Performance Optimizations in Apache Impala
Apache Impala is a modern, open-source MPP SQL engine architected from the ground up for the Hadoop data processing environment. Impala provides low latency and high concurrency for BI/analytic read-mostly queries on Hadoop, not delivered by batch frameworks such as Hive or SPARK. Impala is written from the ground up in C++ and Java. It maintains Hadoop’s flexibility by utilizing standard componen
Apache Impala、同時実行時の速度において従来の分析データベースやSQL on Hadoopに圧勝
原文：http://blog.cloudera.com/blog/2017/04/apache-impala-leads-traditional-analytic-database-april-25th/ 原著者: Greg Rahn, Mostafa Mokhtar TPC-DSベースの性能ベンチマークは、従来の分析データベース（Greenplum）と比べ、特に複数ユーザによる同時ワークロードにおいて Impalaの方が優れていることを示しています。 また、今までと同様に、Hive LLAP、Spark SQL、PrestoのようなSQL-on-Hadoopエンジンと比べ、大幅に性能が勝っていることを証明しています。 この1年は、Apache Impala (incubating) にとって最大の変化がありました。チームは、延々と拡大し続ける利用規模への対応と安定性の向上に取り組んできた
Impala で unix_timestamp(now()) を実行しても現在時刻が返ってこない件について
（画像は Impala の Web サイト より転載） GMOインターネット 次世代システム研究室 兼 GMOアドパートナーズ グループCTO室のM. Y.（自称DevOps担当）です。今回は、普段の業務で気付いた Impala の小ネタをご紹介します。小ネタではありますが、Impala 初見の人は結構つまづきやすいポイントだと思います。 出題編：Impala の TIMESTAMP 型の不思議な動作 最近、Impala に格納したデータを JDBC 経由で取得するコードを書いてみたところ、なぜか格納したつもりの時間よりも9時間前の時間が返される、ということがありました。 Impala には TIMESTAMP 型で格納されているデータを、java.sql.Timestamp クラスのオブジェクトとして取得しているのに、なんで時間がずれるんだろう？ データを入れ間違えたのかな？と思って、i
Impala 落ち穂拾い - Qiita
この投稿はDistributed computing (Apache Hadoop, Spark, ...) Advent Calendar 2016の22日目です。 昨日はkiszkさんのSparkの記事でした。 この記事の概要 Impalaを使い込んでいる人向けの、役に立つ小ネタ集という位置づけ。 Impala入門ではないので、Impala 入門のような情報は下記のようなページを参照すること。 SQL-on-Apache Hadoop – ジョブの特性に適したツールの選択 http://www.cloudera.co.jp/blog/sql-on-apache-hadoop-choosing-the-right-tool-for-the-right-job.html Apache Impala（Incubating）を使ったAmazon S3 上でのアナリティクスとBIの実現 http
Apache Hive vs Apache Impala Query Performance Comparison - Cloudera Blog
The 100% open source and community driven innovation of Apache Hive 2.0 and LLAP (Long Last and Process) truly brings agile analytics to the next level. It enables customers to perform sub-second interactive queries without the need for additional SQL-based analytical tools, enabling rapid analytical iterations and providing significant time-to-value. TRY HIVE LLAP TODAY Read about how Hive with L
Cloudera Blog
Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
第19回 Impalaの設計と実装［3］ | gihyo.jp
はじめに 今回は、ImpalaにおけるI/Oの高速化技法について説明します。 前回説明したように、Impalaの実行エンジンは可能な限りメモリ上で処理をすることでアドホッククエリのレイテンシを下げ、スループットを向上させる、という設計方針で開発されています。 しかし、データはストレージ（二次記憶装置）に格納されているため、当然、ストレージへのI/Oを回避することはできません。また、Impalaは実行時に十分なメモリを確保するべく、データをメモリ上に保持（キャッシュ）しないため、クエリを実行するたびにデータをストレージから読み出すことを前提として設計されています[1]。 今回は、このようなユースケースを考慮しつつ、高速・高効率なアドホッククエリを実行するためのI/O処理方式とデータレイアウトについて解説します。 Short-Circuit Local ReadsによるI/Oの高効率化 Sh
第18回 Impalaの設計と実装［2］ | gihyo.jp
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処理エンジンを使用せず、アドホックなSQLクエリの処理の高効率化に焦点を置いた設計と実装が特徴です。たとえば、結合方法を見てみると、MapやReduceもしくはMapReduceジョブなどのブロッキングオペレータ（第16回）を組み合わせていく処理エンジンにおいては、Impalaにおけるパイプライン結合処理などを実現することは必ずしも容易ではありません（第8回「Impala／Prestoにおける結合処理」）。 また、MapReduceやSparkでは中間データをディスクに書き込むことにより高い耐障害性を実現しますが、Impalaでは耐障害性を多少犠牲にしてメモリ上で処理
Cloudera Blog
In an era where artificial intelligence (AI) is reshaping enterprises across the globe—be it in healthcare, finance, or manufacturing—it’s hard to overstate the transformation that AI has had on businesses, regardless of industry or size. At Cloudera, we recognize the urgent need for bold steps to harness this potential and dramatically accelerate the time to […] Read blog post
Impala概要 道玄坂LT祭り 20150312 #dogenzakalt
スライド中のURI - Kuduのインストール(Cloudera Manager使用) http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/latest/topics/kudu_installation.html - Impala-Kuduのインストール(CDH5.8以前) http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/latest/topics/kudu_impala.html#install_impala - Apache Kudu Troubleshooting http://kudu.apache.org/docs/troubleshooting.html - Apache Kudu project page http://kudu.apache.org/ - Cloudera Eng
Impalaにファイルで投入したデータはいつから検索可能になるの？ - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimu(@kimutansk)です。 このエントリはSpark, SQL on Hadoop etc. Advent Calendar 2014 - Qiitaの12/14分です。 多くの人がSQLなら書けるということで、 開発者でなくても自在に検索を定義可能なSQL on Hadoopが今非常に広まりつつあります。 私はそんなSQL on Hadoopの中でImpalaを今使用しているため、Impalaについて書かせていただきますね。 Impalaをデータの集計で使用しているのですが、 その際に「元々存在しているテーブルにデータをファイルで投入する」ことがあります。 ですが、ファイル投入後クエリを実行してみても投入した結果が表示されないことがありました。 かつ、Impalaのサイトを見てもどのタイミングでデータが検索可能になるか、は明確には見つからないんですよね・・
『アドテクスキルアップゼミ カラムナーデータベース検証まとめ』
皆様こんにちは。 アドテク本部カラムーデータベースゼミチームです。 今回の記事ではゼミチームが行った検証結果について発表させていただきます。 また、この記事につきましては 11/12 に行われた db tech showcase Tokyo 2014 にて発表させて頂きました内容になります。 プレゼン資料はこちらにあがっています。 ※追記 Impala / Presto の File Format についてご指摘を頂きましたのでデータロード及びまとめの部分に追記しました。 アドテクスキルアップゼミ カラムナーデータベース検証まとめ目的 広告システムでは大量のデータをデータベースに入れて解析を行います。 小規模から中規模なデータはRDBMSで行えますが、数TBを超えると RDBMS以外の選択肢を探さないといけません。 ビッグデータ用のデータベースは比較資料が少なく、 また、あったとしても検証
Hadoop用リアルタイムクエリエンジン Impalaのポテンシャルをレビューした
Hadoop用リアルタイムクエリエンジン Impalaのポテンシャルをレビューした：Databaseテクノロジレポート（1/4 ページ） 2012年10月24日に発表されたばかりのHadoop用リアルタイムクエリエンジンをいち早くレビュー。次期CDHに組み込まれる予定の新機能をどう使いこなす？ Impalaとは Impalaは、Googleが社内で利用しているDremelとF1にインスパイアされて開発されたオープンソースソフトウェアで、HDFS（Hadoop Distributed File System）あるいはApache HBaseに保存されているデータを対象に、アドホックなクエリを実行するためのツールです。Hadoopのディストリビューションベンダとして有名なClouderaが開発しています*1。 Hadoopファミリのソフトウェアは基本的にJava言語で開発されていますが、Imp
Cloudera ImpalaとCatalog Serviceの話
Impalaのメタデータ ImpalaはHiveと共通のメタストアを使用しています。従来、メタデータが変更された場合には、Impalaで”invalidate metadata/refresh”コマンドを使用して変更を認識する必要がありました。Impala 1.2.Xから管理方法が変更となり、メタデータの変更を管理するサービス、Catalog Serviceが登場しています。 Catalog Serviceはメタデータの管理を行う中央型のサービスです。Catalog Serviceはメタデータの更新を処理し、クラスタの全てのImpaladノードに対してどのメタデータの変更が行われたのかをStateStore経由で送信します。 このサービスにより、Impalaによって行われたメタデータの変更は”invalidate metadata”コマンドを実行することなく、全てのノードで自動的に認識され
竹をマサカリで叩き割っていくような豪快進行の Tokyo Impala Meetup に参加してきました #impalajp - #garagekidztweetz
今年熱いトピックのひとつである MPP Query Engine （Rebuild: 52: TLDR Driven Development (Naoya Ito)でも取り上げられてたし）の一角、 Impala を実際に使っている方が一堂に会するという素晴らしい会が開かれるということで、今日は Tokyo Impala Meetup 2014.10 - connpass に参加してきました。 ちなみにわたし自身は Impala を運用はしていないのだけれども、やはりトレンドは追っておきたいというモチベーションで参加してきました。 Cloudera World Tokyo 2014 | Cloudera Japanが来週開催される前哨戦のようなとても熱い、内容の濃い会でした。というわけで来週のそのCloudera World Tokyo 2014 | Cloudera Japanも当然楽しみ
Cloudera Blog
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Cloudera Enterprise 6.0 Documentation
SQL on Hadoop 比較検証 【2014月11日における検証レポート】
Userdiveによるimpala導入へのミチ
Creating Impala external table from a partitioned file structure