impala和hive的关系_Impala

1.Impala性能优化总结

2.impala+cannot+allocate+memory怎么处理？

3.impala为什么比hive快

4.IMPALA常用命令COMPUTE STATS简述

5.雪佛兰impala买得到吗

雪佛兰IMPALA是通用汽车中销量最大的车型，2003年在美国的销量高达26万7882辆。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。

Impala性能优化总结

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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，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。

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impala+cannot+allocate+memory怎么处理？

通常对于大数据量来说，Parquet文件格式是最佳的

?在impala外生成数据时，最好是text格式或者Avro，这样你就可以逐行的构建文件，到了impala之后，再通过简单的 insert ... select 语句将其转换为Parquet格式

?合适的分区策略可以对数据进行物理拆分，在查询的时候就可以忽略掉无用数据，提高查询效率，通常建议分区数量在3万以下(太多的分区也会造成元数据管理的性能下降)

?虽然使用string类型也可以作为分区key，因为分区key最后都是作为HDFS目录使用，但是使用最小的整数类型作为分区key可以降低内存消耗

?默认情况下，Impala的 insert ... select 语句创建的Parquet文件都是每个分区256M(在2.0之后改为1G了)，通过Impala写入的Parquet文件只有一个块，因而只能被一个机器当作一个单元进行处理。如果在你的Parquet表中只有一个或者几个分区，或者一个查询只能访问一个分区，那么你的性能会非常慢，因为没有足够的数据来利用Impala并发分布式查询的优势。

我们可以通过如下方式来降低到客户端的数据量:

?在执行之前使用EXPLAIN来查看逻辑规划，分析执行逻辑

?Impala join查询最简单的优化手段就是通过使用 compute stats 来收集join中每张表的统计信息，然后由Impala根据表的大小、列的唯一值数目等来自动优化查询。为了更加精确地获取每张表的统计信息，每次表的数据变更时(如执行 insert 、 load data 、 add partition 、或 drop partition 等)都要重新执行一遍 compute stats 。

?如果join查询中表的统计信息不全或者Impala选择的join顺序不是最优时，你可以在 select [distinct 、all] 之后指定 straight_join 来覆盖掉impala的join顺序如:

这样Impala就会使用查询语句中表的顺序来指导join的处理。

当使用 STRAIGHT_JOIn 技术时，你必须手动指定join查询中表的顺序而不是依赖于Impala优化器。Impala优化器使用特殊的手段来估算join中每个阶段的结果集大小，而对于手动指定顺序来说，可以根据如下方式开始，然后再手动调节来达到最优:

例如:如果你的表的大小如下: BIG 、 MEDIUM 、 SMALL 和 TINY ，那么你的顺序应该如此: BIG join TINY join SMALL join MEDIUM 。

? Impala查询优化器根据表的绝对或者相对大小来选择不同技术来执行join查询。默认情况下是 broadcast join ，右边的表都是小于左边的表，右边的表的内容会被分发到其他的查询节点中。

? 另一种技术就是 partitioned join ，这种技术更加适用于大小差不多大的大表join，使用这种方式的话，每张表中的分区都会把数据分发到其他节点中，这样就可以这些数据子集就可以并发处理了。 broadcast 或者 partition join 的选择是根据 compute stats 集到的可用统计指标来衡量的。对于指定查询语句，可以通过执行 EXPLAIN 就可以查看选用的是哪个join策略。

? 当join中表或者列的统计指标不可用时，Impala将无统计指标的表认为统计指标都为0，这些表都将作为右表处理。

?想要了解Impala查询的高性能注意事项，可以阅读查询的 EXPLAIN 输出，你可以获取 EXPLAIN 的执行，而无须真正的执行query。

?想要查看一个查询的物理性能特性的概览，可以在执行查询之后立马在 impala-shell 中执行 SUMMARY 命令，输出的信息中将展示哪个阶段耗时最多，以及每一阶段估算的内存消耗、行数与实际的差异。

?想要了解查询的详细性能特征，可以在执行查询之后立马在 impala-shell 中执行 PROFILE 命令,这些底层的信息包括内存、CPU、I/O以及网络消耗的详细信息，因此只能在一个真实的查询之后才可用。

? EXPLAIN 语句概述了查询将执行的逻辑步骤，例如如何在节点间分配工作以及中间结果如何合并为最终结果, 这些你都可以在查询真正执行之前获得，你可以使用这些信息来检查查询是否会以某种非高效的方式执行。

自底向上读取EXPLAIN的输出:

EXPLAIN 也会在 PROFILE 结果的头部输出。

? SUMMARY 命令可以输出每一阶段的耗时，可以快速地了解查询的性能瓶颈，与 PROFILE 输出一样，它只能在查询之后才可用，并且显示实际的时间消耗。 SUMMARY 输出也会在PROFILE的头部输出的显示。

? PROFILE 语句将产生一个关于最近一次查询的底层报告的详细信息展示。与 EXPLAIN 不同，这些信息只在查询完成之后才会生成，它显示了每个节点上的物理详细信息如:读取的字节数，最大内存消耗等。

你可以根据这些信息来确定查询时I/O密集型，还是CPU密集型，网络是否导致瓶颈，是否某些节点性能差但是其它节点性能好等信息。

impala为什么比hive快

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。

2.优化查询：优化查询可以帮助减少系统的使用，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。

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。

IMPALA常用命令COMPUTE STATS简述

Impala自称数据查询效率比Hive快几倍甚至数十倍，它之所以这么快的原因大致有以下几点：

真正的MPP查询引擎。

使用C++开发而不是Ja，降低运行负荷。

运行时代码生成（LLVM IR），提高效率。

全新的执行引擎（不是Mapreduce）。

在执行SQL语句的时候，Impala不会把中间数据写入到磁盘，而是在内存中完成了所有的处理。

使用Impala的时候，查询任务会马上执行而不是生产Mapreduce任务，这会节约大量的初始化时间。

Impala查询解析器使用更智能的算法在多节点上分布式执行各个查询步骤，同时避免了sorting和shuffle这两个非常耗时的阶段，这两个阶段往往是不需要的。

Impala拥有HDFS上面各个data block的信息，当它处理查询的时候能够在各个datanode上面更均衡的分发查询。

另外一个关键原因是，Impala为每个查询产生汇编级的代码，当Impala在本地内存中运行的时候，这些汇编代码执行效率比其它任何代码框架都更快，因为代码框架会增加额外的延迟。

雪佛兰impala买得到吗

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

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448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。