Evolution of Impala #hcj20142. 2 今日のトピック • Cloudera Impala とは？ • クエリ言語とユーザビリティ • メタデータ管理 • UDF • リソース管理 • アドミッションコントロール • YARN と Llama (ラマ) • セキュリティ (Apache Sentry) • パフォーマンスと最適化 • HDFS • Parquet • ロードマップ
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
Cloudera Impalaのアーキテクチャ
（本ブログは若干古くなっているので、Impala情報ページをご覧下さい。比較的新しい情報をまとめています） 一人アドベントカレンダー２５日目、最終日です。 最終日はCloudera Impala（以下Impala）について。Impalaは分散クエリエンジンです。最近EMRでも利用できるようになりました。 Hiveとは何が違うのか、なぜHiveを高速化しなかったのかというような意見もあるようですが、その答えはClouderaの創業者でもあるMike Olsonが今週公開したブログ（Impala v Hive）に詳しく書かれています。かなり興味深い内容ですが、今のところ英語のみです。きっと日本語の記事もいずれ読めるようになるはず。。。 さて、最終日はCloudera Impalaのアーキテクチャについて書いてみます。引用している資料はSlideshareでClouderaが公開しているものです
AWS News Blog
AWS Weekly Roundup – AWS Dedicated Local Zones, Events and More – August 28, 2023 This week, I will meet our customers and partners at the AWS Summit Mexico. If you are around, please come say hi at the community lounge and at the F1 Game Day where I will spend most of my time. I would love to discuss your developer experience on AWS and listen to your stories […] AWS Weekly Roundup – AWS AppSync,
『Amebaのログ解析基盤にCloudera ImpalaとPrestoを導入しました』
(この記事は、Hadoop Advent Calender 2013 の12日目の記事です) こんにちは、Amebaのログ解析基盤Patriotの運用をしている、鈴木(@brfrn169)と柿島大貴です。 Patriotについては以下をご覧ください。 http://ameblo.jp/principia-ca/entry-10635727790.html http://www.slideshare.net/cyberagent/cloudera-world-tokyo-2013 今回、Amebaのログ解析基盤PatriotにCloudera ImpalaとPrestoを導入しました。 Cloudera ImpalaとPrestoのインストール方法や詳細ついては、下記URLをご覧ください。 Cloudera Impala http://www.cloudera.com/content/clo
CDH4.5、Cloudera Manager 4.8、Cloudera Impala 1.2.1、 Cloudera Search 1.1公開
前にフライング気味に紹介しましたが、今回のバージョンでUDFとUDAFに対応していますね。（以前UDFを紹介したのはCDH5.0beta1環境だったので、当然ながら未サポートでした。今回のバージョンで正式にサポートされています） もう一つ、嬉しい変更は、自動的にメタデータをリフレッシュする「カタログサービス」が導入された点でしょうか。 Cloudera ImpalaではHiveのメタストアを使用していますが、従来は変更された内容を読み込むために、REFRESH またはINVALIDATE METADATAを行う必要がありました。今回のカタログサービスにより、自動的にリフレッシュされるようになります。 # service impala-state-store start # service impala-catalog start <— これが新しい # service impala-
Hadoopデータプラットフォーム #cwt2013
#cwt2013 Clouderaの嶋内 @shiumachi によるビッグデータプラットフォームの構築・運用についてのスライドを公開しました。Hiveをどう扱うかという話から、チームサイズ別の運用方法まで紹介しています Read less
Introduction to Impala ～Hadoop用のSQLエンジン～ #hcj13w
Hadoop Conference Japan 2013 Winter で発表した、Impala の概要についての資料です。Read less
Installing and Using Cloudera Impala
Cloudera Impala provides fast, interactive SQL queries directly on your Apache Hadoop data stored in HDFS or HBase. In addition to using the same unified storage platform, Impala also uses the same metadata, SQL syntax (Hive SQL), ODBC driver, and user interface (Hue Beeswax) as Apache Hive. This provides a familiar and unified platform for real-time or batch-oriented queries. Cloudera Impala is a
Impala SQL Language Elements
The Impala SQL dialect supports a range of standard elements, plus some extensions for Big Data use cases related to data loading and data warehousing. Note: In early Impala beta releases, a semicolon was optional at the end of each statement in the impala-shell interpreter. Now that the impala-shell interpreter supports multi-line commands, making it easy to copy and paste code from script files,
Installing and comparing MySQL/MariaDB, MongoDB, Vertica, Hive and Impala (Part 1)
A common thing a data analyst does in his day to day job is to run aggregations of data by generally summing and averaging columns using different filters. When tables start to grow to hundreds of millions or billions of rows, these operations become extremely expensive and the choice of a database engine is crucial. Indeed, the more queries an analyst can run during the day, the better he can be
fluentdでHBaseに送り込んだログをImpala or Hiveで集計 – OpenGroove
fluentdでnginxのログをHBaseとHDFSに送り込み、それぞれHive or Impalaで遊んで集計かけてみた。 実行環境は以下2台。 nginx + td-agent (Amazon EC2 t1.micro、CentOS) Hive + Impala + HBase (Amazon EC2 m1.large、CentOS、CDH4.3のHadoop疑似分散モード） ログを送り込むための設定は以下のようにした。テーブルマッピングは実際のHBaseテーブルに沿って記述する。一応ローカルマシンにも書き込む設定にした。 /etc/td-agent/td-agent.conf <source> type tail format apache path /var/log/nginx/access.log pos_file /var/log/td-agent/nginx.pos tag
HiveとImpalaのおいしいとこ取り
1. Copyright © CELLANT Corp. All Rights Reserved. h t t p : / / w w w . c e l l a n t . j p / 1 1 HiveとImpalaのおいしいとこ取り 『プログラミング Hive』『Hadoop 第3版』 刊行記念 Hadoopセミナー 2013年年7⽉月24⽇日 株式会社セラン R&D戦略略室 須⽥田幸憲 3. Copyright © CELLANT Corp. All Rights Reserved. h t t p : / / w w w . c e l l a n t . j p / v 須⽥田幸憲（@sudabon) v 株式会社セラン R&D戦略略室 室⻑⾧長 v 経歴 l 1997〜～2004 NEC 中央研究所 / ネットワークの研究 l 2005〜～2006 B
Impala データサイエンティストのための 高速大規模分散基盤 #tokyowebmining
Tokyo Webmining #25 で発表したときの資料です。メインはデモの方ですRead less
カラムナストレージ - Yet Another HDIF?
Disclaimer: The opinions expressed here are my own and do not necessarily represent those of current or past employers.Twitter / Photos Disclaimer: The opinions expressed here are my own and do not necessarily represent those of current or past employers. Twitter / Photos Henry Robinsonによる、カラムナストレージの解説記事を翻訳しました。カラムナストレージは、Googleで開発されたデータ処理ツールであるDremelに使用されているファイルフォーマットであり、Clouderaが開発を進めるImpalaでも採用
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