cdh 查询impala占用大内存的sql

如果您想查询 Impala 占用大内存的 SQL，可以使用 Impala Web UI 中的 Queries 页面来查看 Impala 运行的 SQL 查询。在该页面中，可以查看 Impala 运行的所有查询的详细信息，包括查询的 ID、状态、执行时间、使用的资源（内存、CPU 等）等。

以下是在 Impala Web UI 中查询占用大内存的 SQL 的步骤：

1. 在浏览器中打开 Impala Web UI，并登录。

2. 在左侧导航栏中选择 Queries。

3. 在 Queries 页面中，可以看到 Impala 运行的所有查询的详细信息。默认情况下，查询按照最后一次更新时间排序。您可以根据需要，选择其他排序方式。

4. 在查询列表中，可以看到每个查询的 ID、状态、执行时间、使用的资源等信息。如果您想查看占用大内存的查询，可以按照内存使用量排序。

5. 点击内存使用量列的标题，可以将查询按照内存使用量从高到低排序。这样，您就可以找到占用大内存的查询了。

6. 点击查询的 ID，可以查看该查询的详细信息，包括 SQL 语句、执行计划、任务信息等。根据这些信息，您可以进一步分析查询的性能问题，并进行优化。

通过以上步骤，您可以在 Impala Web UI 中查询占用大内存的 SQL。同时，您也可以使用 Impala 的命令行工具或其他监控工具来监控 Impala 的内存使用情况，以及查询的性能和资源使用情况。

相关问题

cdh集群的哪个目录下有impala驱动包

在 CDH 集群中，Impala 驱动程序位于以下目录中：

/opt/cloudera/impalaodbc/

在该目录下，你可以找到以下文件：

- `libclouderaimpalaodbc.so`: Impala ODBC 驱动程序共享库文件。
- `ClouderaImpalaODBC.dmg`: macOS 平台的 Impala ODBC 驱动程序安装程序。
- `ClouderaImpalaODBC-64bit.msi`: Windows 平台的 Impala ODBC 驱动程序安装程序。

你可以根据自己的需要选择对应的文件进行安装和配置。

CDH集群的yarn、hdfs、hive、impala运维

CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一种开源的分布式计算框架，它包含了Hadoop、Yarn、HDFS等组件，同时还提供了Hive、Impala等工具，可以方便地进行大数据处理和分析。

在CDH集群中，Yarn、HDFS、Hive、Impala是四个核心组件，运维这些组件需要掌握以下几个方面：

1. Yarn运维

Yarn是CDH中的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将这些资源分配给运行在集群上的各个应用程序。Yarn的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Yarn的配置文件、资源管理器的配置、容器管理器的配置等。

（2）集群监控：需要监控Yarn的运行状态、资源使用情况、队列状态等。

（3）任务调度：需要管理Yarn中的作业和任务，包括调度作业、监控任务执行、处理任务失败等。

2. HDFS运维

HDFS是CDH中的分布式文件系统，它负责存储集群中的数据，并提供高可用、高性能的数据访问服务。HDFS的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括HDFS的配置文件、NameNode的配置、DataNode的配置等。

（2）集群监控：需要监控HDFS的运行状态、数据存储情况、数据访问情况等。

（3）数据管理：需要管理HDFS中的数据，包括上传、下载、删除、修改等操作。

3. Hive运维

Hive是CDH中的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop中的HDFS和MapReduce上进行查询和分析。Hive的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Hive的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Hive中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Hive中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

4. Impala运维

Impala是CDH中的实时查询工具，它可以在Hadoop中实现快速查询和分析。Impala的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Impala的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Impala中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Impala中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

总之，CDH集群的运维需要从多个方面进行管理和监控，只有全面掌握各个组件的运维方法，才能保证集群的稳定性和高可用性。