2. Impala User-‐defined FuncAons (UDFs) • Tuple => Scalar value • Substring • sin, cos, pow, … • Machine-‐learning models • Supports Hive UDFs (Java) • RelaAvely unpleasurable • Slower • Impala (naAve) UDFs • C++ interface designed for efficiency • Similar to Postgres UDFs • Runs any LLVM-‐compiled code 2 4. LLVM: C++ example 4 bool StringEq(FunctionContext* context,! const StringVal& a
For the inaugural episode of Women Leaders in Technology on The AI Forecast, we welcomed Kari Briski – Vice President AI Software Product Management at NVIDIA. Kari shared the stories and strategies that inform her leadership style (like GSD or “getting stuff done”), what it means to trust your instinct, and the advice she gives to young women embarking on a career in technology and to women furth
Apache Impala is the open source, native analytic database for open data and table formats. Follow us on Twitter at @ApacheImpala! Do BI-style Queries Impala provides low latency and high concurrency for BI/analytic queries on the Hadoop ecosystem, including Iceberg, open data formats, and most cloud storage options. Impala also scales linearly, even in multitenant environments. Unify Your Infrast
Documentation Download Apache Parquet is an open source, column-oriented data file format designed for efficient data storage and retrieval. It provides high performance compression and encoding schemes to handle complex data in bulk and is supported in many programming language and analytics tools.
fluentdでHDFSへ書き込んだログをImpalaですぐに実行したい。Impala1.2.Xで，Impalad，Catalogd + StateStoreの構成で試験的に稼働させている。CatalogdとStateStoreの役割については，いつも参考にさせていただいているKernel023さんの参考リンクに詳しく説明されている。Catalogdサービスを動かしていればImpala経由で実行したDDLによる変更は，クラスタ内の他のImpaladにも反映されるようだ。なお，HueのImpala Query UIから『METASTOREカタログの更新』を実行するとInvalid method name: 'ResetCatalog' (code THRIFTAPPLICATION): Noneとエラーになる。クエリでinvalidate metadataと実行することは問題ない。現在，fl
（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
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
Tutorial: Executing Hive or Impala Queries with Python This post talks about Hue, a UI for making Apache Hadoop easier to use. Hue uses a various set of interfaces for communicating with the Hadoop components. This post describes how Hue is implementing the Apache HiveServer2 Thrift API for executing Hive queries and listing tables. The same interface can also be used for talking to Cloudera Impal
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,
Hive Hacksあれこれ。内容はほぼO’REILLY Hadoop Hacksからの引用そのまんま。ただの個人メモなのだが、ずうずうしく公開させてもらいます。いろんなところに記録しておいてもすぐに「あれ、あのメモどこやったっけ」となるのでここに書くのが一番なんだよね。書いたからって理解できるわけでもないんだが… （初めに書いておくと、この投稿長いです） 基本原則的なこと。 ●UPDATEは回避する 処理速度が遅延するため、UPDATEを多数含むようなSQLをHiveSQLに変換することは避けるべき ●MapReduceタスクのオーバーヘッド Hiveは「高スループットを目指す処理には向いているが、低レンテンシを目指す処理には向いていない」というMapReduce処理の特徴を引き継いでいる。MapReduceタスクのオーバーヘッドが付きまとうことを念頭におく。 ●並列分散ができない処理
Impalaを、軽ーくさわってみた記録。せっかくなのでHiveとも比較してみた。実行環境はAWSのm1.largeインスタンスに構築したHadoop疑似分散モード。セットアップ方法は前回投稿に記載。 サンプルデータをダウンロードする。マシンの適当な場所で以下実行。このリンクいつまであるかわからないけど、以前のHive演習用に使ったサンプルです。 $ wget http://image.gihyo.co.jp/assets/files/book/2012/978-4-7741-5389-6/download/sample.zip $ unzip sample.zip この中のtsvファイルを、HDFSにputする。これは相対パス指定。 $ hadoop fs -put /tmp/sales.tsv test/ Impala shellを起動して、テーブルを作成する。 元データはファイル名では
11/26 の『Hadoopソースコードリーディング 第13回』でCloudera Impalaの発表をしてきました。 きっかけはTwitter上で、ビールの化身 も◯す の外道父を呼べば？から始まって、１分かからず依頼ツィートが飛んできて引き受けた感じで、Twitterで数分で全てが完結する非常にフットワークの軽い業界になります。 それでは、発表資料や補足などを書いていきます。 リンク Eventbrite : Hadoopソースコードリーディング 第13回 Twitter #hadoopreading togetter : Hadoopソースコードリーディング 第13回 まとめ Inside Impala Coordinator at HSCR 13th – Go ahead! by @repeatedly Inside Impala -Query Exec Engine- by @o
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