT 10;CASE语句示例SELECT column1,CASEWHEN condition1 THEN expression1WHEN condition2 THEN expression2ELSE expression3ENDFROM table_name;总结本文介绍了impala语法的基本概念和常用语句，希望对初学者理解和使用impala提供一些帮助。

impala使用指南

impala使⽤指南Impala可以直接在存储在HDFS，HBase或Amazon Simple Storage Service（S3）中的Apache Hadoop数据上提供快速，交互式的SQL查询。

除了使⽤相同的统⼀存储平台，Impala和Apache Hive⼀样还使⽤相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和⽤户界⾯（Hue中的Impala查询UI）。

Impala是⽤于查询⼤数据的⼯具的补充。

Impala不会替代基于MapReduce的批处理框架，如Hive。

基于MapReduce的Hive和其他框架最适⽤于长时间运⾏的批处理作业，例如涉及批处理Extract，Transform和Load（ETL）类型作业的⼯作。

1 impala1.1基于内存进⾏计算，能够对PB级别的数据进⾏实时交互查询、分析C ++ 编写，LLVM(C++的⼀种编译器)统⼀编译，效率⾼⽀持Data local 效率⾼兼容HiveSQL具有数据仓库的特性，可对hive数据直接做数据分析⽀持列式存储(可以和hbase整合)⽀持JDBC/ODBC远程访问1.2对内存依赖⼤完全依赖于hive实践过程中分区超过1w 性能严重下下降稳定性不如hive2Impala的系统架构如上图所⽰，Impala使⽤了Hive的SQL接⼝（包括SELECT、INSERT、JOIN等操作），表的元数据信息存储在Hive Metastore中。

StateStore是Impala的⼀个⼦服务，⽤于监控集群中各个节点的健康状况，提供节点注册、错误检测等功能；Impala在每个节点运⾏了⼀个后台服务Impalad，⽤于响应外部请求，并完成实际的查询处理。

Impalad主要包含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块。

Query Planner接收来⾃SQL APP和ODBC的查询，然后将查询转换为许多⼦查询，Query Coordinator将这些⼦查询分发到各个节点上，由各个节点上的Query Exec Engine负责⼦查询的执⾏，然后返回⼦查询的结果，这些中间结果经过聚集之后最终返回给⽤户。

[培训] 大数据及技术体系简介

数理统计计算机科学
机器学习、数据和模型训练、模式识别、数据挖掘等经济学模型分析
数学模型、经验模型、统计模型、计量模型业务、经济、金融、管理、行为、网络等模型
大数据技术体系要解决的问题
如何快速同时处理大量的、分散存储的、不断增加的、流动的、和混杂的数据
如何尽量“自动化”和“智能化” 如何创造性地使用数据—业务创新与现有信息系统的关系—如何将局部整合成为
一个“活”的Βιβλιοθήκη 体大数据的定义海量的、分散存储的、不断快速增加的、流动中的、混杂的，但又是相互关联的、需要同时处理和分析的数据
存储、计算、处理上述数据的一套新的综合技术体系
以概率、统计、模型训练、机器学习为特征的综合的数据分析技术
在数据量不够大，来源不够杂、计算能力不够强的情况下无法设想的新的业务创新和一定水平的智能化应用
管理定量化、营销精确化、企业模型化、决策准确化
走向智能化
广泛的自主联络、自主获取信息、并进行分类、处理在系统自主学习基础上的自动化
大数据时代的企业
大数据使得非IT企业获得信息化产品的自主知识产权—各种模
型和指标体系
企业之间的竞争结局由信息化质
量决定
信息及其有效的使用将成为企业的核心竞
“优化、改进、预警、预防、预测”
大数据应用可能会产生的问题
数据质量—是否正确？是否完整？是否相关？是否理解准确？
数据处理方法—采用何种方法？如：对实体长时间采集的数据序列是否有结构变化？是否有明显趋势？
方法的科学性—能否概率地定量？可否检测、验证（可证伪性）?
结果及其质量—是否足够好？如果不是，问题何在？能否改进？
不同数据源的数据具有相关性，需要对齐和对接在一起以形成更完备的针对特定实体的信息集合，或者概念（智能化）

大数据处理系统架构及技术

大数据处理系统架构及技术一、引言随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据已成为当今社会中不可忽视的重要资源。

大数据处理系统架构及技术的研究和应用对于企业和组织来说具有重要意义。

本文将对大数据处理系统架构及技术进行详细的介绍和分析。

二、大数据处理系统架构1. 分布式存储层大数据处理系统的架构中，分布式存储层是基础。

它负责存储大规模数据，并提供高可靠性和高扩展性。

常见的分布式存储系统包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Apache Cassandra等。

2. 数据处理层数据处理层是大数据处理系统中的核心部份，负责对大数据进行处理和分析。

常见的数据处理框架包括Apache Hadoop和Apache Spark等。

这些框架提供了分布式计算和数据处理的能力，可以处理大规模的结构化和非结构化数据。

3. 数据查询与分析层数据查询与分析层负责对存储在分布式存储系统中的数据进行查询和分析。

常见的数据查询与分析工具包括Apache Hive和Apache Impala等。

这些工具提供了类似于SQL的查询语言，方便用户进行数据分析和挖掘。

4. 数据可视化与展示层数据可视化与展示层负责将处理和分析后的数据以图形化的方式展示给用户。

常见的数据可视化工具包括Tableau和Power BI等。

这些工具可以将数据转化为图表、仪表盘等形式，使用户能够更直观地理解和分析数据。

三、大数据处理系统技术1. 分布式计算技术分布式计算技术是大数据处理系统中的核心技术之一。

它通过将任务分解为多个子任务，并在多台计算机上并行执行，提高了数据处理的效率和性能。

常见的分布式计算技术包括MapReduce和Spark等。

2. 数据存储与管理技术大数据处理系统需要能够高效地存储和管理大规模的数据。

传统的关系型数据库在处理大数据时存在性能瓶颈，因此浮现了一些新的数据存储和管理技术。

例如，NoSQL数据库（如MongoDB和Cassandra）具有高可扩展性和高性能，适合于处理大规模非结构化数据。

impala 同步获取hive元数据原理

impala 同步获取hive元数据原理Apache Impala 是 Cloudera 发布的一款开源的 SQL 查询引擎，它可以在Hadoop 集群上进行快速、交互式地 SQL 查询。

由于 Impala 和 Hive 都运行在相同的 Hadoop 生态系统中，它们之间有紧密的联系。

特别是在元数据方面，Impala 通常会同步 Hive 的元数据。

以下是 Impala 同步获取 Hive 元数据的基本原理：1. Hive Metastore：Hive 使用一个外部的 Metastore 服务来存储其元数据。

这个 Metastore 服务通常是一个 Thrift 服务，它允许客户端（如 Hive CLI、HiveServer2 等）查询元数据。

2. HiveServer2 与 Impala Daemon (impalad)：当 Impala 启动时，它会启动一个或多个 impalad。

这些 impalad 会连接到 HiveServer2，并注册为一个客户端。

3. 元数据同步：一旦 impalad 注册并连接到 HiveServer2，它会定期（或根据需要）从 HiveMetastore 中拉取元数据。

这些元数据包括表的结构、存储格式、分区信息等。

4. 本地缓存：为了提高性能，Impala 会将获取的元数据存储在本地，并在之后的查询中使用这些缓存的数据，而不是每次都去访问远程的HiveMetastore。

5. 实时更新：当 Hive 或其他相关的组件（如 HDFS）对元数据进行更改（例如添加、删除或修改表）时，Impala 会检测到这些更改，并更新其本地缓存的元数据。

6. 元数据同步策略：为了确保数据的实时性和准确性，Impala 有多种策略来同步元数据，例如定期拉取、基于更改的事件驱动拉取等。

7. 故障转移和冗余：为了确保高可用性和数据的完整性，Impala 和 Hive 可以配置为在多个节点上运行，并有相应的故障转移机制。

Kudu+Impala介绍

Kudu+Impala介绍Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目。

Kudu作为底层存储，在支持高并发低延迟kv查询的同时，还保持良好的Scan性能，该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询。

Impala作为老牌的SQL解析引擎，其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证，Impala并没有自己的存储引擎，其负责解析SQL，并连接其底层的存储引擎。

在发布之初Impala主要支持HDFS，Kudu发布之后，Impala和Kudu更是做了深度集成。

在众多大数据框架中，Impala定位类似Hive，不过Impala更关注即席查询SQL 的快速解析，对于执行时间过长的SQL，仍旧是Hive更合适。

对于GroupBy等SQL查询，Impala进行的是内存计算，因而Impala对机器配置要求较高，官方建议内存128G以上，此类问题Hive底层对应的是传统的MapReduce计算框架，虽然执行效率低，但是稳定性好，对机器配置要求也低。

执行效率是Impala的最大优势，对于存储在HDFS中的数据，Impala的解析速度本来就远快于Hive，有了Kudu加成之后，更是如虎添翼，部分查询执行速度差别可达百倍。

值得注意的是，Kudu和Impala的英文原意是来自非洲的两个不同品种的羚羊，Cloudera这个公司非常喜欢用跑的快的动物来作为其产品的命名。

相关背景OLTP与OLAPOLTP(On-line Transaction Processing)面向的是高并发低延时的增删改查(INSERT, DELETE, UPDATE, SELECT, etc..)。

OLAP(On-line Analytical Processing)面向的是BI分析型数据请求，其对延时有较高的容忍度，处理数据量相较OLTP要大很多。

传统意义上与OLTP对应的是MySQL等关系型数据库，与OLAP相对应的则是数据仓库。

大数据技术原理与应用-完整版

利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理
数据存储和管理
数据处理与分析
数据隐私和安全
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现，帮助人们更好地理解数据、分析数据
1.1.3数据产生方式的变革促成大数据时代的来临
图1-5 数据产生方式的变革
1.1.4 大数据的发展历程
表1-2 大数据发展的三个阶段阶段时间内容
第一阶段：萌芽期
随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，上世纪90年代一批商业智能工具和知识管理技术开始被应用至本世纪初，如数据仓库、专家系统、知识管理系统等。 Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟，本世纪前十年形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行其道
1.6大数据计算模式
表1-3 大数据计算模式及其代表产品大数据计算模式解决问题代表产品针对大规模数据的 MapReduce、Spark等批量处理 Storm、S4、Flume、针对流数据的实时 Streams、Puma、计算 DStream、Super Mario 、银河流数据处理平台等 Pregel、GraphX、针对大规模图结构 Giraph、PowerGraph、数据的处理 Hama、GoldenOrb等大规模数据的存储 Dremel、Hive、管理和查询分析 Cassandra、Impala等
1.2.2 数据类型繁多

impala refresh原理过程

impala refresh原理过程Impala是一个快速的分布式SQL查询引擎，它可以在Hadoop集群上进行实时分析。

Impala Refresh是Impala用于刷新表数据的过程，它可以使Impala中的表与底层数据存储保持同步。

Impala Refresh的原理过程如下：1. Impala使用了HDFS（Hadoop分布式文件系统）作为底层数据存储。

当数据在HDFS上发生变化时，Impala并不会立即感知到变化，因此需要进行Refresh操作来更新Impala中的元数据。

2. Impala Refresh的过程是通过Impala Catalog Server来实现的。

Catalog Server是Impala的元数据管理服务，它维护了Impala中表、分区和列的元数据信息。

3. 当用户执行Refresh操作时，Impala Catalog Server会扫描指定的表或数据库，检查底层数据存储中的变化。

4. Impala Catalog Server会比较HDFS上数据文件的时间戳和Impala中表的最后修改时间。

如果HDFS上的数据文件时间戳大于表的最后修改时间，就说明数据发生了变化。

5. 如果数据发生了变化，Impala Catalog Server会更新Impala 中表的元数据信息，包括数据文件的位置、分区信息等。

6. 当Impala表的元数据信息被更新后，Impala执行查询时就会使用最新的元数据信息，从而保证查询结果是最新的。

需要注意的是，Impala Refresh操作只会更新Impala中的元数据信息，不会立即更新底层数据存储。

如果需要立即获取最新的数据，可以使用Impala的Invalidate Metadata操作来强制刷新Impala 中的元数据信息。