开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据.这些属性包括表名, Kudu 主地址列表,以及表是否由 Impala (内部)或外部管理. Rename an Impala Mapping Table ( 重命名 Impala 映射表 ) ALTER TABLE kudu_PERSON RENAME TO my_new_table; 注意: 使用 ALTER TABLE ... RENAME语句重命名表仅重命名 Impala 映射表,无论该表是内部还是外部表.

Impala/hive删除表,drop后,hdfs上文件却还在处理方法: 问题原因分析,如下如可以看出一个属组是hive,一个是impala,keberas账号登录hive用户无法删除impala用户文件,则会出现异常 GSS initiate failed [Caused by GSSException: No valid credentials provided (………… cause:javax.security.sasl.SaslException: GSS initiate faile

[cloudil@hadoop164 caixianfeng]$ hdfs dfs -mkdir -p /csv-pig/tab1 /csv-pig/tab1 tab1.csv: 1,true,123.123,2012-10-24 08:55:00 2,false,1243.5,2012-10-25 13:40:00 3,false,24453.325,2008-08-22 09:33:21.123 4,false,243423.325,2007-05-12 22:32:21.33454 5,t

1.错误信息 (1366, "Incorrect string value: '\\xE6\\x8E\\x88\\xE6\\x9D\\x83...' for column 'search' at row 1") (1)查看元数据hive库中的编码格式 (2)更改hive数据库字符集 alter database hive charset utf8; (3)更改字段类型 ) character set utf8; ) character set utf8; ) character set

依次启动HDFS.mysql.hive.kudu.impala 登录impala的shell控制端: Impala-shell 1:使用该impala-shell命令启动Impala Shell .默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序.要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项.要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项.例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中

阅读目录 序 导入数据 查询 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们介绍Impala的相关操作.   下面我们开始继续进一步的了解Impala的相关操作. 导入数据 一:INSERT VALUES 该方式不适合载入大量的数据到基于 HDFS (HDFS-based)的表,因为插入操作无法并行,并且每一个语句会产生单独的数据文件,形成很多小文件. 不要运行每次

==========================理解 mem_limit 参数==========================set mem_limit=-1b #取消内存限制set mem_limit=1gb #设置单机内存上限为1GB, 注意是单机set mem_limit=1mb #设置单机内存上限为1MB, 注意是单机如果设置了 mem_limit, impala 将跳过Query内存评估环节, 直接检查Pool中剩余内存是否够用, 如果够用的话, 将直接执行. 如果不够用的话,

Operations upon Impala Create table stored as parquet like parquet '/user/etl/datafile1' stored as parquet Loading data shuffle / no shuffle to choose 使用insert ... select 而不是 insert ... values, 因为后者产生a separate tiny data file. impala decodes the colu

原 Impala SQL 语言元素(翻译) 本文来源于http://my.oschina.net/weiqingbin/blog/189413#OSC_h2_2 摘要 http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html 目录[-] Impala SQL 语言元素(Elements) ALTER T

[impala建表]kudu的表必须有主键,作为分区的字段需排在其他字段前面. [range分区](不推荐)CREATE TABLE KUDU_WATER_HISTORY ( id STRING, year INT,device STRING,reading INT,time STRING,PRIMARY KEY (id,year) ) PARTITION BY RANGE (year)( PARTITION VALUES < 2017, PARTITION 2017 <= VALUES &l

[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/parquet [赋予权限]sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data [删除目录]hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/parquet [上传文件]hdfs dfs -put -f device /user/hdfs/sample_data/parqueth

[创建目录]hdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/csv/devicehdfs dfs -mkdir -p /user/hdfs/sample_data/csv/metrics [赋予权限]sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R impala:supergroup /user/hdfs/sample_data [删除目录]hdfs dfs -rm -r /user/hdfs/sample_data/csv [上传文件]hdf

摘要: http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html Impala SQL 语言元素(Elements) Impala SQL 方言支持一组标准元素(a range of standard elements),加上许多大数据方面的扩展,用于数据加载和数据仓库方面.   注意: 在之前的 Im

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式

推荐阅读: 论主数据的重要性(正确理解元数据.数据元) CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala impala基本介绍 ​        impala是基于hive的大数据分析查询引擎,直接使用hive的元数据库metadata,意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中,并且impala兼容hive的绝大多数sql语法.所以需要安装impala的话,必须先安装hive,保证hive安装成功,并且还需要启动hive的

Kudu+Impala很适合数据分析, 但直接使用Insert values语句往Kudu表插入数据, 效率实在不好, 测试下来insert的速度仅为80笔/秒. 原因也是显然的, Kudu本身写入效率很高, 但是Impala并没有做这方面优化, 观察下来每次Impala语句执行的overhead都太大了, 导致频繁小批次写入效率非常差, Kudu官方推荐使用Java API或Python API完成数据写入工作. 下面是使用Java API的测试用例, 也可以看出Kudu API的大致用法.

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)静态数据: 以 HDFS 引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景.这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写. (2)动态数据: 以 HBase.Cassandra 作为存储引擎,适用于大数据随机读写场景.这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

1.继承RichSinkFunction (1)首先在构造方式传入kudu的masterAddress地址.默认表名.TableSerializationSchema.KuduTableRowConverter.Properties配置对象 (2)重写open方法 初始化KuduClient对象操作kudu,KuduSession对象并传入一堆配置 (3)重写invoke方法 核心是如果已传入TableSerializationSchema对象,则通过其serializeTable方法从输入的j

     使用Cloudera Manager部署安装的CDH和Impala,Hive中新增加的表,impala中查询不到,其原因是/etc/impala/conf下面没有hadoop和hive相关的配置文件: 将hadooop-core.xml,hdfs-site.xml,hive-site.xml拷贝到conf下,重启服务即可.