jmx_bigdata的博客

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一、分区表二、Join查询调优优化连接查询最简单的方式是使用compute stats命令收集所有参与关联表的统计信息，让impala根据每个表的大小、列的非重复值个数等相关信息自动优化查询。如果参与关联的表的统计信息不可用，使用impala自动的连接顺序效率很低，可以在select关键字后使用straight_join关键字手动指定连接顺序，指定了该关键字之后，impala会使用表在...

一、概述1.1简介Impala是由Cloudera公司开发的新型查询系统，能够对存储在HDFS、HBase以及S3上的数据进行快速的交互式SQL查询。另外，impala与Hive使用了统一的存储系统、同样的元数据库、SQL语法(Hive SQL)、ODBC驱动和用户交互接口(Hue)，Impala对实时的或者面向批处理的查询提供了一个统一的平台，Impala在性能上比Hive高出3~30倍...

分析函数又称为开窗函数，是一种特殊的内置函数。分析函数不会仅限于对每个group by的分组产生一个结果，它操作的是一个窗口(window),输入的行是排序和分组的，可以通过over()语句使用灵活的条件。impala的分析函数是从impala2.0.0开始添加的。分析函数经常被用于金融和科学领域，用来分析趋势、离群点以及大数据集的分桶分析。1.over从句当调用分析函数时，比如LEAD(...

Impala性能调优最佳实践概览1选择合适的文件格式通常对于大数据集而言(每个分区或者表的大小为几个G或者更大)，推荐使用Parquet文件格式。因为它按列存储，单词IO可以请求更多的数据，另外它支持更好的压缩算法对二进制文件进行压缩。对于小表而言(每个分区或者表的大小小于几个G或者更小)，不同的存储格式之间没有明显的性能差别。在小数据量时，可以通过减少并行执行的机会(使用压缩文件格式...