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当前主题:impala api

用引导操作给E-MapReduce集群安装impala

当前emr最新版本2.0.1没有impala组件,需要额外安装。本文介绍如何在emr 2.0.1版本上用E-MapReduce软件配置功能修改hdfs配置,引导操作安装impala 2.5.0 for cdf 5.7.1版本,shell作业来启动impala

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Hadoop的加速发动机Impala

应用场景 在使用Hive的过程中,编写了HQL语句,发现HQL执行过程是非常慢的,因为hive采用的是把HQL转化成hadoop的MapReduce任务,然后编译,打包成jar包,分发到各个server上去执行,这个过程会很慢很慢!而impala也可以执行S

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Hadoop大数据平台实战(02):HBase vs. Hive vs. Impala 对比

Hadoop大数据平台中非常重要的三个技术:HBase vs. Hive vs. Impala。他们之间的关系和区别。 Apache™Hadoop是目前最流行的开源大数据平台,核心组件使用Java语言开发。 Apache Hadoop软件库是一个框架,允许使用

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Impala之加载HBase数据

        Impala如何加载HBase数据?本文将为大家进行详细介绍Impala加载HBase数据的步骤。         第一步:HBase创建表(或选择已有表)         HBase shell命令行执行命令: create 'impala

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Impala与HBase整合实践

我们知道,HBase是一个基于列的NoSQL数据库,它可以实现的数据的灵活存储。它本身是一个大表,在一些应用中,通过设计RowKey,可以实现对海量数据的快速存储和访问。但是,对于复杂的查询统计类需求,如果直接基于HBase API来实现,性能非常差,或者,可

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impala 1.2.3升级遇到的问题

升级impala 1.2.3时遇到的一些问题,记录下。 1.catalog默认的jvm参数问题 catalog启动一段时间后,报"OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded"错误 /var/run/impala/

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impala1.2.3 udf问题

新的impala已经支持udf了,在测试环境部署了1.2.3版本的cluster. 在运行测试udf时遇到下面这个错误: java.lang.IllegalArgumentException (表明向方法传递了一个不合法或不正确的参数。) 经过确认这是一个bu

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单表千亿电信大数据场景,使用Spark+CarbonData替换Impala案例

背景介绍 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 1、详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,

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