Cloudera impala y hadoop
Cloudera es un software y servicios proveedor líder Hadoop en el mercado de grandes datos. Al igual que Apache Taladro, tecnología Impala de Cloudera busca mejorar el tiempo de respuesta de la consulta interactiva para los usuarios de Hadoop. Apache Hive ha proporcionado un mecanismo de consulta familiar y de gran alcance para los usuarios de Hadoop, pero los tiempos de respuesta de consulta a menudo son inaceptables debido a la dependencia de la colmena en MapReduce. La respuesta de Cloudera a este problema es Impala.
Cloudera ha desarrollado un motor de consulta MPP, escrito en C ++, para reemplazar la capa de MapReduce apalancado por Apache Hive. A diferencia de Dremel y Taladro, Cloudera decidió que un motor de C ++ MPP nativa - en lugar de un motor de Java - fue la respuesta para las consultas de Hadoop rápidas e interactivas.
Tenga en cuenta que Impala utiliza HiveQL como interfaz de programación, y los motores de Impala Consulta Exec se co-ubicada con nodos de datos HDFS, en consonancia con el enfoque de Hadoop de datos de co-localizar con las tareas de procesamiento. Impala también puede utilizar HBase como almacén de datos. En este sentido, Impala es una extensión de Hadoop, proporcionando una alternativa muy alto rendimiento para el modelo de colmena-on-top-of-MapReduce.
Cloudera y Twitter lideraron el desarrollo del nuevo formato de archivo de Hadoop, que se puede utilizar con Impala y está disponible como código abierto en GitHub. El formato de archivo parqué proporciona un medio columnar robusta para almacenar datos en Hadoop. Es compatible con la compresión y codificación altamente eficiente, y es eficaz para almacenar estructuras de datos anidadas.
Usted puede encontrar la tecnología Impala de Cloudera, que también fue inspirado por Dremel invento de Google.
Hadoop como un archivo consultable de datos de almacén de frío Una multitud de estudios muestran que la mayoría de los datos en un almacén de datos empresariales rara vez se preguntó. Proveedores de bases de datos han respondido a estas observaciones mediante la implementación de sus propios métodos para…
Hadoop Sqoop para grandes datos Sqoop (SQL-a-Hadoop) es una herramienta de datos grande que ofrece la capacidad de extraer datos de los almacenes de datos no Hadoop, transformar los datos en una forma utilizable por Hadoop, y luego cargar los datos en HDFS. Este proceso se llama…
¿Cómo empezar a trabajar con la colmena apache No hay mejor manera de ver lo que es lo que al instalar el software de la colmena y darle una prueba de funcionamiento. Al igual que con otras tecnologías en el ecosistema Hadoop, no se necesita mucho tiempo para empezar.Si usted tiene el tiempo y…
La gestión de grandes datos con Hadoop HDFS y MapReduce: Hadoop, un marco de software de código abierto, utiliza HDFS (el sistema de archivos distribuido Hadoop) y MapReduce para analizar grandes volúmenes de datos en clústeres de hardware que la mercancía es, en un entorno de computación…
Bases de datos de procesamiento masivamente paralelo Para proporcionar una mejor comprensión de las alternativas SQL-en-Hadoop Hive a, podría ser útil revisar una cartilla en el procesamiento paralelo masivo (MPP) bases de datos primero.Apache Hive es en capas en la parte superior del sistema de…
Hawq Pivotal y hadoop En 2010, EMC y VMware, los líderes del mercado en la entrega de TI como un servicio a través de la computación en nube, adquirieron Greenplum Corporation, las personas que habían llevado con éxito el producto Greenplum MPP Data Warehouse (DW)…
Del acceso a sus datos en Hadoop Como Hadoop entra en la corriente principal de TI y comienza a ser utilizado de una manera importante en entornos de producción, los mismos problemas de seguridad que se aplican a los sistemas de TI, tales como bases de datos serán de aplicación…
Acceso SQL y colmena apache Apache Hive es indiscutiblemente la interfaz de consulta de datos más extendida en la comunidad Hadoop. Originalmente, los objetivos de diseño de la colmena no eran para la compatibilidad de SQL completa y de alto rendimiento, pero eran para…
La importancia de SQL para hadoop Hay razones de peso que SQL ha demostrado ser resistente. La industria de TI ha tenido 40 años de experiencia con SQL, ya que fue desarrollado por IBM a principios de 1970. Con el aumento de la adopción de las bases de datos relacionales en la…
Almacenamiento de datos estructurados y procesamiento de Hadoop Al considerar las capacidades de Hadoop para trabajar con datos estructurados (o trabajar con datos de cualquier tipo, para el caso), recuerda las características fundamentales de Hadoop: Hadoop es, ante todo, una plataforma de almacenamiento y…
El ecosistema Hadoop de Apache Hadoop es más de MapReduce y HDFS (Hadoop Distributed File System): Es también una familia de proyectos relacionados (un ecosistema, en realidad) para la computación distribuida y el procesamiento de datos a gran escala. La mayoría (pero no…
La arquitectura de la colmena apache Al examinar los elementos de Apache Hive muestran, se puede ver en la parte inferior que la colmena se sienta encima del Sistema Hadoop Distributed File (HDFS) y sistemas de MapReduce.En el caso de MapReduce, los figureshows tanto los componentes 1…