hadoop-impala十大优化之（5）—基准Impala查询最佳实践

最新推荐文章于 2023-07-12 08:12:20 发布
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分类专栏： hadoop 大数据 文章标签： hadoop impala 优化 性能优化 大数据
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本文介绍了Impala在处理大量数据时的最佳实践，特别是在分布式环境中如何利用其并行处理能力提高查询性能。文中强调了在多节点集群上进行性能测试的重要性，并提供了一些技巧，如关闭漂亮的打印输出以获得更准确的查询时间测量。

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1.1  Hadoop-impala

hadoop-impala

hadoop-impala


hadoop-impala十大优化之（5）—基准Impala查询最佳实践

Impala，像其他的Hadoop组件，目的是在分布式环境中处理大量的数据，进行性能测试，使用真实的数据和集群配置。使用一个多节点的集群，而不是一个单一的节点；对运行中包含数据而不是数十GB百万兆字节表查询。用Impala的并行处理技术是最适合的工作负载，超出单个服务器的能力。

 当您运行查询返回大量的行时，该处理器的时间花费到漂亮的打印输出是实质性的，给一个不准确的测量的实际查询时间。考虑使用-B选项的Impala-shell命令关掉漂亮的打印输出，和任选的-o选项来存储查询结果文件中而不是打印到屏幕上。看到Impala-shell配置选项的详细信息。

客快物流大数据项目（八十四）：Impala优化
Lansonli（蓝深李）的博客
10-30 1064
选择执行查询的时间范围，例如，昨天的上午 9 点到今天中午 12 点，使用 Impala 执行。分配给此角色的内存软限制，由 Linux 内核强制执行。分配给此角色的内存硬限制，由 Linux 内核强制执行。每一个查询段实例名称，与查询计划中是一一对应的，查询段中包括总耗时、缓冲池内。“查询详细信息”中的 SQL 脚本对应的查询耗时。“查询详细信息”中的 SQL 脚本对应的执行计划。“查询详细信息”中的 SQL 脚本对应的查询实例。选择一个查询，并点击右侧的“查询详细信息”。
大数据新视界 -- 大数据大厂之经典案例解析：广告公司 Impala 优化的成功之道（下）（10/30）
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【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前17，跻身博客之星 TOP23。同时荣登【原力榜、作者周榜、领军人物和综合热榜】四榜榜首，破优快云排行榜记录！苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！非常感谢全网十多万粉丝的喜欢和关注！
11-07 3181
本文深入探讨广告公司 Impala 优化。阐述广告数据困境，分析 Impala 优化策略，包括存储（格式选择与分区策略对比）和查询（索引、语句改写）优化。通过广告巨头 Y 案例展现优化过程和效果。强调 Parquet 格式与合适分区策略在存储效率上的优势。鼓励读者分享经验，展望 Impala 与机器学习融合，还讨论中小规模广告公司 Impala 优化思路。
Impala最佳实践
wj1298250240的博客
02-23 226
分区设计规则： 文件格式设计 内存使用 调优基础知识 数据倾斜 参考这： https://mp.weixin.qq.com/s/OWb3zIflJqoTBh5Imq75hA
impala查询优化
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12-16 1347
Query Hints in Impala SELECT Statements | 5.11.x | Cloudera Documentation 使用Impala hint加速SQL查询_skyyws的博客-优快云博客_impala中强制使用shuffle
impala查询性能优化
王义凯 的博客
04-08 4932
查看表和列的统计信息：(适用于hive表，kudu表，hbase外表) compute stats tbl_nm; impala优化器。执行之后可能会解决impala查询该表爆内存的错误。并且可以执行下面两个指令. compute stats是检查impala中的表数据，因此如果hive数据更新了还是得先refresh table,然后再执行compute stats。此命令计算了表在impal...
Hadoop-Impala优化十大指导原则和最佳实践
DBA技术与案例记录
12-02 3677
1.1  Hadoop-Impala优化十大指导原则和最佳实践 以下是性能准则和最佳做法。您可以使用在规划过程中实验，和hadoop集群一起进行impala的性能调整。所有这些信息也可在文档的其他地方更详细的impala文档；以下是优化的方法措施，强调优化调优技术提供最高的投资回报 1)       选择适当的数据文件格式 2)       避免数据摄入过程，产生许多小的文件 3)
Impala最佳实践 .pptx
09-08
本篇文章将深入探讨Impala的使用、部署以及最佳实践，旨在帮助用户优化其在大数据分析中的表现。 ### Part 1 - 基础知识 #### 物理和Schema设计 物理和Schema设计是Impala性能的关键因素。正确设计的数据模型能够...
Impala性能调优最佳实践
jmx_bigdata的博客
03-04 2070
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impala文档
10-24
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09-19
通过对SQL-on-Hadoop查询引擎和相关技术的深入研究，可以为大数据环境下的日志分析、数据挖掘和信息提取提供更多的理论支持和实践指导。 9. 文献引用信息： 文章给出了中文引用格式和英文引用格式，供读者进一步...
和impala_Impala最佳实践之一：Schema设计和物理设计
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是因为看到了这篇文章，想自己再继续研究下。Impala Join策略与执行计划生成作为铺垫，本文首先对Broadcast Join和Partitioned Join进行简要介绍。Broadcast Join 顾名思义，Broadcast Join就是广播的方式进行Join。以下图为例，假设Join操作为SELECT A JOIN B ON A.idB.id，Broadcast Join就是将B表&#…impala版本 3.4.0官网地址翻译： COMPUTE STATS 对于查询优化非常重要。
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机器环境： 4个slave节点 10.200.187.86 cslave1 4核 3G 10.200.187.87 cslave2 2核 4G 10.200.187.88 cslave3 2核 4G 10.200.187.89 cslave4 2核 6G 测试效果： [img] [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0099/949...
Impala中的列族：如何优化列存储的查询性能？
AI天才研究院
07-03 5421
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Impala优化，并发性能问题，压测
.
08-27 5468
在进行impala性能测试的过程中，从测试结果发现impala的并发性能非常差。1.1 环境信息测试的环境配置如下：服务器内存：250G;CPU ： 2个CPU，每cpu 6个物理核，逻辑核数24；带宽：万兆网口节点个数：3数据：TPC-DS生成的100G数据集，把数据导入parquet格式的hive表中。..........................................
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无名的博客
05-21 1922
文章目录导入Kudu数据TPC-DS测试SQL准备批量执行脚本生成测试结果 导入Kudu数据 假设已经使用hive-testbench在Hive中生成TPC-DS数据集了。参考上一篇文章基于hive-testbench实现TPC-DS测试 接下来我们还需要生成Kudu的表和数据，先准备SQL： drop database if exists ${VAR:DB} cascade; create d...
打造出色查询：如何优化SQL查询？
读芯术的博客
07-12 792
全文共2630字，预计学习时长14分钟 图源：unsplash 我们致力于打造能够较好运行并延续较长一段时间的query（查询）。本文将给出关于优化SQL语句的几点建议，希望能够帮到你。 1.尝试不去用select *来查询SQL，而是选择专用字段。 反例： select * from employee; 正例: select id，name fromemployee; 理由： · 通过只用必要字段进行查询，能够节省资源并减少...
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12-29 1853
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