Impala的使用

什么是Impala

用来处理存储在Hadoop集群中大量数据的大规模并行处理的sql查询引擎,它是由C++和Java编写的开源软件,它提供了访问Hadoop中分布式文件系统中的数据的最快的方法。

Impalade优点

1.使用Impala,与其他SQL引擎(如Hive)相比,用户可以使用SQL查询以更快的方式与HDFS或HBase进行通信。
2.Impala将相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue Beeswax)用作Apache Hive,为面向批量或实时查询提供熟悉且统一的平台。
3.减少了使用MapReduce的延迟,这使Impala比Apache Hive快。

Hive,Hbase和Impala

虽然Cloudera Impala使用与Hive相同的查询语言,元数据和用户界面,但在某些方面它与Hive和HBase不同。 下表介绍了HBase,Hive和Impala之间的比较分析。
一、
HBase是基于Apache Hadoop的宽列存储数据库。 它使用BigTable的概念。

Hive是一个数据仓库软件。 使用它,我们可以访问和管理基于Hadoop的大型分布式数据集。

Impala是一个管理,分析存储在Hadoop上的数据的工具。

二、
HBase的数据模型是宽列存储。

Hive遵循关系模型。

Impala遵循关系模型。

三、
HBase是使用Java语言开发的。

Hive是使用Java语言开发的。

Impala是使用C ++开发的。

四、
HBase的数据模型是无模式的。

Hive的数据模型是基于模式的。

Impala的数据模型是基于模式的。

五、

HBase提供Java,RESTful和Thrift API。

Hive提供JDBC,ODBC,Thrift API。

Impala提供JDBC和ODBC API。

六、
HBase支持C,C#,C ++,Groovy,Java PHP,Python和Scala等编程语言。

Hive支持C ++,Java,PHP和Python等编程语言。

Impala支持所有支持JDBC / ODBC的语言。

七、
HBase提供对触发器的支持。

Hive不提供任何触发器支持。

Impala不提供对触发器的任何支持。

Impala 不支持 `LATERAL VIEW` 语法,这是 Hive 中用于展开数组或映射(map)类型数据的常见功能。在 Hive 中,`LATERAL VIEW` 通常与 `explode()` 或 `inline()` 等函数一起使用,以便将复杂类型中的每个元素转换为单独的行。然而,Impala 并未实现对 `LATERAL VIEW` 的支持,因此需要使用其他方法来实现类似的功能。 ### 使用 `explode()` 函数 Impala 支持 `explode()` 函数,但不能与 `LATERAL VIEW` 一起使用。可以通过在 `SELECT` 语句中直接调用 `explode()` 并结合 `UNNEST` 语法来展开数组或映射类型的数据。例如,假设有一个包含数组的表结构如下: ```sql CREATE TABLE orders ( order_id STRING, items ARRAY<STRUCT<product_id: INT, name: STRING, price: DOUBLE>> ); ``` 可以使用 `UNNEST` 来展开数组: ```sql SELECT order_id, item.product_id, item.name, item.price FROM orders JOIN UNNEST(items) AS item; ``` ### 使用 `MAP` 类型展开 对于 `MAP` 类型的数据,Impala 提供了 `map_keys()` 和 `map_values()` 函数来分别获取键和值。如果需要将 `MAP` 类型展开为键值对,可以结合 `UNNEST` 来实现。例如,假设有一个包含 `MAP` 的表结构如下: ```sql CREATE TABLE user_preferences ( user_id INT, preferences MAP<STRING, STRING> ); ``` 可以使用以下查询展开 `MAP` 数据: ```sql SELECT user_id, key, value FROM user_preferences JOIN UNNEST(map_keys(preferences), map_values(preferences)) AS t(key, value); ``` ### 处理嵌套复杂类型 Impala 支持复杂类型如 `ARRAY`, `MAP`, 和 `STRUCT`,并且可以在查询中访问嵌套字段。例如,假设有一个包含嵌套 `STRUCT` 和 `ARRAY` 的表结构如下: ```sql CREATE TABLE customers ( id INT, addresses MAP<STRING, STRUCT<street: STRING, city: STRING, zip: STRING>>, orders ARRAY<STRUCT<order_id: STRING, total: DOUBLE>> ); ``` 可以使用以下查询展开 `addresses` 和 `orders`: ```sql -- 展开 addresses MAP SELECT id, address_type, address.street, address.city, address.zip FROM customers JOIN UNNEST(map_keys(addresses), map_values(addresses)) AS t(address_type, address); -- 展开 orders ARRAY SELECT id, order.order_id, order.total FROM customers JOIN UNNEST(orders) AS order; ``` ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何在 Impala使用 `UNNEST` 来展开数组和 `MAP` 类型的数据: ```sql -- 创建示例表 CREATE TABLE orders ( order_id STRING, items ARRAY<STRUCT<product_id: INT, name: STRING, price: DOUBLE>> ); -- 插入示例数据 INSERT INTO orders VALUES ('1001', ARRAY[STRUCT(1, 'Laptop', 999.99), STRUCT(2, 'Mouse', 19.99)]), ('1002', ARRAY[STRUCT(3, 'Keyboard', 49.99)]); -- 展开 items 数组 SELECT order_id, item.product_id, item.name, item.price FROM orders JOIN UNNEST(items) AS item; -- 创建包含 MAP 类型的示例表 CREATE TABLE user_preferences ( user_id INT, preferences MAP<STRING, STRING> ); -- 插入示例数据 INSERT INTO user_preferences VALUES (1, MAP('theme', 'dark', 'notifications', 'enabled')), (2, MAP('theme', 'light', 'notifications', 'disabled')); -- 展开 preferences MAP SELECT user_id, key, value FROM user_preferences JOIN UNNEST(map_keys(preferences), map_values(preferences)) AS t(key, value); ``` 通过上述方法,可以在 Impala 中实现类似于 Hive 中 `LATERAL VIEW` 的功能,尽管语法和实现方式有所不同。Impala 的 `UNNEST` 语法提供了强大的功能来处理数组和映射类型的数据,使得用户能够灵活地展开和处理复杂类型的数据[^4]。 ###
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