第18回　Impalaの設計と実装［2］はじめに今回は，ImpalaのSQL処理の高速化において重要な役割を占めるクエリ処理について説明します。 Impalaのクエリ処理の特徴 Impalaは，MapReduceやSparkをはじめとする既存の手続き型のデータ

kasumani のブックマーク 2016/03/23 11:08

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/282959222/comment/kasumani" data-user-id="kasumani" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/gihyo.jp/admin/serial/01/how_hadoop_works/0018" data-original-href="https://gihyo.jp/admin/serial/01/how_hadoop_works/0018" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fgihyo.jp%2Fadmin%2Fserial%2F01%2Fhow_hadoop_works%2F0018" data-user-icon="/users/kasumani/profile.png">第18回　Impalaの設計と実装［2］ | gihyo.jp</a><br><p style="clear: left">第18回　Impalaの設計と実装［2］ はじめに 今回は，ImpalaのSQL処理の高速化において重要な役割を占めるクエリ処理について説明します。 Impalaのクエリ処理の特徴 Impalaは，MapReduceやSparkをはじめとする既存の手続き型のデータ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/kasumani/20160323#bookmark-282959222"><span class="datetime-body">2016/03/23 11:08</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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