打赏

Kudu-Impala集成特性

 

 

  不多说,直接上干货!

 

Kudu-Impala 集成特性

  CREATE / ALTER / DROP TABLE

  Impala 支持使用 Kudu 作为持久层来 creating(创建),altering(修改)和 dropping(删除)表。这些表遵循与 Impala 中其他表格相同的 Internal / external(内部 / 外部)方法,允许灵活的数据采集和查询。

 

  INSERT

  数据可以使用与那些使用 HDFS 或 HBase 持久性的任何其他 Impala 表相同的语法插入 Impala 中的 Kudu 表。

 

  UPDATE / DELETE

  Impala 支持 UPDATE 和 DELETE SQL 命令逐行或批处理修改 Kudu 表中的已有的数据。选择 SQL 命令的语法与现有标准尽可能兼容。除了简单 DELETE 或 UPDATE 命令之外,还可以 FROM 在子查询中指定带有子句的复杂连接。

 

  Flexible Partitioning(灵活分区)

  与 Hive 中的表分区类似,Kudu 允许您通过 hash 或范围动态预分割成预定义数量的 tablets,以便在集群中均匀分布写入和查询。您可以通过任意数量的 primary key(主键)列,任意数量的 hashes 和可选的 list of split rows 来进行分区。参见模式设计。

 

  Parallel Scan(并行扫描)

  为了在现代硬件上实现最高的性能,Impala 使用的 Kudu 客户端可以跨多个 tablets 扫描。

 

  High-efficiency queries(高效查询)

  在可能的情况下,Impala 将谓词评估下推到 Kudu,以便使谓词评估为尽可能接近数据。在许多任务中,查询性能与 Parquet 相当。

  有关使用 Impala 查询存储在 Kudu 中的数据的更多详细信息,请参阅 Impala 文档。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

欢迎大家,加入我的微信公众号:   大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑          Java从入门到架构师
 
 
 

同时,大家可以关注我的个人博客

   http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/      http://www.cnblogs.com/sunnyDream/   

   详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html

 

  人生苦短,我愿分享。本公众号将秉持活到老学到老学习无休止的交流分享开源精神,汇聚于互联网和个人学习工作的精华干货知识,一切来于互联网,反馈回互联网。
  目前研究领域:大数据、机器学习、深度学习、人工智能、数据挖掘、数据分析。 语言涉及:Java、Scala、Python、Shell、Linux等 。同时还涉及平常所使用的手机、电脑和互联网上的使用技巧、问题和实用软件。 只要你一直关注和呆在群里,每天必须有收获

 

      对应本平台的讨论和答疑QQ群:大数据和人工智能躺过的坑(总群)(161156071) 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

posted @ 2017-09-28 16:53  大数据和AI躺过的坑  阅读(2904)  评论(0编辑  收藏  举报