动态显示impala sql的执行进度

最新推荐文章于 2023-09-20 21:43:04 发布
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分类专栏： Apache Hadoop 文章标签： 大数据 Hadoop spark impala
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Hadoop、Spark和Hive调优优化原理
AI天才研究院
08-03 1186
1995年伊藤博文等人提出了MapReduce计算框架，将海量的数据分布式地处理在多台计算机上，并通过分割输入数据集并将其划分为多个任务来并行执行计算，最后合并结果得到整体输出。然而随着互联网和大数据的普及以及处理器性能的提升，当时的技术已经远远超过了当时能够想象的范围。这段时间MapReduce计算框架已经成为一个主流的开源计算框架，包括Hadoop、Pig、Hive、Mahout、Storm等。
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hive篇
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-12 1677
欢迎关注博客主页：https://blog.youkuaiyun.com/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2.
Impala执行计划查看方法+某查询实例
weixin_44125942的博客
06-01 1277
图的左侧显示了连接两个HDFS表（t1，t2）和一个HBase表（t3）的查询的单节点计划，然后是聚合和带限制的排序（top-n）。右侧显示了分散的、分散的计划。扫描是在它们自己的片段中进行的，因为它们的结果会立即交换给消费者（执行join的节点），消费者对基于哈希的数据分区进行操作，而表数据是随机分区的。以下与t3的连接是与t1和t2之间的连接放置在相同片段中的广播连接，因为广播连接保留了现有的数据分区（连接t1、t2和t3的结果仍然基于t1和t2的连接密钥进行散列分区）。支持的联接策略是广播和分区的。
impala 执行计划详解
isea_you's blog
07-23 3614
impala 执行计划详细解读
Impala查询执行过程
weixin_30642561的博客
07-29 634
转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11263339.html
impala 使用记录
weixin_30736301的博客
05-12 307
在命令行里面直接输入类似下面的语句，就可以执行impala sql语句。 impala-shell -q "select * from xxxc limit 10;" 当用python等语言运行impala-shell的时候，需要注意"的转义问题。 例如 orders = 'impala-shell -q "alter table sc_share_bigdata.zc_tes...
长sql与sql执行进度
weixin_34041003的博客
08-27 82
--显示长sql SELECT sid, serial#, opname, target, start_time, (sofar / totalwork) * 100 progress, time_remaining, elaps...
Impala： SET语句的查询选项
码客
03-09 6416
Cloudera Enterprise 6.1.x 文章目录Impala SET语句的查询选项ABORT_ON_ERROR（default FALSE）ALLOW_ERASURE_CODED_FILES（default FALSE）ALLOW_UNSUPPORTED_FORMATS （default FALSE）APPX_COUNT_DISTINCT （default FALSE）BATCH_S...
实现大数据查询与多行读写进度条显示方案
在大数据环境下，常见的查询技术包括Hadoop的MapReduce编程模型、NoSQL数据库查询、SQL on Hadoop技术（如Hive或Impala）、分布式数据仓库（如Google BigQuery）等。这些技术允许用户在几乎不受数据量限制的情况下，...
期末考试题库2
m0_74487105的博客
09-20 2095
62.下面哪一个是属于Spark的分布式图处理框架？（A） A:GraphX B:Dremel C:Impala D:DStream 解析：Spark的GraphX支持图计算的库，支持丰富的图计算的算子，包括属性算子、结构算子、Join算子和邻居聚合等。 https://help.aliyun.com/document_detail/441938.html 63.通过日志规则设置，可以对业务系统中对用户的哪些数据进行采集？（C） A:图片和评论 B:音频信息和视频信息 C:用户使用
王涛：基于Cloudera Impala的非关系型数据库SQL执行引擎
05-29
该文档来自2013中国大数据技术大会，巨杉数据库CTO王涛在大数据技术论坛的演讲。王涛对基于Cloudera Impala的非关系型数据库SQL执行引擎SequoiaSQL的架构、功能、性能指标等方面进行了介绍。
impala系列：服务API--set
qq_43578218的博客
04-24 627
set语句是对impala的配置，该配置生效于当前session。 语法 SET query_option=option_value 选项 ABORT_ON_ERROR：默认为false，如果为true，当发生问题后，不论大小直接停止查询。 ALLOW_ERASURE_CODED_FILES：默认为false，为true则会清除在impala中的编码文件。 APPX_COUNT_DISTINCT：默认为false，如果为true，则查询时会将COUNT(DISTINCT)查询隐式转换为NDV()函数，结
Impala - impala-shell help命令行参数详解
摸鱼同学的博客
09-09 754
impala-shell -h Usage: impala_shell.py [options] Options: -h, --help show this help message and exit -i IMPALAD, --impalad=IMPALAD <host:port> of impalad to connect to [default: master
查询sql执行进度
飞雪迎春
05-17 1073
　　SELECT SE.SID, 　　OPNAME, 　　TRUNC(SOFAR / TOTALWORK * 100, 2) || '%' AS PCT_WORK, 　　ELAPSED_SECONDS ELAPSED, 　　ROUND(ELAPSED_SECONDS * (TOTALWORK - SOFAR) / SOFAR) REMAIN_TIME, 　　SQL_TEXT 　　FRO...
Impala中最大连接数的设置
世界那么大，我想去看看！
07-07 8797
Impala中最大连接数的设置impala中最大连接数最近工作中有用到impala，有用到impala进行对数据库的操作，由于查询是页面在查询，所以有可能会有n个人在同时查询，那也就是数有可能同事有很多个客户端在请求impala连接，当请求数量达到64个的时候就卡住了，通过测试发现，impala默认的请求数（也就是连接数）限制在64个，当请求到64个impala连接之后，如果连接一直保持不释放，那么
Impala学习记录
果果
03-29 750
Impala 交互式查询工具 1. 概述 1. 是什么 Impala是Cloudera提供的⼀一款开源的针对HDFS和HBASE中的PB级别数据进⾏行行交互式实时查询(Impala 速度快)，Impala是参照⾕谷歌的新三篇论⽂文当中的Dremel实现⽽而来，其中旧三篇论⽂文分别是 (BigTable，GFS，MapReduce)分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。 Impala最⼤大卖点和最⼤大特点就是快速 官网：https://impala.apache.org
Impala原理及其调优
weixin_30275415的博客
08-31 511
Impala介绍 Impala支持的文件格式 Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中，但值得注意的是，有一些格式的数据它是无法写入的（write to）。对于Impala无法写入的数据格式，我们只能通过Hive建表，通过Hive进行数据的写入，然后使用Impala来对这些保存好的数据执行...
Impala源代码分析(2)-SQL解析与执行计划生成
novelly的专栏
11-26 4712
7 Replies Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& que
impala SQL
最新发布
09-05
Impala SQL是一种针对大数据集的列式SQL查询引擎，它主要用于Apache Hadoop生态系统中的Hive之外，提供更快的数据分析性能。Impala的设计初衷是为了实现实时交互式查询，能够快速地处理PB级别的数据，而不需要像Hive那样先将数据加载到内存中。它基于Thrift协议连接HDFS，并能利用Hadoop MapReduce框架在底层并行执行复杂的SQL查询。 使用Impala，你可以直接编写标准的SQL语句，对存储在Hadoop分布式文件系统（如HDFS）中的结构化数据进行查询，比如JOIN、GROUP BY、WHERE等操作。它支持动态分区（Dynamic Partitioning），允许你在运行时添加更多的分区，提高查询效率。
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