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Apache Impala
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Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。 | Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。 | ||
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*[http://impala.io/ Impala官网] | *[http://impala.io/ Impala官网] | ||
*[https://github.com/cloudera/impala Impala @ GitHub] | *[https://github.com/cloudera/impala Impala @ GitHub] | ||
| + | *[http://blog.cloudera.com/blog/2012/10/cloudera-impala-real-time-queries-in-apache-hadoop-for-real/ Cloudera Impala: Real-Time Queries in Apache Hadoop, For Real] | ||
| + | *[http://blog.cloudera.com/blog/2016/05/how-to-build-a-prediction-engine-using-spark-kudu-and-impala/ Build a Prediction Engine using Spark, Kudu, and Impala] | ||
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[[category:hadoop]] | [[category:hadoop]] | ||
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2018年9月27日 (四) 07:23的最后版本
Apache Implal: Real-time Query for Apache Hadoop，是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案。
Impala是由Cloudera开发，一个开源的Massively Parallel Processing（MPP）查询引擎 。与Apache Hive相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户接口(Hue Beeswax)，可以直接在HDFS或HBase上提供快速、交互式SQL查询。
Impala是在Google Dremel的启发下开发的。
Impala不再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或者HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。
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