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Percolator 中的分布式事务下一代大规模增量索引平台 – Percolator 简介继google的3大基石GFS， MapReduce，BigTables之后，Google在10月份osdi会议上公布了论文《Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transa

• 执行计划　　– 查询sql执行之前，先对该sql做一个分析，列出需要完成这一项查询的详细方案　　– 命令：explain sql、profile　　　要点：　　• 1、SQL优化，使用之前调用执行计划　　• 2、选择合适的文件格式进行存储　　• 3、避免产生很多小文件（如果有其他程序产生的小文件，可以使用中间表）　　• 4、使用合适的分区技术，根据分区粒

配置：　　– impala.driver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver　　– impala.url=jdbc:hive2://node2:21050/;auth=noSasl　　– impala.username=　　– impala.password=• 尽量使用PreparedStatement执行SQL语句：　　– 1.性能上Prep

Impala可以通过Hive外部表方式和HBase进行整合，步骤如下：　　• 步骤1：创建hbase 表，向表中添加数据　　123create 'test_info', 'info'put 'test_info','1','info:name','zhangsan’put 'test_info','

1、Impala简介　　• Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。　　• 基于Hive使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点　　• 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎　　　官网：http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.

1、Impala 外部 Shell　　Impala外部Shell 就是不进入Impala内部，直接执行的ImpalaShell 例如通过外部Shell查看Impala帮助可以使用： $ impala-shell -h 这样就可以查看了；　　再例如显示一个SQL语句的执行计划： $ impala-shell -p select count(*) from t_stu　　下面是

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/niuxinzan/article/details/239989011. Impala架构      　　Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具（实时SQL查询引擎Impala），Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库

RCFile RCFile全称Record Columnar File，列式记录文件，是一种类似于SequenceFile的键值对（Key/Value Pairs）数据文件。 关键词：Record、Columnar、Key、Value。 RCFile的优势在哪里？适用于什么场景？为了让大家有一个感性的认识，我们来看一个例子。 假设我们有这样一张9行3列的Hive数据

根据 O’Reilly 2016年数据科学薪资调查显示，SQL 是数据科学领域使用最广泛的语言。大部分项目都需要一些SQL 操作，甚至有一些只需要SQL。本文涵盖了6个开源领导者：Hive、Impala、Spark SQL、Drill、HAWQ 以及Presto，还加上Calcite、Kylin、Phoenix、Tajo 和Trafodion。

Percolator 中的分布式事务Percolator 对外提供两个主要的功能, 一个是分布式事务, 另外一个是 observers, 这里简单介绍一下 Percolator 中分布式事务的实现方法. 以下内容都出自对 google 论文 Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Not

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