Apakah Impala dalam data besar?
Apakah Impala dalam data besar?

Video: Apakah Impala dalam data besar?

Video: Apakah Impala dalam data besar?
Video: Introduction To Impala | Impala Hadoop Tutorial | Impala Tutorial | Hadoop Tutorial | Simplilearn 2024, Mungkin
Anonim

Impala ialah enjin pertanyaan pemprosesan selari sumber terbuka secara besar-besaran di atas sistem berkelompok seperti Apache Hadoop. Ia dicipta berdasarkan kertas Dremel Google. Ia adalah enjin pertanyaan seperti SQL interaktif yang berjalan di atas Hadoop Distributed File System (HDFS). Impala menggunakan HDFS sebagai storan asasnya.

Mengenai ini, apakah Impala dan sarang?

Apache sarang ialah standard yang berkesan untuk SQL-in-Hadoop. Impala ialah enjin pertanyaan SQL sumber terbuka yang dibangunkan selepas Google Dremel. Cloudera Impala ialah enjin SQL untuk memproses data yang disimpan dalam HBase dan HDFS. Impala kegunaan sarang megastore dan boleh menanyakan sarang jadual secara langsung.

Tambahan pula, yang manakah lebih baik sarang atau Impala? Apache sarang mungkin tidak sesuai untuk pengkomputeran interaktif sedangkan Impala dimaksudkan untuk pengkomputeran interaktif. sarang adalah Hadoop MapReduce berasaskan kelompok sedangkan Impala ialah lebih seperti pangkalan data MPP. sarang menyokong jenis yang kompleks tetapi Impala tidak. Apache sarang adalah toleran kesalahan sedangkan Impala tidak menyokong toleransi kesalahan.

Juga ditanya, kenapa kita menggunakan Impala?

Impala menyokong pemprosesan data dalam memori, iaitu, ia mengakses/menganalisis data yang ialah disimpan pada nod data Hadoop tanpa pergerakan data. Awak boleh capaian data menggunakan Impala menggunakan Pertanyaan seperti SQL. Impala menyediakan akses yang lebih pantas untuk data dalam HDFS jika dibandingkan dengan enjin SQL yang lain.

Apakah sarang dalam data besar?

Apache sarang ialah data sistem gudang untuk data ringkasan dan analisis dan untuk pertanyaan besar data sistem dalam platform Hadoop sumber terbuka. Ia menukarkan pertanyaan seperti SQL kepada kerja MapReduce untuk pelaksanaan mudah dan pemprosesan volum yang sangat besar. data.

Disyorkan: