kudu impala安装

根据提供的引用内容[1]，可以得知安装 Kudu 的前提是已经部署了 Cloudera Manager。在 Cloudera Manager 中，可以通过添加服务向导来部署 Kudu。而 Impala 是 Cloudera 提供的一种快速的 SQL 查询引擎，可以与 Kudu 集成使用。因此，在部署 Kudu 后，可以通过 Cloudera Manager 添加 Impala 服务来使用 Impala。

相关问题

impala+kudu

Impala和Kudu是两个不同的技术，但它们可以一起使用来提供更高效的数据分析和查询功能。

Impala是一个建立在Hadoop生态圈的交互式SQL解析引擎，它可以快速地执行SQL查询，并且与Hive高度兼容。Impala可以直接使用Hive的元数据库，因此对于已经在Hive中定义的表结构，无需迁移即可在Impala中使用。此外，Impala还提供了标准的ODBC和JDBC接口，方便与其他应用程序进行集成。[1][3]

Kudu是一个分布式的列式存储系统，它专为快速分析和查询而设计。Kudu提供了高性能的读写操作，并且支持实时数据插入和更新。Impala可以直接从Kudu中读取数据，并且利用Kudu的特性来提高查询的性能和效率。[1]

因此，Impala和Kudu的结合可以提供更高效的数据分析和查询能力。Impala可以利用Kudu的高性能读写操作和实时数据插入来加速查询过程，从而提供更快的查询响应时间和更高的查询吞吐量。同时，Impala还可以利用Kudu的列式存储特性来减少存储空间的占用，并提高查询的效率和稳定性。[2]

impala 创建KUDU表

在Impala中创建Kudu表需要遵循特定的语法，因为Kudu是一个专门设计用于高吞吐量读写操作的列式存储系统。以下是如何在Impala中创建一个基本的Kudu表的例子：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
(
    column1 data_type [COMMENT 'column comment'],
    column2 data_type [COMMENT 'column comment'],
    ...,
    [PARTITION BY partition_col_name data_type],
    [CLUSTERING COLUMN clustering_col_name data_type]
) 
WITH (
    'master_addresses' = 'hostname:port',  // 指定Kudu集群地址
    'tablet_size_bytes' = <size_in_bytes>,  // 设置每个tablet的大小
    'num_replicas' = <number_of_replicas>,  // 设置副本数
    'row_cache_size_percentage' = <percentage>  // 表格缓存百分比
);

- `table_name` 是你要创建的表的名称。
- `data_type` 是列的数据类型，例如INT, STRING等。
- `partition_col_name` 和 `clustering_col_name` 分别指定了分区键和聚簇键，Kudu通常有一个分区键和多个聚簇键。
- 线程池相关设置如`master_addresses` 是Kudu集群的地址，用于连接到Kudu服务。
- `tablet_size_bytes` 控制Kudu表中每个tablet的数据大小。
- `num_replicas` 定义数据的复制次数，提高可用性和容错性。

创建完成后，记得在Impala的配置文件中添加对Kudu的元数据支持，以便Impala能够识别并优化针对Kudu表的查询。