Impala大数据实时分析：创建内部表与SQL介绍

"该资源是一份关于Impala的介绍PPT，主要涵盖了Impala的基本概念、安装、与Hive的关系、SQL支持、架构、性能优化以及应用案例分析等内容。" 在大数据领域，Impala是一个重要的实时分析查询引擎，由Cloudera公司主导开发并开源。它基于Hive的元数据库Metadata，因此可以无缝地与Hive协同工作，同时提供了比Hive更快的数据查询速度。Impala支持SQL92标准，有自己的解析器和优化器，确保了高效的SQL语句执行。 创建表是数据库操作的基础，对于Impala来说，创建内部表有两种方式。默认方式只需指定表名和列名，如创建`tab_1`，包含`id`和`value`两个字段，都是基本数据类型。另一种方式是指定存储格式，例如创建`tab_2`，使用`row format delimited fields terminated by '\0'`定义字段分隔符（在Impala 1.3.1及以上版本中支持使用`\0`），并指明`stored as textfile`，表示数据将以文本文件的形式存储。 Impala的架构设计使得它能够快速处理大量数据。它摒弃了MapReduce（MR）模型，转而采用C++编写的计算引擎，针对特定硬件进行优化，如使用SSE指令。此外，Impala还支持列式存储，这在分析型查询中非常有利，因为它可以减少读取不必要的数据量。Impala还利用了Datalocality的I/O调度机制，确保数据处理的高效。 在与Hive的关系上，Impala兼容Hive的SQL解析，这意味着用户可以直接将Hive的SQL语句用于Impala，无需进行大规模的代码迁移。同时，由于Impala的元数据存储在Hive的metastore中，用户可以同时使用Hive和Impala，但这也意味着Impala的生命周期与Hive紧密相连。 为了提供远程访问能力，Impala支持JDBC和ODBC标准，允许用户通过这些标准接口与Impala进行交互。这使得Impala可以集成到各种BI工具和报表系统中，扩展其应用场景。 然而，Impala也有其局限性，例如对内存的高依赖可能导致在处理大规模数据时对硬件资源要求较高；且由于使用C++编写，对非专业开发人员来说，其内部工作机制可能相对较难理解。此外，虽然Impala起步较早，但在某些场景下，如CDH5环境中不支持SparkSQL，而Drill等其他实时查询引擎虽然相对较新，但成熟度可能不及Impala。 Impala是一个强大的实时分析工具，尤其适合需要快速响应查询的PB级大数据环境。然而，选择是否使用Impala，需要根据具体业务需求和现有技术栈进行评估。