impala上年第一天/最后一天

根据提供的引用内容，可以得知以下答案：

Impala上年第一天的查询语句为：
select cast(substring(replace(cast(add_months(trunc(from_unixtime(unix_timestamp(cast(20210816 as string),'yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd'),'yyyy'),-12)as string),'-',''),1,8) as int)

Impala上年最后一天的查询语句为：
select cast(substring(replace(cast(date_add(trunc(from_unixtime(unix_timestamp(cast(20210816 as string),'yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd'),'yyyy'),-1)as string),'-',''),1,8) as int)

以上两个查询语句可以帮助你在Impala中查询上一年的第一天和最后一天。

相关问题

impala/druid/presto/kylin/clickhouse/greenplum

impala是一种高性能分析型数据库，它基于Hadoop生态系统，可以快速执行复杂的查询。它使用列式存储、编译器技术和并行查询执行来实现高性能。

druid是一个快速、实时的数据存储和分析引擎，它适用于大规模的实时数据处理和探索式分析。它支持实时数据摄取、查询和可视化，可用于数据仪表盘和实时报告等应用。

presto是一种开源的分布式SQL查询引擎，它可以快速查询多种数据源，包括Hadoop、MySQL等。它具有高度可伸缩性和灵活性，可用于快速进行复杂的数据分析和联机查询。

kylin是一种开源的分布式分析引擎，它可以快速处理大规模数据集。它支持多维分析和复杂的OLAP查询，并提供了数据立方体和预计算功能，用于加速查询速度。

clickhouse是一种列式数据库管理系统，专门用于高性能分析型应用。它支持实时查询和高并发访问，并具有低延迟和高容量的优势，适用于大规模的数据分析和数据仪表盘等应用。

greenplum是一种高性能的并行关系数据库管理系统，适用于大规模数据仓库和分析型应用。它具有高度可伸缩性、并行查询和优化的特性，用于高速查询和处理大规模数据。

总的来说，这些数据库和查询引擎都旨在提供高性能和灵活性，以满足大规模数据分析和查询的需求，但它们在技术架构、数据存储方式和查询优化等方面存在一些差异。选择适合特定需求的数据库和查询引擎取决于实际情况和使用场景。

druid/impala/presto/spark sql/kylin/elasticsearch功能对比

### 回答1：
Druid、Impala、Presto、Spark SQL、Kylin和Elasticsearch都是大数据处理领域的常见工具，它们都有自己的特点和优势。

Druid是一种高性能、列式存储的数据仓库，适用于实时数据分析和查询。它支持快速的聚合查询和多维分析，可以处理大规模的数据集。

Impala是一种基于内存的分布式SQL查询引擎，适用于交互式查询和数据分析。它可以直接查询Hadoop中的数据，支持复杂的SQL查询和高并发查询。

Presto是一种分布式SQL查询引擎，适用于交互式查询和数据分析。它可以查询多种数据源，包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库，支持复杂的SQL查询和高并发查询。

Spark SQL是一种基于Spark的SQL查询引擎，适用于大规模数据处理和分析。它可以查询多种数据源，包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库，支持复杂的SQL查询和高并发查询。

Kylin是一种OLAP引擎，适用于多维分析和查询。它可以处理大规模的数据集，支持复杂的多维查询和聚合查询。

Elasticsearch是一种分布式搜索和分析引擎，适用于实时数据分析和查询。它可以处理大规模的数据集，支持复杂的搜索和聚合查询。

总的来说，这些工具都有各自的特点和优势，根据具体的需求和场景选择合适的工具是很重要的。

### 回答2：
Druid、Impala、Presto、Spark SQL、Kylin和Elasticsearch，这些都是当前流行的数据存储和分析工具。它们都具备不同的分析功能和优点，适合于不同的数据分析场景。下面将从数据处理能力、性能、数据存储结构等方面对这些工具进行详细对比。

1. 数据处理能力

Druid是一种基于列存储的分布式实时分析系统，支持快速的离线批处理和流式数据处理。Druid是专门用于OLAP（在线分析处理）场景的数据存储和查询工具，支持高速聚合、过滤、分组、排序和多维查询等。Druid的查询速度非常快，适合于需要快速响应的实时分析场景。

Impala是一种基于内存的MPP（Massively Parallel Processing）分布式数据库管理系统，可以快速处理大量数据查询请求。Impala支持完整的SQL语言，而且其查询速度很快，是一种适合于SQL分析的工具。

Presto是一种分布式SQL查询引擎，与Impala类似，支持完整的SQL语言，并具有很高的查询速度。Presto可以查询多个数据源，例如Hadoop、MySQL、Hive等，是一个很好的数据分析工具。

Spark SQL是Apache Spark中的SQL引擎，支持完整的SQL语言和查询，并具有较高的处理速度。与Impala和Presto不同，Spark SQL可以处理离线和实时数据，并且提供了丰富的机器学习和图形处理功能。

Kylin是一个开源的分布式分析引擎，适用于大数据下的OLAP分析场景。Kylin使用多层架构来处理超大型数据，支持多维查询，并且可以处理PB级别的数据。

Elasticsearch是一个开源的全文搜索引擎，其功能包括文档索引并支持分布式实时搜索和分析。Elasticsearch具有高度的可伸缩性和性能，可以很好地处理PB级别的数据，适用于文本分析和实时搜索等场景。

2. 性能

Druid、Impala、Presto、Spark SQL、Kylin和Elasticsearch在处理大数据时都具有优异的性能。而Impala、Presto和Spark SQL的处理速度较快，且具有较好的并行计算能力和内置的压缩算法，支持并行多核计算和数据分片。

3. 数据存储结构

Druid采用了列存储的数据结构，而且使用了一种称为“旋转位图”的优化技术，这种技术可以大大提高查询性能。

Impala、Presto和Spark SQL采用的都是行级数据存储结构，这种结构可以使数据的读写效率更高。

Kylin使用多层架构的方式来缓存数据，以达到快速响应和计算，并且支持OLAP的多维度查询。

Elasticsearch采用倒排索引和分片式数据存储结构，以提高数据搜索的效率，并且支持实时查询和聚合查询功能。

综上所述，Druid、Impala、Presto、Spark SQL、Kylin和Elasticsearch都具有独特的优点和应用场景，可以满足不同的数据存储和分析需要。对于处理海量数据并需要实时响应的场景，可以选择Druid；对于SQL分析场景，可以选择Impala、Presto或Spark SQL；对于多维度OLAP分析场景，可以选择Kylin；而对于全文搜索和实时分析场景，则可以选择Elasticsearch。

### 回答3：
Druid/Impala/Presto/Spark SQL/Kylin/Elasticsearch都是非常流行的分布式查询引擎，它们可以在处理大规模数据时提供非常好的性能和速度。以下是它们的功能对比。

1. Druid由于其高速的查询引擎和极高的查询效率在实时大数据处理方面非常突出，它主要支持OLAP查询，而且提供了高度的可伸缩性和可扩展性，支持海量数据的查询和分析。

2. Impala是一种支持SQL的高速分析工具，内存存储，利用Hadoop内存进行查询，具有高度的并行度和可扩展性，可以快速处理大规模数据。

3. Presto是一种由Facebook开发的分布式SQL查询引擎，它使用内存来处理数据，支持多个数据源，提供了高度的扩展性和可伸缩性，具有非常好的性能和速度。

4. Spark SQL是Apache Spark的一部分，主要用于大规模数据处理，同时支持SQL和非SQL语言，它的查询引擎建立在Spark的内存计算引擎之上，支持多种数据存储器。

5. Kylin是一个OLAP引擎，它使用Apache Hadoop构建，具有高效的查询处理能力，可通过多种方式查询数据，支持多个数据源，提供的查询速度非常快。

6. Elasticsearch是一种搜索引擎，它使用Lucene搜索库，主要用于全文搜索、日志分析和复杂数据分析，提供了高效的搜索和聚合功能，可以在实时或批量处理模式下使用。

综上所述，Druid、Impala、Presto、Spark SQL、Kylin、Elasticsearch各有优缺点，不同的场景和需求需要结合实际情况选择使用。