impala查看正在查询中的任务有哪些

可以使用以下命令查看正在运行中的Impala查询任务：

SHOW QUERIES

该命令将返回Impala中所有正在运行中的查询的列表，包括查询ID、用户、查询状态、开始时间、运行时间、查询语句等信息。

如果想要查看特定状态的查询，可以在命令中添加`FILTER`子句，例如：

SHOW QUERIES WHERE state = 'RUNNING'  

这将返回所有正在运行的查询任务的列表。

相关问题

impala正在查询的任务如何停止

可以使用以下命令停止正在执行的Impala查询任务：

CANCEL [QUERY|SESSION] <query_id | session_id>

其中，`QUERY`表示取消指定的查询，`SESSION`表示取消指定的会话，`query_id`和`session_id`分别为查询或会话的ID。可以通过运行以下命令来获取查询或会话的ID：

SHOW [QUERIES|SESSIONS] [IN_PROGRESS|COMPLETED|FAILED]

例如，要停止查询ID为`query-12345`的查询任务，可以运行以下命令：

CANCEL QUERY query-12345

注意，取消查询任务可能需要一些时间，具体时间取决于查询的大小和复杂性。

impala 中的spark

Impala 是 Cloudera 公司开发的一种用于高性能数据分析的 SQL 查询引擎，而 Spark 是 Apache 软件基金会开发的一个通用的大数据处理框架。尽管 Impala 和 Spark 都可以处理大规模数据并支持 SQL 查询，但它们在功能和设计上有一些不同。

首先，Impala 是基于 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构构建的。它在查询执行时使用了并行计算和数据本地性优化，能够提供低延迟的交互式查询性能。Impala 专注于高速查询而不支持复杂的数据处理操作，适用于需要对大规模数据进行快速分析的场景。

相比之下，Spark 是一个通用的大数据处理框架，提供了丰富的 API，包括 Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 和 GraphX 等。Spark 使用了内存计算和弹性分布式数据集（RDD）概念，能够处理更广泛的数据处理任务，并且具有更好的扩展性。Spark 的 SQL 模块可以用于执行 SQL 查询，类似于 Impala，但 Spark 还能够进行更复杂的数据分析和机器学习任务。

在实际应用中，如果只需要进行快速的交互式查询分析，而且数据存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中，使用 Impala 可能是更好的选择。如果需要进行更复杂的数据处理、机器学习或流处理任务，可以选择使用 Spark。同时，Impala 和 Spark 也可以结合使用，通过 Impala 进行快速的查询和聚合操作，然后将结果传递给 Spark 进行进一步的分析和处理。