强强联合:Apache Kylin与Impala的集成之道

🔗 强强联合:Apache Kylin与Impala的集成之道

在大数据时代,Apache Kylin和Impala都是分析型数据库的佼佼者,分别以预计算的OLAP引擎和高性能的SQL on Hadoop解决方案而闻名。将两者集成,可以充分利用Kylin的预计算能力和Impala的即时查询能力,为用户提供一个更加强大和灵活的数据分析平台。本文将详细探讨如何将Kylin与Impala集成,并展示集成后的优势。

🌐 一、Kylin与Impala概述
  • Apache Kylin:是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop和Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力,能够在亚秒级别内查询巨大的Hive表。
  • Impala:是由Cloudera公司开发,提供对HDFS、HBase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能,基于Hive,使用内存计算,兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。
🛠️ 二、集成的准备工作

在开始集成之前,确保你已经安装并配置好了Kylin和Impala环境。此外,还需要确保两者能够在同一网络环境下通信。

🔧 三、Kylin与Impala集成的关键步骤
步骤1:配置Kylin的数据源

在Kylin中配置Impala作为数据源,以便Kylin可以使用Impala进行数据查询。

# 在Kylin的配置文件中添加Impala的连接信息
<property name="kylin.connection.implala">hive2://<impala-host>:<port>/<database>;authenticator=NOSASL;
</property>
步骤2:创建Kylin Cube

使用Kylin的Cube设计工具,基于Impala中的数据表设计Cube。

# 使用Kylin的CLI或Web界面创建Cube
# 指定Impala数据源和需要预计算的维度、度量
步骤3:构建Cube

在Kylin中构建Cube,这个过程会根据定义的维度和度量,使用Impala的数据进行预计算。

# 在Kylin的Web界面或CLI中触发Cube构建
# 监控构建进度,直到完成
步骤4:使用Impala查询Kylin Cube

一旦Cube构建完成,就可以使用Impala通过SQL查询Kylin Cube。

# 在Impala的SQL查询中引用Kylin Cube
SELECT measures, dimensions FROM [Kylin Cube Name] WHERE conditions;
🚀 四、集成的优势
  • 性能提升:结合Kylin的预计算和Impala的即时查询,大幅提高查询性能。
  • 灵活性增强:用户可以根据需要选择使用Kylin进行预计算查询或使用Impala进行即时查询。
  • 数据分析能力:Kylin的多维分析能力与Impala的SQL查询能力相结合,提供更丰富的数据分析手段。
🛑 五、注意事项
  • 版本兼容性:确保Kylin和Impala的版本兼容。
  • 资源管理:监控集成后的系统资源使用情况,确保系统稳定运行。
  • 安全性:加强数据访问的安全性控制,保护数据不被未授权访问。
🌐 六、实际应用示例

假设我们有一个大型的电子商务数据集存储在Impala中,我们希望快速分析销售数据。通过Kylin与Impala的集成,我们可以创建一个Cube来预计算销售数据的多维分析,然后使用Impala进行灵活的查询和报表生成。

🌟 七、总结

Kylin与Impala的集成为大数据分析提供了一个强大的解决方案。本文详细介绍了集成的准备工作、关键步骤、优势和注意事项。通过本文的学习,你现在应该已经了解了如何将Kylin与Impala集成,以及集成后能够带来的性能和灵活性的提升。

🔗 参考文献

  • Apache Kylin官方文档147
  • Impala官方文档148

通过本文的深入解析,你现在应该已经能够熟练地将Kylin与Impala集成,并能够根据实际需求进行系统优化和数据分析。祝你在大数据分析的道路上不断探索和创新。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/38245.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C程序设计谭浩强第五版

第三章 程序习题 1、第2题2、第2题3、第3题4、第4题 1、第2题 假如我国国民生产总值的年增长率为7%&#xff0c; 计算10年后我国国民生产总值与现在相比增长多少百分比。计算公式为 p ( 1 r ) n p (1r)^n p(1r)n ,其中r为年增长率&#xff0c;n为年数&#xff0c;p为与现在…

thinkphp通过with查询,并通过关联表进行筛选

直接添加一个where条件,然后条件里面用表名.字段即可,非常方便 需要注意的一点是在fastadmin里面,$this->auth->getGroupIds()这样获取是会获取到缓存里面的值,必须重新登录之后才可以得到最新的用户组,这个问题导致困扰了我一晚上 $usage $this->model->with([us…

Oracle数据库教程

Oracle数据库教程 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01;今天我们将深入探讨Oracle数据库的基础知识、特性以及在Java中的应用。 什么是Oracle数据库&…

前端小案例,用锚点(哈希值)实现Tab组件切换

在前端开发的世界里&#xff0c;使用现代化的技术和方法来实现常见的组件是非常重要的。今天&#xff0c;我们将通过一个具体的案例来展示如何使用现代化的CSS和ES6来创建一个优雅且功能丰富的Tab组件。本文将详细介绍实现思路、代码分析&#xff0c;并提供一些实用的开发技巧。…

25 防火墙基础操作

1 防火墙进入WEB页面操作 华三防火墙的默认用户:admin/密码:admin 将IP地址改在同一网段的信息 在防火墙的管理地址 GE/0/0/1&#xff1a;192.168.0.1 主机的地址是:192.168.0.101 思考一下为什么Ping不通 security-zone name Management import interface GigabitEthernet1/…

音视频开发34 FFmpeg 编码- 将h264和acc文件打包成flv文件

FFmpeg合成流程 示例本程序会⽣成⼀个合成的⾳频和视频流&#xff0c;并将它们编码和封装输出到输出⽂件&#xff0c;输出格式是根据⽂件 扩展名⾃动猜测的。 示例的流程图如下所示。 ffmpeg 的 Mux 主要分为 三步操作&#xff1a; avformat_write_header &#xff1a; 写⽂…

Qt WPS(有源码)

项目源码地址&#xff1a;WPS完整源码 一.项目详情 该项目仿照WPS&#xff0c;实现了部分的功能&#xff0c;能够很方便对文本和HTML进行修改&#xff0c;并且有打印功能&#xff0c;可以很方便的生成PDF。 应用界面 项目架构分析 这个项目主要可分为两个部分&#xff0c;一…

使用RNN模型构建人名分类器

使用RNN模型构建人名分类器 1 项目需求和实现分析 短文本分类问题 2 数据处理三部曲 场景1&#xff1a;数据处理三部曲示意图 场景2&#xff1a;三个字母onehot编码形状分析 3 构建RNN模型 4 构建训练函数并进行训练 - 有关模型、损失函数、优化器三者在pytorch中的表示 5…

叶老师的新水杯c++

题目描述 最近叶老师换了个带吸管的水杯。 贝贝发现当叶老师使用带吸管的水杯时&#xff0c;每天会喝 x 毫升的水。而使用不带吸管的水杯时&#xff0c;每天会喝 y 毫升的水。 请问在 n 天的时间内&#xff0c;叶老师喝水量的上限与下限相差多少&#xff1f; 输入 第一行为…

聚焦Python分布式爬虫必学框架Scrapy打造搜索引擎(一)

Scrapy综述 Scrapy总体架构 Scrapy架构图(绿线是数据流向) 适用于海量静态页面的数据下载 Scrapy Engine(引擎): 负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯&#xff0c;信号、数据传递等。 Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的Request请求&…

java.io.PrintStream介绍

java.io.PrintStream 是 Java 标准库中的一个类&#xff0c;用于输出流中的打印。它提供了一组方便的方法&#xff0c;用于格式化输出和写入数据。PrintStream 类中最常见的使用方式是通过 System.out 和 System.err 进行标准输出和错误输出。 System.out 和 System.err 都是 …

ELK 企业实战7

ELKkafkafilebeat企业内部日志分析系统 1、组件介绍 1、Elasticsearch&#xff1a; 是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎&#xff0c;基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的&#xff…

【linux】chmod修改文件权限详解

目录 一.linux中默认的文件权限 二.文件权限类别 三.chmod改变权限的两种方式 一.linux中默认的文件权限 默认文件权限: 当你新建一个文件时&#xff0c;文件会有一个默认的权限&#xff0c;这个默认权限就是umask的值&#xff0c;umask一般默认是022&#xff0c;这个值设…

FastAPI教程——部署

部署 部署FastAPI应用程序相对容易。 部署是什么意思 部署应用程序意味着执行必要的步骤以使其可供用户使用。 对于Web API来说&#xff0c;通常涉及将上传到云服务器中&#xff0c;搭配一个性能和稳定性都不错的服务器程序&#xff0c;以便你的用户可以高效地访问你的应用…

智慧校园-报修管理系统总体概述

智慧校园报修管理系统是专为优化教育机构内部维修报障流程而设计的信息化解决方案&#xff0c;它通过集成现代信息技术&#xff0c;为校园设施的维护管理带来革新。该系统以用户友好和高效运作为核心&#xff0c;确保了从报修请求提交到问题解决的每一个步骤都顺畅无阻。 师生或…

分享画布绘制矩形

简介 实现功能&#xff0c;在画布上绘制矩形&#xff0c;移动矩形。 在线演示 绘制矩形 实现代码 <!DOCTYPE html><html><head> <title>绘制矩形</title> </head><body><div style"margin: 10px"><input typ…

FastDFS部署

版本介绍 安装fastdfs共需要俩个安装包 fastdfs-5.05.tar.gz libfastcommon-1.0.7.tar.gz编译安装 libfastcommon tar -xvf libfastcommon-1.0.7.tar.gz cd libfastcommon-1.0.7 make.sh make.sh install 3. 设置软链接 libfastcommon.so默认安装到了/usr/lib64/libfastcommon.…

探索AI视觉革新:深入目标检测算法

一、目标检测算法概述 1. 什么是目标检测&#xff1f; 目标检测是计算机视觉任务的一部分&#xff0c;其目标是在图像或视频中识别和定位特定物体的位置和类别。与简单的图像分类任务不同&#xff0c;目标检测要求算法能够准确地标记出图像中每个物体的位置&#xff0c;通常用…

5-linux文件路径与文件目录系统

目录 ①文件路径 目录跳转 绝对路径与相对路径 ②文件目录系统 目录系统组成 目录命名规则 命令补充 ls命令补充 file filename查看文件类型 less查看文本文件 ①文件路径 目录跳转 pwd:查看当前工作目录。 cd:改变目录。 ls:列出目录内容。 [root########## ~]# …

某易六月实习笔试

第一题 下面代码需要更改的地方已指出。 解题思路 模拟题&#xff0c;用双指针记录双方当前式神&#xff0c;再记录一下当前谁先手&#xff0c;直到有一方指针越界。 把下面代码now1变为now(now1)%2就行。 第二题 解题思路 01背包变种&#xff0c;只是背包的容量变为多个维度…