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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: A Modern, Open-Source SQL Engine for Hadoop
Impala: A Modern, Open-Source SQL Engine for Hadoop Marcel Kornacker Alexander Behm Victor Bittorf Taras Bobrovytsky Casey Ching Alan Choi Justin Erickson Martin Grund Daniel Hecht Matthew Jacobs Ishaan Joshi Lenni Kuff Dileep Kumar Alex Leblang Nong Li Ippokratis Pandis Henry Robinson David Rorke Silvius Rus John Russell Dimitris Tsirogiannis Skye Wanderman-Milne Michael Yoder Cloudera http://imp
Cloudera Impala
大規模並列処理（MPP）エンジンであり、Hadoopのデータに対してSQLを用いてクエリを実行できるソフトウェアImpalaについて紹介する書籍です。ビッグデータのワークフロー全体から、またRDBMS、OS、そしてHadoopといった読者の背景知識を元にして、Impalaが実現する機能や役割を紹介します。なお本書はEbook版のみのリリースとなります。 イントロダクション 1章 ビッグデータのエコシステムにおけるImpalaの立ち位置 2章 ビッグデータのワークフローにおけるImpalaの場所 柔軟性 パフォーマンス 3章 RDBMSの背景知識から見たImpala 標準的なSQL ストレージ、ストレージ、ストレージ 数十億行に及ぶデータ Impalaとデータウェアハウスの相似点 Impalaでの初めてのクエリ Impalaのテーブルへのデータの取り込み 4章 UnixあるいはLinuxの背
Big Data Benchmark
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
What’s Next for Impala After Release 1.1 - Cloudera Blog
In December 2012, while Cloudera Impala was still in its beta phase, we provided a roadmap for planned functionality in the production release. In the same spirit of keeping Impala users, customers, and enthusiasts well informed, this post provides an updated roadmap for upcoming releases later this year and in early 2014. But first, a thank-you: Since the initial beta release, we’ve received a tr
CDHとApache Spark
CDH(Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop)にApache Sparkが仲間入り 本日Clouderaから公開されたプレスリリース（英語）によると、ClouderaとDataBricksがパートナー提携し、CDHにApache Sparkがサポートされるようになるとのことです。 （更新）日本語のプレスリリースが出ています。 Cloudera、新たなパートナープログラムCloudera Connect：Innovatorsを発表 〜ハイスピードデータアナリティクスのためDatabricks社とタイアップし、Sparkをサポート〜 Apache SparkはMapReduceを使用せずに分散処理を行う仕組みです。詳しい資料（Spark/Shark）が @oza_x86さんから公開されています。 この資料をご覧になれば、下記は読む必要あ
Shark: Real-time queries and analytics for big data - O'Reilly Media
Shark: Real-time queries and analytics for big data Shark is 100X faster than Hive for SQL, and 100X faster than Hadoop for machine-learning Hadoop’s strength is in batch processing, MapReduce isn’t particularly suited for interactive/adhoc queries. Real-time1 SQL queries (on Hadoop data) are usually performed using custom connectors to MPP databases. In practice this means having connectors betwe
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Yanpei Chen's Homepage
From Impala to Hive with Love - Silicon Valley Data Science
stripe/herringbone · GitHub - Tools for working with parquet, impala, and hive
Comparing Large Scale Query Engines | AMPLab – UC Berkeley
https://www.cloudera.com/content/dam/cloudera/Resources/PDF/GigaOM_Cloudera_Real-time_query_for_Hadoop_democratizes_access_to_big_data_analytics.pdf.pptx)
Dropbox - Error - Simplify your life
How does Cloudera Impala compare to Shark (now part of Spark)?
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Training for Data Professionals | Cloudera Education