Cloudera Impala発表資料 | 外道父の匠
11/26 の『Hadoopソースコードリーディング 第13回』でCloudera Impalaの発表をしてきました。 きっかけはTwitter上で、ビールの化身 も◯す の外道父を呼べば？から始まって、１分かからず依頼ツィートが飛んできて引き受けた感じで、Twitterで数分で全てが完結する非常にフットワークの軽い業界になります。 それでは、発表資料や補足などを書いていきます。 リンク Eventbrite : Hadoopソースコードリーディング 第13回 Twitter #hadoopreading togetter : Hadoopソースコードリーディング 第13回 まとめ Inside Impala Coordinator at HSCR 13th – Go ahead! by @repeatedly Inside Impala -Query Exec Engine- by @o
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開
HadoopのSQL対応分散クエリエンジン「Cloudera Impala」。Clouderaがオープンソースで公開 Hadoopのディストリビューションベンダとして知られるClouderaは10月25日、SQLに対応し、データの分析速度はMapReduceよりも何倍も高速だという新しい分散クエリエンジン「Cloudera Impala」（製品名「Cloudera Enterprise RTQ」）をオープンソースで公開しました。 これまでHadoopでは内部でMapReduceと呼ばれる処理が用いられていましたが、ImpalaではMapReduceを使わず、Clouderaが2年かけて開発した独自の分散クエリエンジンを用いて処理を行います。Hiveの上位互換のSQLが利用でき、Hive/MapReduceで数分かかっていた応答時間を数秒に短縮すると説明されています。 グーグルのDremel
Cloudera Impala がリリースされました - 科学と非科学の迷宮
(2012/10/25 15:48 追記) Cloudera 公式ブログで Impala についての紹介記事を掲載しました。このブログ記事の完全上位互換なのでそちらの記事をご参照ください。 Cloudera Impala：Apache Hadoopで実現する、真のリアルタイムクエリ | Hadoopとビッグデータソリューションのリーディングカンパニー | Cloudera Japan Cloudera から、データサイエンティストのためのリアルタイムクエリエンジン「Impala」がリリースされました。Hive と完全互換のクエリ言語で、Hive より10倍以上速くクエリを処理できます。 概要及びダウンロードはこちらから! http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/products/cloudera-enterprise-core/clouder
impala速攻レビュー！！
米国で開催されている Strata Conf + Hadoop World 2012 で、ついに Cloudera Impala（Public Beta) が発表されました！ Impalaとは？ Cloudera Impala (http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/products/cloudera-enterprise-core/cloudera-enterprise-RTQ.html)はオープンソースのソフトウェアで、一言で言えばリアルタイムクエリエンジンです。Hiveを使っている方やSQLに馴染んでいる方には利用し易いSQLライクなHiveQLを利用して、数秒でHDFSまたはHBaseに格納されたデータを照会できます。 ImpalaはApache HiveのメタデータやHiveQL、ODBCドライバ、Beeswaxを利用します。Hi
Impala Q&A - still deeper
2012/11/7に開催されたCloudera World Tokyoに参加してきました。 本編については他の人がまとめてくれるはずですので省略。 懇親会では米国Cloudera社のCTO、Dr. Amr Awadallah氏に直接Impalaの疑問に答えていただきました。非常に貴重な話を聞けたのでまとめておきます。（公開許可済み） その場でメモを取っていたわけではなく思い出しながらのまとめなので、一緒に聞いていた方、clouderaの方は補足をお願いします。 Q&A Q. なぜJavaでなくてC++で実装したか？ A. ImpalaのメインデザイナーがGoogleでC++を使って分散処理(Dremelのこと？)を実装した人物であるのと、JVMの起動コストがレイテンシーの増加につながるため 補足: この人でしょうか Q. 1ノードに偏ったデータを読む必要があるクエリがくると低レイテンシーを
Cloudera impalaの性能評価（Hiveとの比較）
Hadoop MapReduceの処理速度より1桁速いと聞いて、早速自前のクラスタ環境で評価しました。
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Cloudera Impala：Apache Hadoopで実現する、真のリアルタイムクエリ | Cloudera Japan
