Was ist Impala in Big Data?
Was ist Impala in Big Data?

Video: Was ist Impala in Big Data?

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Video: Impala Tutorial | Hadoop Impala Tutorial | Hadoop for Beginners | Hadoop Training | Intellipaat 2024, Dezember
Anonim

Impala ist eine Open-Source-Abfrage-Engine mit massiver Parallelverarbeitung auf Clustersystemen wie Apache Hadoop. Es wurde basierend auf dem Dremel-Papier von Google erstellt. Es ist eine interaktive SQL-ähnliche Abfrage-Engine, die auf dem Hadoop Distributed File System (HDFS) ausgeführt wird. Impala verwendet HDFS als zugrunde liegenden Speicher.

Was ist in diesem Zusammenhang Impala und Hive?

Apache Bienenstock ist ein effektiver Standard für SQL-in-Hadoop. Impala ist eine Open-Source-SQL-Abfrage-Engine, die nach Google Dremel entwickelt wurde. Cloudera Impala ist eine SQL-Engine zur Verarbeitung der in HBase und HDFS gespeicherten Daten. Impala Verwendet Bienenstock megastore und kann die Bienenstock Tabellen direkt.

Außerdem, was ist besser Bienenstock oder Impala? Apache Bienenstock möglicherweise nicht ideal für interaktives Computing, während Impala ist für interaktives Computing gedacht. Bienenstock ist Batch-basiert Hadoop MapReduce, wohingegen Impala ist mehr wie MPP-Datenbank. Bienenstock unterstützt komplexe Typen, aber Impala nicht. Apache Bienenstock ist fehlertolerant, wohingegen Impala unterstützt keine Fehlertoleranz.

Auch gefragt, warum wir Impala verwenden?

Impala unterstützt die In-Memory-Datenverarbeitung, d. h. es greift auf Daten zu/analysiert sie, die ist auf Hadoop-Datenknoten ohne Datenverschiebung gespeichert. Du kannst Zugangsdaten mit Impala mit SQL-ähnliche Abfragen. Impala bietet im Vergleich zu anderen SQL-Engines einen schnelleren Zugriff auf die Daten in HDFS.

Was ist ein Bienenstock in Big Data?

Apache Bienenstock ist ein Daten Lagersystem für Daten Zusammenfassung und Analyse sowie zur Abfrage großer Daten Systeme in der Open-Source-Hadoop-Plattform. Es konvertiert SQL-ähnliche Abfragen in MapReduce-Jobs zur einfachen Ausführung und Verarbeitung extrem großer Mengen von Daten.

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