Hive 主要有两种角色:HiveServer2 和 Hive Metastore Server. 其中 HiveServer2 对外提供 SQL 查询服务;Hive Metastore Server 维护了 Hive 的元数据,对外提供元数据查询和操作服务。 Impala 有三种角色[1]:Impala Daemon、Impala Catalog Server 和 Impala StateStore. 其中 Impala Daemon 接受和执行 SQL 查询,Impal...
从上图（引用自Apache Impala官网）中看出，可以首先大体上描述下一个SQL从提交到获取查询结果是经历了哪些步骤（下面的步骤和上图中步骤不一一对应）：1、客户端提交任务：客户端通过beeswax或者HiveServer2接口发送一个SQL查询请求到Impalad节点，查询包括一条SQL和相关的configuration信息（只对本次查询生效），查询接...
采用统一的Snappy压缩编码方式,各个引擎使用各自最优的文件格式,Impala和Spark SQL使用Parquet,Hive-on-Tez使用ORC,Presto使用RCFile。 对每种引擎多次运行和调优 结果: 单用户如下图所示: 多用户如下图所示(引用自Apache Impala官网): 查询吞吐率如下图所示(引用自Apache Impala官网): Imapal底层采用MPP技术,支持快...
从上图(引用自Apache Impala官网)中看出,可以首先大体上描述下一个SQL从提交到获取查询结果是经历了哪些步骤(下面的步骤和上图中步骤不一一对应): 1、客户端提交任务:客户端通过beeswax或者HiveServer2接口发送一个SQL查询请求到Impalad节点,查询包括一条SQL和相关的configuration信息(只对本次查询生效),查询接口提供...
与Hive共享元数据存储。Impalad是核心进程,负责接收查询请求并向多个数据节点分发任务。statestored进程负责监控所有Impalad进程,并向集群中的节点报告各个Impalad进程的状态。catalogd进程负责广播通知元数据的最新信息。由测试结果可知,对于单用户查询,Impala比其它方案最多快13倍,平均快6.7倍。对于多用户查询,差距进一步...
1)Impala 在2017年以前,是以 Impala 为主进行数据分析与报表计算。相较于Hive,Impala 有以下几个显著优点: 查询速度快:对比Hive有着显著的性能提升。 兼容Hive数仓:可以分析Hive中的数据。 但随着数据量的不断增长和业务需求的不断复杂,Impala 也暴露出来了一些问题: ...
hudi 支持的查询引擎有:trino、hive、impala、spark、presto 等。 支持spark、flink、map-reduce 等计算引擎继续对 hudi 的数据进行再次加工处理。 二、Hudi 架构 通过DeltaStreammer、Flink、Spark等工具,将数据摄取到数据湖存储,可使用HDFS作为数据湖的数据存储; ...
hudi 支持的查询引擎有:trino、hive、impala、spark、presto 等。 支持spark、flink、map-reduce 等计算引擎继续对 hudi 的数据进行再次加工处理。 二、Hudi 架构 通过DeltaStreammer、Flink、Spark等工具,将数据摄取到数据湖存储,可使用HDFS作为数据湖的数据存储; ...
Apache Impala (with Hive Metastore) Apache ORC Apache Parquet Apache Spark SQL (ODBC) Apache Avro ► Apache Atlas ► Apache Cassandra Apache HBase (ODBC) Apache Spark SQL (with Hive Metastore) AWS Glue Data Catalog (with Athena) Azure Blob Storage ► Azure Cosmos DB ...
尽管有这种说法,但分布式大规模并行处理(MPP)引擎,如Apache Hive、Impala、Presto和Trino,在大型数据平台中仍然非常普遍,特别是对于拥有PB级数据的情况。 除了传统的MPP引擎之外,统一执行引擎是另一个获得关注的趋势。诸如Apache Linkis、Alluxio和Cube之类的引擎为上层应用程序和底层引擎之间提供了查询和计算中间件。