impala

有官网文档http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-impala/latest/topics/impala_analytic_functions.html#rank_unique_1

1959年,雪佛兰设计生产出至今仍然令人回味无穷的Impala，到了21世纪的现在，仍然是汽车玩家争相收藏的经典之作。在那时，Impala的诞生，包含了雪佛兰无比的创意，表现出无比的竞争力，同时体现了雪佛兰降低成本策略的成功。它在当时的影响力，甚至令到整个美国汽车市场都受到巨大的冲击力。那时候的美国非常流行一首歌曲“SeetheUSAinyourChevrolet”，曲中的形象，就是这辆令人魂牵梦绕的Impala。

提到美系品牌，可能国内的很多消费者都不会想到雪佛兰，一直以来这个品牌在上汽通用的“不懈努力”下变得很是糟糕，去年这个品牌在在华仅交付了31万辆，这个数据对比去年不仅下跌了超10万辆，还使雪佛兰品牌在近六年的时间里实现了六连跌！很多车主都在为变速箱、发动机抖动、车身异响等诸多问题纠缠，从前在美国市场创造销量神话的雪佛兰可并不是这样的。雪佛兰品牌创立于1911年，1918年被通用汽车收购。今天咱们就先聊聊雪佛兰品牌的故事。1911年，著名的瑞士赛车手兼工程师路易·雪佛兰（Louis Chevrolet）退役后和威廉·杜兰特（William C.Durant）创立了雪佛兰汽车公司。1912年，雪佛兰第一款量产车C系列的Classic Six亮相美国底特律车展，这辆车大排量高性能六缸汽车几乎满足了赛车手出身的路易·雪佛兰对豪华汽车的所有憧憬，当时美国汽车平均售价在800-900美元，而大尺寸、大马力的Classic Six的标价是2150美元，比同期大多数汽车都要昂贵，尽管如此，Classic Six在短短两年的生命周期内，总共售出了5,987辆。虽然销量表现优异，但当时雪佛兰的另一位创始人威廉·杜兰特认为适合普通人的大众化汽车才是未来汽车市场的趋势，因此凭借首款车型积累的资金，他们经过交流将雪佛兰汽车的发展重点放在了更加实惠的车型上。1913年，Classic Six的造型特点被沿用到价格更为便宜的Baby Grand车型上，售价仅为875美元，这款车一经上市便获得了无数好评，而Baby Grand也成为雪佛兰首款使用“金领结”车标的汽车，也正是这款车开启了雪佛兰一个多世纪的传奇！百年以来这家拥有悠久造车历史的车企推出过无数经典车型，但1964年款的雪佛兰Impala SS，被很多人认为是一辆非常漂亮的汽车，在经典车市场更是吸引到众多收藏家们的追捧，正是这样炙手可热的收藏品，最近有人在美国乡下的一间废弃谷仓中发现了其踪迹。据介绍，这辆Impala 自1993年以来就一直被停放在那间谷仓里。值得注意的是，因为谷仓比较狭窄，所以这辆车的后部被暴露在外面，也就是说车尾一直经受着风吹雨淋。所以毫无疑问，可能这辆车的车身和车架以及很多看不见的地方，都有着各种各样的生锈问题，并且这些问题现在的主人无法解决，我相信这也为什么出售的原因。这辆车的推出备受期待，当时的通用汽车也将自己的先进技术统统拿到了这辆车上，1964款雪佛兰 Impala SS，标准版本搭载著名的230立方英尺（3.7 升）Turbo Thrift发动机，最大功率140 马力。而此次谷仓发现的这款车搭载的是动力更强的283立方英尺（4.7 升）Turbo-Fire发动机，最大功率195 马力。在选配清单上我们还可以看到，这款车当年还提供327立方英尺（5.3 升）发动机最大功率为250马力或300马力，以及409立方英尺（6.7 升）大排量发动机，最大功率分别为340、400以及425马力的。不用多说，425马力的Impala SS 是最完美，也是最强悍的车型，同时也是目前经典车市场炙手可热的明星。此前我们也多次对雪佛兰Impala车型进行过细致介绍，Impala这个名字源于雪佛兰旗下豪华轿车Bel Air的顶级型号。在最初的设计上，雪佛兰设计师团队在这款车的外形上使用了当时最为新潮的设计，这样与众不同的外观在1958年一经亮相，就受到了诸多消费者们的追捧。雪佛兰感受到了这款车的成功，在上市的第二年也就是1959年推出了第二代车型，随后成为雪佛兰品牌下的一个独立系列。1960款车型的总产量接近512,000 辆。Impala始终保持典型的"美式风格"，一直以来都是肌肉感十足，成为美国汽车文化经典的象征和标识。1965年，雪佛兰Impala单年销量突破百万辆，在当时的美国市场堪称惊人的数据，并成功的被载入史册。话说回来，因为美国市场巨大的保有量，所以这款车的价格并不贵，发动机也并不是最大功率的大V8所以整体上平淡无奇的，并没有让人感到震惊，还有就是这辆车真的在这个谷仓内呆了太多年。完全修复这辆车是一个很大的挑战，卖家还附上了一份详细的修复清单，列出了哪些需要修理或更换，哪些是不需要。截至目前，这辆车的最高出价已经超过了4,000 美元（约合2.5万元人民币），所以这样的价格你认为贵吗？

雪佛兰IMPALA 自1999年面世以来，其销量已过百万，市场份额从1999年的2%一直上升到2003年的8%。雪佛兰在2005年洛杉矶车展揭开了2006Impala的神秘面纱。新款Impala中的创新翻折式座椅，以及改良的悬架系统，可以让驾驶者体验更加舒适、安静和自信的驾控性能。 MonteCarlo凭借高质量部件和独具匠心的细节设计杀入了竞争激烈的中型车市场，在市场上拥有独特的定位。MonteCarlo是以其丰富的NASCAR赛事经验成为业内为数不多的名副其实的中型私人双门轿车之一,最初于1970年面世。该车装备新系列的高科技V6发动机,基本车型的输出功率为210马力(156千瓦)，高配置车型中装备240马力(179千瓦)的3.9升V6发动机。

你可以先用hive或者手写map/reduce程序。建议你直接使用hive，hive也像mysql一样可以建表。表里的数据就是对应从本地load到hadoop上的文件，格式自己定。然后用JDBC可以像操作mysql一样操作hive（sql语法稍有不同）

对于复杂的查询统计类需求，如果直接基于HBase API来实现，性能非常差，或者，可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析，这也继承了MapReduce所具备的延迟性。实现Impala与HBase整合。

5.11.第六季的最后一集

hive主要是走mapreduce。这个是hadoop框架的一个应用，使用java写的，，Impalad分为Java前端与C++处理后端

hive主要是走mapreduce。这个是hadoop框架的一个应用，使用java写的，，Impalad分为Java前端与C++处理后端

基于内存计算，对内存依赖性较大改用C++编写，意味着维护难度增大基于hive，与hive共存亡，紧耦合稳定性不如hive，不存在数据丢失的情况。

虚拟机的速度本身就非常慢， 还有就是hive的用法也很重要，不是随便写写就可以的 ，同样一种查询方法 ，写法不一样 算法和时间也都会不同

connect by中的条件就表示了父子之间的连接关系，比如 connect by id=prior pidconnect by [prior] id=parentid 这部分是用来指明oracle在查找数据时以怎样的一种关系去查找；比如说查找第二层的数据时用第一层数据的id去跟表里面记录的parentid字段进行匹配，如果这个条件成立那么查找出来的数据就是第二层数据，同理查找第三层第四等等都是按这样去匹配。

买名爵MG3 SW吧，很好的车，价格适中，配置很丰富，适合年轻人。

1）daemonize no 默认情况下，redis不是在后台运行的。如果需要在后台运行，把该项的值更改为yes；2）pidfile /var/run/redis.pid当Redis在后台运行的时候，Redis默认会把pid文件放在/var/run/redis.pid，你可以配置到其他地址。当运行多个redis服务时，需要指定不同的pid文件和端口；

select table_name , owner from dba_tables where owner="&1" or table_name = "&2" ;然后输入用户名，或者表名。

　　hbase在三者中更注重的是存储，它实现了类似mysql的double write机制，但是它是一种NoSQL的数据库，并且是可以支持列式存储的，算是比较大的一个内存Hash表。hbase也采用了类似mysql中的mvcc的思想通过时间戳来做版本控制。　　hbase是在hdfs基础之上的，可以算是数据的一种组织方式，是一种基于hadoop的分布式数据库系统。从数据库的角度来说，与mysql处在同一个层次，都是基于文件系统之上的管理数据的一种方法。　　hbase作为面向列的数据库，支持按列读取和行读取，并解决了关系型数据库的分表的一些需求，如:关系型数据库中有些表的列重复数据太多了，需要重新建表来存重复列的数据，减少表的大小。　　　　hive和impala则更偏向于查询分析，impala需要依赖hive的元数据，它们都有自己的查询分析引擎，只是impala是纯查询分析引擎。　　hive 本身并不执行任务的分析过程，而是推给了mapreduce,这点与impala大不同,hive本身提供了数据的格式化输出功能,但是hive转换的mr可能不是最高效的，调优方式有限，很多复杂的算法没有办法表达，毕竟sql的语义表达能力有限。　　hive与impala在查询分析这部分,hive明显的支持程度要比impala高,提供了很多内部函数，并且支持UDAF,UDF的方式　　从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比,hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据,hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。　　在使用层面上来看，hive在使用上更像数据库，它提供非常丰富的系统函数，各种数据的操作，hbase在这方面就不太像一般的关系型数据库，它还是一个key-val的NoSQL,这方面的操作支持很有限，impala在这方面也是比较弱。　　在计算模型层面上来看，hive是通过MR来计算的，这是一个偏向挪动数据到mr的计算节点来计算的模型，而impala则更多的是移动计算需求到DN上来做，数据不用动，最后变成了本地的磁盘IO。

安装impala 这里介绍使用rpm包安装的方式（需有root或sudo权限），基于源码包安装的方式待后续折腾。 1.2.1 安装前需知 impala能使用的内存无法超过系统的硬件可用内存（GA版，查询需要的内存如果超出硬件内存，则查询将失败），对内存要求高，...

在3.2版本以下的Impala中，这里提供一种基于Atlas Hive Hook的方式进行实时元数据刷新的方式。并提供了脚本 https://github.com/Observe-secretly/AutoRefreshImpala。它已经在生产环境稳定运行一年之久。好用的话请加星，也可关注作者其他项目Impala 利用了 Hadoop 生态系统中许多熟悉的组件。 Impala 可以（作为消费者或生产者）与其它 Hadoop 组件来交换数据，因此它可以灵活地适应您的 ETL 和 ELT pipelines（管道）。

不是纯数字的。Impala作为CDH中通用的即席查询引擎，速度比spark、hive等要快很多，它到底做了什么能让查询变快呢？如果对这个问题感兴趣，就来看看这篇文章吧！本章中的内容都源自于impala论文，可能跟最新的版本有些脱节，但是仍然很值得参考。一般查询引擎都会分为Frontend和Backend两部分，Frontend主要用于进行SQL的语法分析、词法分析、逻辑优化等，Backend则偏向底层做物理优化。

　　 绝地求生沙漠地图索Impala城市怎么搜索? 游戏中主要有八个城市，每个城市都有着风险与收益，资源也分布不同，那么关于沙漠地图城市攻略Impala打法，我以下介绍! 　 　绝地求生沙漠地图城市攻略 　　Impala城市是一座海滨小镇坐落在沿海地区，主要有北厂区和南城区两个区域，北厂的武器资源会比较多，南城能刷出来的主要是补给品和配件，而且还有不少高档货。一开始落在北厂的话，得赶紧先抢资源，这里的建筑布局和地形很适合打迂回战，也有足够的空间和对手周旋。南城最主要的还是那座教堂，可以把那里作为落地点，附近的资源也很富足，不过要小心被偷袭，毕竟地形比较复杂容易藏人。 　　Impala城还有个落地点就是中枢纽，这里资源比较少，落在这里基本没啥好处，还是要往南城和北厂方向走。总而言之，这座城就是分为三个部分，最富也最危险的就是南城和北厂，想抢资源除了靠技术还有要点运气，意料之外也是绝地求生大逃杀这个游戏的主题宗旨。 　　以上就是我带来的 绝地求生沙漠地图城市攻略 相关介绍，希望能帮助大家，更多 吃鸡手游版大全 精彩游戏在这里畅玩，敬请关注 手游网哦! 　　相关推荐 　　 绝地求生沙漠地图哪里资源多_沙漠地图常见问题 　　 绝地求生沙漠地图怎么进 吃鸡1.0正式版新地图进入方法 　　 绝地求生测试服怎么调沙漠地图_测试服沙漠地图怎么进 　　ps：想知道更多送vip的手游>>>点击进入< 手游APP>手游下载大全 第一时间获取【绝地求生：大逃杀】最新游戏资讯、活动福利信息，点击加入福利群：

Impala 获取hive 的 metadata Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS的文件后, 则需要在impala中执行下面两行命令:INVALIDATE METADATA table_name;describe table_name; 第一行命令 INVALIDATE METADATA 告诉impala 指定的 table 元数据已经过期, impala 将在下一次使用到该表时自动刷新元数据, 第二行命令即触发impala去更新元数据, 以免将来真正使用该表耗时太久. 如果Impala已经知道了Hive表的存在后, 又通过Hive增加或删除分区或alter table, 使用 refresh 命令即可更新元数据. refresh是对元数据进行增量更新, 和INVALIDATE METADATA相比, refresh命令使用成本低很多. 利用catalogd提供元数据服务。可以直接连DB也可以通过catalogd，一般是利用hive里的metastore获取数据。Impala高效的原因是其将原始数据缓存下来，catalogd启动会浏览缓存获取数据 因为impla默认catalogd会缓存，因此如果你重启的后，catalogd会将缓存数据存入到内存中，

impala擅长的是秒级查询数据，不擅长数据的清洗和计算

select floor((month(now())-1)/3)+1 as quarter;

5 Function指数据库内置的function，不讨论UDF。另外，操作符都不比较了，区别不大。5.1 数学函数功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值，有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数其中ATAN2接受两个参数（二维平面中的坐标）没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与，有 CEIL 天花板值，有 有，还有个别名CEILING 有，同hive EXP e的多少次，有 有，还有个函数E()返回e 有，同hive FLOOR 地板值，有 有 有 LN 以e为底的log，有 有 有 LOG 以某个double为底的log，有 有，还有两个特殊底的log：LOG2和LOG10 有，同hive MOD Oracle的MOD的计算方式为MOD(n2,n1)=n2 - n1 * FLOOR(n2/n1)，这与经典取模还不同，比如Oracle的MOD(-11,4)=-3，但经典取模等于1 在hive里取模用PMOD，返回值一定是个正数，比如PMOD(-11,4)=1。但这与经典取模还是不同，比如PMOD(-11,-4)=1，但经典取模等于-3 Impala的PMOD和hive的PMOD相同，另外Impala还有个FMOD和Oracle的MOD相同 POWER 求幂，有 有，还有个别名POW 有，同hive REMAINDER 取余，REMAINDER(n2,n1)=n2 - n1 * FLOOR(n2/n1) ROUND 舍入，支持1个参数和2个参数两种版本 有另外还有一个BROUND，使用HALF_EVEN舍入模式，见官方手册有，同Oracle SIGN 符号函数，有 有 有 SQRT 开方，有 有 有 TRUNC 截取数值的小数点后多少位（如果是负值则往前推） DEGREES/RADIANS 角度/弧度互转 同hive POSITIVE/NEGATIVE 相当于在数值前加+/-号（因此没什么卵用） 同hive PI 返回pi值 同hive FACTORIAL 阶乘，1.2.0以后才有 CBRT 求立方根，1.2.0以后才有 SHIFTLEFT/SHIFTRIGHT/SHIFTRIGHTUNSIGNED 按位左移/右移/无符号右移 GREATEST/LEAST 返回一串值中的最大/最小值，这串值的类型可以是任意，只要可比较大小（所以其实不是数学函数而是通用比较） 有，1.1.0以后 有 5.2 字符（串）函数功能 Oracle Hive Impala ASCII 输入必须char，返回该字符的ascii数值 输入String，返回该String第一个字符的ascii数值 同hive BASE64 / UNBASE64 将二进制值转为base64的String（UN则是反向） CONCAT CONCAT(char1, char2)char或char2均可为CHAR,VARCHAR2,NCHAR,NVARCHAR2,CLOB, or NCLOB之一concat(string|binary A, string|binary B)可以有多个参数另外提供CONCAT_WS用于指定特殊分隔符的连接同hive（除了不支持binary类型），且也有CONCAT_WS DECODE/ENCODE string decode(binary bin, string charset) binary encode(string src, string charset)编码和解码用的，用于支持hive特有的binary类型（其实oracle和impala也有DECODE，但作用完全不同，见条件函数中的DECODE） FIND_IN_SET find_in_set(string str, string strList)strList是用","分割的一组string，该函数将寻找strList中第一个精确匹配的str同hive FORMAT_NUMBER 将数字格式化为string GET_JSON_OBJECT 抽取JSON对象，不常用 IN_FILE in_file(string str, string filename)检测str是否为filename对应文件中的某行，不常用INITCAP 将每个单词（以空白分隔）转换为首字母大写其余小写的形式 同oracle，1.1.0开始有 同oracle INSTR { INSTR| INSTRB| INSTRC| INSTR2| INSTR4}(string , substring [, position [, occurrence ] ])搜索子串，不同数据类型调用名不同，最多可带四个参数，其中第三个是开始位置，第四个是出现的第几次instr(string str, string substr)只接受两个参数同hive LENGTH { LENGTH| LENGTHB| LENGTHC| LENGTH2| LENGTH4}(char)串长，不同数据类型调用名不同有（仅LENGTH） 同hive LEVENSHTEIN 返回两个串的Levenshtein距离（编辑距离）1.2.0后才有 LOCATE 特殊情况的INSTR，可以指定匹配的开始位置。Oracle因为本来INSTR就支持所以并不需要该函数 同hive LOWER 转小写 有，且有一个别名叫LCASE 同hive LPAD / RPAD LPAD(expr1, n [, expr2 ])在expr1之前用expr2填充n个字符，如expr2省略默认用n个单空格填充。RPAD类似只是在右边有，但expr2不能省略 同hive LTRIM / RTRIM LTRIM(char [, set ])去掉char左侧包含在set中的字符，如省略set，则只去除空格符。RTRIM类似只是在右边有，但没有set参数，即只能去除空格符 同hive

Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速因为c++直接编译成机器指令的，执行效率相对java要高一些，java是在jvm虚拟机里运行的，效率相对c++要低一些。就好比苹果手机和android手机一样，android用java开发的app体验总的来说流畅度还是没有objective-c、swift编写的app（objective-c、swift也是编译成机器指令的）好

HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBas

买不到，停产了。Impala正式停产。雪佛兰Impala最早于1958年推出，车型历史已有62年，至今已发展10代车型。雪佛兰Impala的停产将为未来纯电动悍马的投产让路。随着汽车市场需求的变化，消费者对于轿车的需求量日渐下降，导致像Impala这类型的轿车销量大幅下滑。在Impala生产周期的末期，雪佛兰砍去其入门车型，这使得Impala的入门价格的升高，让其销量雪上加霜。2019年Impala的销量为44978辆，同比下降20.5%，这样的销量成绩无疑进一步加速了车型的停产。目前官方尚未公布Impala的后继车型，但不排除该名称以后将重新启用。目前雪佛兰Impala在底特律的哈姆特拉克工厂制造。此前通用汽车向这家工厂投资22亿美元，用于升级工厂为投产电动车型作准备。未来纯电动悍马将出自该厂。

打开【开始菜单】点击运行输入【cmd】后按回车键输入【tasklist】查询到后台所有正在运行的会话输入【taskkill／？】查询用法自行关闭【impala】程序

set compression_codec=snappy; set parquet_file_size=512M; create table if not exists xx.xxx_tmp like xx.xxx; insert overwrite xx.xxx_tmp partition(etl_dt) select * from xx.xxx where substring(etl_dt,1,7)="2020-02"; --删除指定月的分区数 alter table xx.xxx drop partition(substring(etl_dt,1,7)="2020-02"); --将备份分区数据重新插入 insert into xx.xxx partition(etl_dt) select * from xx.xxx_tmp; drop table if exists xx.xxx_tmp; set parquet_file_size=256M; https://www.pianshen.com/article/466643134/

impala在查询一些大表的时候，查询特别慢 按SQL调优的套路来，explain一下发现了一个很隐蔽的warning： Cool！10倍的提升，相对Hive20倍的提升，和单表查询一样的迅速！ 「COMPUTE STATS」前 指令： 返回： 指令： 返回： 「COMPUTE STATS」后 指令： 返回： 指令： 返回： 看来「COMPUTE STATS」的作用就是得出Impala原先不知道的值（-1）。

1959年,雪佛兰设计生产出至今仍然令人回味无穷的Impala，到了21世纪的现在，仍然是汽车玩家争相收藏的经典之作。在那时，Impala的诞生，包含了雪佛兰无比的创意，表现出无比的竞争力，同时体现了雪佛兰降低成本策略的成功。它在当时的影响力，甚至令到整个美国汽车市场都受到巨大的冲击力。那时候的美国非常流行一首歌曲“SeetheUSAinyourChevrolet”，曲中的形象，就是这辆令人魂牵梦绕的Impala。

Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。

前面介绍了HIVE的 ANALYZE TABLE命令 ， IMPALA也提供了一个类似的命令叫COMPUTE STATS。这篇文章就是讲讲这个命令。 IMPALA的 COMPUTE STATS 是做啥的 和HIVE的ANALYZE TABLE类似，这个命令主要也是为了优化查询，加快查询的速度。本来IMPALA是依靠HIVE的ANALYZE TABLE的，但是这个命令不是很好用同时不稳定，所以IMPALA自己实现了个命令完成相同功能。 语法 例子 效果如下，没有用过COMPUTE INCREMENTAL STATS的分区是 -1 执行 COMPUTE STATS dw_wy_video_kqi_cell_hourly 语句之前的效果，可以看到有很多分区的数据并未统计执行 COMPUTE STATS dw_wy_video_kqi_cell_hourly 后的效果

1、在impala中建立无分区的表，例如gxzl_kgx_drw_NPcreate table if not exists gxzl_kgx_drw_NP (mat_track_no string,materialcode string,id double,defectid double,mainno string,unitno string,side string,x double,y double,defectclass string,defectclasscode string,imagefile string,mat_act_width double,mat_act_len double,prod_end_time_zd string,reccreatetime string,equipmentcode string,num double,seq double,len_sum bigint,len_tot bigint,x_sum bigint,y_sum bigint,z_sum bigint,x_drw double,y_drw double,z_drw double) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";112、在impala中建立需要的有分区的表，例如gxzl_kgx_drwcreate table if not exists gxzl_kgx_drw (materialcode string,id double,defectid double,mainno string,unitno string,side string,x double,y double,defectclass string,defectclasscode string,imagefile string,mat_act_width double,mat_act_len double,prod_end_time_zd string,reccreatetime string,equipmentcode string,num double,seq double,len_sum bigint,len_tot bigint,x_sum bigint,y_sum bigint,z_sum bigint,x_drw double,y_drw double,z_drw double) **partitioned by (mat_track_no string)** ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";113、将文本文件插入到无分区表中load data inpath "/user/gxzl_kgx_drw.txt" into table gxzl_kgx_drw_NP;11注：impala的load只能使用hdfs文件路径，如果你的数据放在本地上，要先上传到hdfs中。4、利用insert into…select向分区表中插入数据insert into table gxzl_kgx_drw PARTITION(mat_track_no) select materialcode,id,defectid,mainno,unitno,side,x,y,defectclass,defectclasscode,imagefile,mat_act_width,mat_act_len,prod_end_time_zd,reccreatetime,equipmentcode,num,seq,len_sum,len_tot,x_sum,y_sum,z_sum,x_drw,y_drw,z_drw,**mat_track_no** from gxzl_kgx_drw_NP; 11

impala设置sum返回类型impala 用法同hiveAggregate 聚合函数appx_median([DISTINCT|ALL] T col)avg([DISTINCT|ALL] col)count([DISTINCT|ALL] col)group_concat([ALL] col [, separator])max([DISTINCT | ALL] T col)min([DISTINCT | ALL] T col)ndv([DISTINCT | ALL] col)stddev([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的标准偏差stddev_pop([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的总体标准偏差stddev_samp([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的无偏样本标准差sum([DISTINCT | ALL] col)variance([DISTINCT | ALL] col) 一个聚合函数，返回一组数字的方差。这是一个数学性质，表示值与平均值之间的距离差。返回值可以为零（如果输入为单个值或一组相同的值），否则为正数variance_pop([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的总体标准偏差variance_samp([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的无偏样本标准差var_pop(col) 返回组中数字列的方差var_samp(col) 返回组中数字列的无偏样本方差————————————————版权声明：本文为CSDN博主「我的海_」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/kk25114/article/details/103999808

impala和hive的区别主要有以下几个：1、执行计划不同：Impala:把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map-reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。Hive的执行计划分成map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。2、数据流不同：Impala:采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用。Hive:采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。3、所使用的内存不同：Impala:在遇到内存放不下数据时，会直接返回错误，而不会利用外存，这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。Hive:在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。4、调度不同：Impala:调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。Hive:任务调度依赖于Hadoop的调度策略。

项目中应用服务直接通过jdbc连接impala做数据查询，其他遇到一个问题，查询impala时因为没有设置查询超时，有些大sql一直占用连接，同时这个sql在impala集群中执行着，也占用了impala集群的资源，这样挤压了其他sql的响应。所以这时候设置查询超时，让连接断开，空闲出集群资源能够很大程度上提升服务的稳定性。 连接impala的jdbc主要有cloudera jdbc和hive jdbc。因为需要使用kerberos认证来连接impala，最开始同事为了简单话选择了hive jdbc，配置kerberos也方便（ 官方推荐 Cloudera JDBC Connector ）。开始用的很爽，但后面发现并不能设置查询超时（Statement.setQueryTime()无效，但是如果通过hive jdbc连接查询hive的话是能够生效的--- HIVE-4924 ，查询impala却不行）。最后想查询下hive jdbc是否还有其他参数能够设置，通过几天的寻找，最终却无果。 后来把目光放在了cloudera jdbc上，通过文档中的参数，发现一个SocketTimeout参数，并在本地尝试了cloudera jdbc配置上SocketTimeout这个参数，在自测过程上都出现了大的查询没有执行完，因为SocketTimeout时间到了而断开并抛出socket timeout exception，当时很开心，以为问题解决了，当把这个拿给同事时，同事试了几次，有时候会timeout断开，有时候却根本不断开，直到sql执行成功返回，基本宣布这个参数失败。 再一次失败后，都快觉得这个问题搞不定了，我觉得不太可能是官方定义了一个不靠谱的参数，更可能是自己理解上面的错误，后来又反复查看了这个参数的解释（The number of seconds after which Impala closes the connection with the client application if the connection is idle），一旦连接空闲超过这个时长，impala就会关闭应该客户端的连接。什么叫connection is idle，以及它为何叫socketTimeout却不是查询超时的英文呢？socket是网络层，而且在参数定义中，说连接空闲，而不是连接占用的时间。有了这些疑问后，又搜索查询了一番，最终在一篇文章中，很详细的解释了jdbc中的 各种timeout 。通过这篇文章的讲解，我知道我之前在hive jdbc配置的Statement.setQueryTime()是statement timeout，它是依赖于更低基本的socket timeout, impala没有生效的原因很大可能是对于impala的查询statement并没有去处理超时（Statement Timeout Execution Process for JDBC Driver），而对hive查询却做了处理。 而cloudera jdbc提供了socket timeout参数，也在statement timeout提供了超时的处理，即statement查询超时后会中断查询并抛出java.sql.SQLTimeoutException。所以配置上Statement.setQueryTime()，就能够在查询超过timeout值后抛出异常，关闭连接。 最后讲queryTimeOut配置入DataSource，与orm结合，查询超时问题算告一段落。 cloudera jdbc: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-11-x/topics/impala_jdbc.html#jdbc_driver_choice query timeout: https://www.cubrid.org/blog/understanding-jdbc-internals-and-timeout-configuration 带有kerberos验证连接impala： http://blog.csdn.net/tlqfreedom/article/details/75220058

说起美系肌肉跑车，相信很多人第一想到的就是雪佛兰品牌。作为美系品牌的代表车企之一，除了咱们国人熟悉的“大黄蜂” 雪佛兰Camaro以外，雪佛兰Impala（黑斑羚）在美国的汽车历史上也有着重要的意义。Impala这个名字源于雪佛兰旗下豪华轿车Bel Air的顶级型号。在最初在设计上，雪佛兰的设计师团队在这款车的外形上使用了当时最为新潮的设计，如此与众不同的外观在1958年一经亮相就受到了诸多消费者们的追捧。雪佛兰感受到了这款车的成功，在上市的第二年也就是1959年推出了第二代车型，随后成为雪佛兰品牌下的一个独立系列。雪佛兰Impala 仅生产两年，其受欢迎程度就直线上升，1960款车型的总产量接近512,000 辆。Impala始终保持典型的"美式风格"，一直以来都是肌肉感十足，成为美国汽车文化经典的象征和标识。我们现在依然可以很多美剧，以及经典的GTA游戏中看见其身影。其中1964款的雪佛兰Impala被很多90年代初的美国西岸的说唱歌手们所称赞，如Eazy-E, Dr Dre, Skee-Lo, The Game, Snoop Dogg等。1965年，雪佛兰Impala单年销量突破百万辆，在当时的美国市场堪称惊人的数据，并成功的被载入史册。1960年款的雪佛兰Impala 标配了直列六缸发动机，最低配置搭载的是283立方英尺（4.7 升）发动机，最大功率170马力。往上的配置分别是搭载283 立方英寸V8发动机的车型，最大功率230马力，而最顶级的车型搭载348立方英寸（5.7 升）的发动机，当年可以购买到五个动力版本，最大功率从250马力覆盖到335马力。今天介绍的这款雪佛兰Impala发动机盖下搭载的是283立方英寸的低功率V8发动机，动力方面确实没什么说的，毕竟是最低配，但这辆车吸引人的地方在于，极低的公里数。据卖家介绍，这辆车截至目前总行驶里程仅有了20,000 英里（32,150 公里），并且卖家肯定这是绝对真实的里程。通过发动机舱，我们可以看到车辆好像从未进行过修复，考虑到汽车外观整体的状况，那么这辆雪佛兰Impala 一生中的很有大部分时间都是在室内度过。说实话听起来有点令人难以置信，一辆五十年的车仅仅行驶了2万英里。据卖家介绍，可以支持任何机构的检测鉴定，通过这些照片我相信这辆车里程的真实性。关于这辆车背后的故事也相当有意思，这辆车的主人是一位女士，学生时代结束后家人送给了她这款跑车，不过她并不懂维修方面的问题。所以在驾驶一段时间后发现车辆发动机的管路有一处渗漏，导致车辆无法启动，所以就把车里放在车库里。就这样这辆车一直存放到现在，而车主也已经离开了这个世界。雪佛兰Impala被称为美式肌肉车的经典之作，目前这辆车在互联网上的竞价相当激烈。截至目前，最高出价达到了24,900美元（约合16万元人民币），但仍未达到卖家的低价。如果您不想与其他人竞争，希望直接一口价将雪佛兰Impala 带回家，没问题，价格为40,000 美元（约合25万元人民币）这个价格在美国市场几乎与全新宝马X3的起价相同。文章结尾我想问问大家，同为美式肌肉跑车下面这辆雪佛兰Camaro和本章中介绍的雪佛兰Impala（黑斑羚）你更喜欢谁呢？

impala 是黑斑羚。读音：英[ɪmˈpɑːlə] 美[ɪmˈpɑːlə] 复数：impalas

impala并发设置通过查了Impala的代码，出现这种报错一般是由于两种情况造成：一种情况是可用内存不足；另一种情况是impalaservicepool已经满了。Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。优点:Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。使用了支持Datalocality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

雪佛兰·Impala，中文译名为“黑斑羚”；是雪佛兰旗下的一款经典车系品牌。目前在售款与国内的“别克·君越”共享底盘平台，定位于迈锐宝之上，在美国的定价比君越略低数千美元，跟竞争对手福特金牛座、道奇Charger一样属于平价中大型轿车（C级车），主打的是以更实惠的价格提供更大的空间和更舒适的行车感受。

一、Impala简介Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。二、安装要求1、软件要求l Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)l CDH 4.1.0 or laterl Hive l MySQL注意：Impala不支持在Debian/Ubuntu, SuSE, RHEL/CentOS 5.7系统中安装。2、硬件要求在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。三、安装准备1、操作系统版本查看>more/etc/issueCentOSrelease 6.2 (Final)Kernel on an m2、机器准备10.28.169.112mr510.28.169.113mr610.28.169.114mr710.28.169.115mr8各机器安装角色mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-storemr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad3、用户准备在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh

项目整体架构图： Controller Service WebResult postman测试结果：

通常是由于系统内存不足导致的，这可能是由于Impala执行大量的复杂查询或系统负载过高导致的。下面是一些可能的解决方法：1.增加系统内存：在执行Impala查询之前，可以考虑增加系统的内存，以便在处理大量数据时提供更多的资源。2.优化查询：优化查询可以帮助减少系统资源的使用，尤其是在执行大型复杂查询时。3.调整Impala配置：可以调整Impala的配置参数，例如调整内存池大小、查询超时时间等，以便更好地利用系统资源。4.升级Impala版本：在某些情况下，更新Impala版本可能会解决一些内存问题。