Hadoop的最後一哩路：Impala大數據查詢引擎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Hadoop
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• 大數據
• 查詢引擎
• 數據分析
• 大數據技術
• 高性能計算
• SQL
• 實時分析
• 數據倉庫

Impala是 Cloudera主導開發的新型查詢係統，它提供 SQL語義，能查詢存儲在 Hadoop的 HDFS和 HBase中的 PB級大量資料。

　　Impala比原來基於 MapReduce的 Hive SQL查詢速度提升 3～90倍，因此， Impala有可能完全取代 Hive。作者基於自己在本職工作中應用 Impala的實踐和心得編寫瞭本書。

　　本書共分 10章，全麵介紹大數據分析引擎 Impala的技術背景、安裝與配置、架構、操作方法、性能優化，以及豐富的應用設計原則和應用案例。

　　本書緊扣目前計算技術發展重點，適閤所有大數據分析人員、大數據開發人員和大數據管理人員參考使用。

　　•    Cloudera官方推薦
　　•    第一本全麵說明Impala的中文書

專傢推薦

　　看到專為華人讀者發佈的這一本中文版Impala書籍，我非常欣喜，這無疑對華人使用者更進一步地使用Hadoop，解決他們的業務問題有很大幫助。因此，我要感謝所有為發佈本書做齣貢獻的人們。~~ Cloudera 副總裁　苗凱翔 博士

　　第一本全麵說明Impala 的中文書， 既可以作為想快速架設以Hadoop為基礎的資料倉儲的原資料庫同好們的優秀參考書，又可以成為對Spark 有興趣的使用者的架構瞭解入門書籍。~~ EasyHadoop社區創始人，eXadoop公司創始人　嚮磊

　　作者結閤本身多年的Oracle和大數據研發經驗，對Impala 效能最佳化提齣自己的見解：透過資料比較可以看到良好的設計，以使計算效能有極大提升。希望本書對有興趣研究Impala 的專業人員或學習者有所幫助。~~慧聰網CTO  郭剛

　　這是我看到的第一本說明Impala技術和應用最係統化的中文書籍。不要沉浸於討論多大規模的資料纔是「大數據」，本書將帶領讀者快速地掌握這個技術，開啓大數據時代的窗戶。~~中國中信證券　莊偉波
 

《Hadoop的最後一哩路：Impala大數據查詢引擎》圖書簡介 在數據爆炸式增長的今天，Hadoop已成為處理海量數據的基石。然而，傳統Hadoop生態係統中的查詢工具，如MapReduce，雖然功能強大，但在交互式查詢性能上往往難以滿足業務的實時需求。麵對PB級數據的即時分析渴求，數據倉庫領域的挑戰者——Impala，應運而生，它被譽為是Hadoop上實現低延遲、高並發SQL查詢的“殺手級”應用。 本書《Hadoop的最後一哩路：Impala大數據查詢引擎》，並非聚焦於Impala本身的技術規格或操作手冊，而是深入探討一個更為宏大和實際的命題：如何利用Impala這一先進技術，真正打通Hadoop大數據平颱到實際業務應用之間的“最後一哩路”？ 這條路，關乎數據如何從存儲層高效地轉化為可操作的洞察力，關乎如何構建一個既能承載海量曆史數據，又能快速響應前沿分析需求的現代數據架構。 本書將以一種戰略性的視角，剖析當前大數據架構中普遍存在的性能瓶頸與應用鴻溝。我們深知，許多企業在成功部署HDFS和YARN之後，常常陷入“數據湖建成，但應用難用”的睏境。昂貴的ETL流程、緩慢的批處理報告，以及無法支撐的即席查詢，都在阻礙數據價值的快速釋放。本書正是為解決這一痛點而作。 第一部分：超越底層存儲——理解Hadoop生態的性能瓶頸與Impala的定位 我們首先將迴顧Hadoop生態係統的演進，重點分析MapReduce和Hive在處理交互式查詢時的固有局限性——例如Job啓動延遲、內存管理復雜性以及對I/O的過度依賴。在此基礎上，本書將詳細闡述Impala如何通過其創新的MPP（大規模並行處理）架構、嚮量化執行和即時編譯（JIT）技術，徹底革新Hadoop上的查詢體驗。我們將深入探討Impala如何繞過傳統JVM和MapReduce的開銷，直接在數據存儲層之上構建一個高性能的“數據引擎”。 但這不僅僅是技術對比。我們更關注Impala在整體架構中的“粘閤劑”作用。Impala如何與HDFS、Kudu乃至S3等對象存儲無縫集成，同時確保數據一緻性和權限控製？我們將探討Impala在數據湖架構中扮演的“數據倉庫加速層”的角色，分析其在數據即席分析、BI報錶加速以及實時看闆應用場景中的核心價值。 第二部分：構建高性能的查詢路徑——數據準備、模型設計與性能調優的實戰藝術 擁有強大的查詢引擎隻是第一步，如何為它“喂食”結構閤理、易於查詢的數據，纔是決定最終性能的關鍵。本書的重點將放在“數據塑形”上，這是實現“最後一哩路”暢通的必要準備工作。 我們將詳細討論數據格式的選擇藝術——從傳統的TextFile到Parquet、ORC的演進，以及Impala對這些列式存儲格式的優化策略。更重要的是，本書將深入探討數據分桶（Bucketing）、分區策略（Partitioning）的設計哲學，特彆是如何在Hadoop的分布式文件係統特性與Impala的並行執行模型之間找到最佳平衡點。一個糟糕的分區方案，即使用最快的查詢引擎也無濟於事。 在性能調優方麵，我們將超越基礎的內存分配參數，聚焦於查詢計劃的解讀與優化。讀者將學會如何使用Impala的命令行工具和Web界麵，診斷復雜的Join操作、識彆數據傾斜（Data Skew）問題，並運用諸如物化視圖（Materialized Views）等高級功能，預先計算復雜邏輯，從而將毫秒級的查詢體驗固化下來。 第三部分：從查詢引擎到業務賦能——Impala在現代數據棧中的集成與治理 查詢引擎的價值最終體現在它對業務決策的支持力度上。本書的第三部分將著眼於如何將Impala無縫嵌入到企業現有的分析和治理流程中。 我們將探討Impala與主流BI工具（如Tableau、PowerBI）的連接配置、性能最佳實踐以及常見的驅動兼容性問題。同時，我們也會深入分析Impala在數據治理（Data Governance）中的關鍵角色。如何利用Impala的SQL接口與Apache Ranger或Sentry等工具集成，實現細粒度的行級和列級安全策略？如何管理元數據，確保分析師看到的數據是最準確、最新的版本？ 此外，本書還將觸及Impala生態係統中的前沿擴展。例如，如何利用Impala查詢Hive Metastore中的數據，同時實現對高吞吐量、低延遲寫入需求的滿足（例如與Kudu的集成）。我們關注的不是孤立的技術，而是如何通過這些工具的協同工作，構建一個真正可靠、可擴展的數據服務層。 結語 《Hadoop的最後一哩路：Impala大數據查詢引擎》緻力於為數據架構師、大數據工程師和BI開發人員提供一套清晰的路綫圖。它不僅僅傳授如何運行一條SQL查詢，而是指導讀者如何係統性地優化整個數據訪問路徑，消除延遲黑洞，真正釋放Hadoop平颱中沉睡的巨大潛力。讀完本書，您將掌握的不僅僅是一個查詢工具的使用技巧，更是一套將海量原始數據轉化為即時商業智能的實戰方法論。這條通往價值的“最後一哩路”，將因Impala的引入而變得平坦、高效且充滿信心。

作者簡介

賈傳青

　　資料架構師，Oracle OCM，DB2 移轉之星，TechTarget特約作傢，從資料庫嚮大數據轉型的先行者。曾服務於中國聯通、中國電信、建設銀行、PICC等，目前任職一傢大數據解決方案提供商，緻力於使用大數據技術解決傳統資料庫無法解決的問題。
 

前言

Chapter 01   Impala 概述、安裝與設定
1.1 Impala 概述
1.2 Cloudera Manager 安裝準備
1.3 CM 及CDH 安裝
1.4 Hive 安裝
1.5 Impala 安裝

Chapter 02   Impala 入門範例
2.1 資料載入
2.2 資料查詢
2.3 分區錶
2.4 外部分區錶
2.5 笛卡爾連接
2.6 更新中繼資料

Chapter 03   Impala 概念及架構
3.1 Impala 伺服器元件
3.2 Impala 應用程式設計
3.3 與Hadoop 生態係統整閤

Chapter 04   SQL 敘述
4.1 註釋
4.2 資料類型
4.3 常數
4.4 SQL 運算符號
4.5 模式物件和物件名稱
4.6 SQL 敘述
4.7 內嵌函數
4.8 聚集函數
4.9 使用者自訂函數UDF
4.10 Impala SQL &Hive QL
4.11 將SQL 移植到Impala 上

Chapter 05   Impala shell
5.1 命令列選項
5.2 連接到Impalad
5.3 執行指令
5.4 指令參考
5.5 查詢參數設定

Chapter 06   Impala 管理
6.1 存取控製和查詢佇列
6.2 使用YARN 資源管理(CDH5)
6.3 為處理程序，查詢，階段設定逾時限製
6.4 透過代理實現Impala 高可用性
6.5 管理磁碟空間

Chapter 07  Impala 儲存
7.1 檔案格式選擇
7.2 Text
7.3 Parquet
7.4 Avro
7.5 RCFile
7.6 SequenceFile
7.7 HBase

Chapter 08   Impala 分區
8.1 分區技術適用場閤
8.2 分區錶相關SQL 敘述
8.3 分區修剪
8.4 分區鍵列
8.5 使用不同的檔案格式

Chapter 09  Impala 效能最佳化
9.1 最佳做法
9.2 連接查詢最佳化
9.3 使用統計資訊
9.4 基準測試
9.5 控製資源使用
9.6 效能測試
9.7 使用EXPLAIN 資訊
9.8 使用PROFILE 資訊

Chapter 10   Impala 設計原則與應用案例
10.1 設計原則
10.2 應用案例
 

作者序

　　✤ 寫作背景

　　作為曾經的傳統關聯式資料庫從業者，我們不僅需要瞭解資料庫本身，還需要瞭解執行資料庫的主機，儲存資料庫資料的倉庫，讀取資料庫資料的中介軟體以及應用本身的特點。隨著硬體的發展以及資料處理的細化，資料庫技術從傳統的以磁碟為基礎的關聯式資料庫，嚮記憶體中資料庫、MPP 資料庫不同的方嚮演進，資料庫産品也從全麵、完整嚮單一RDBMS、短小精悍的方嚮發展。在架構時，我們必須根據應用的特點選擇閤適的資料庫産品。

　　自2009 年開始，筆者開始嘗試使用以Hadoop 為基礎的技術來解決傳統資料庫無法綫性擴充的問題。Hadoop 不能稱之為「資料庫」，也不能簡單地稱之為「應用」，而是介於資料庫和應用之間的一種既能用於儲存和處理資料，又能處理應用業務邏輯的混閤體，我們通常稱之為「資料平颱」。Hadoop 雖在本質上解決瞭磁碟IO 的擴充問題，但同時由於其以磁碟為基礎（自Hadoop2.3 起支援快取特性），因此對於某些即時性要求更高的工作無能為力，Impala及其他以記憶體為基礎的運算技術應運而生。
Impala 的儲存以HDFS，運算錶為基礎的統計資訊産生執行計畫，具備資源管理功能，是最像傳統資料庫的大數據技術。筆者著手寫作本書時Impala的最新版本為1.3.1，而目前已演進至2.1 版本，在SQL 語法、安裝、擴充性及效能方麵進一步增強。

　　✤ 主要內容

　　工欲善其事，必先利其器，第1 章一步步地為大傢介紹如何離綫架設一個Impala 環境。有瞭一個環境之後，我們可以暫時不考慮細節，先嘗嘗鮮使用一下它。第2 章介紹如何在Impala 上進行簡單的資料載入、建錶、查詢等操作。作為Impala 的管理者，僅能夠簡單使用它是遠遠不夠的。第3 章係統地介紹Impala 的架構係統及各元件的作用。第4 章是為Impala 的使用者量身定做的，花費比較大的篇幅介紹瞭Impala SQL、函數、UDF 等。任何一款資料庫都會提供一個命令列工具，方便在沒有圖形介麵的情況下，或在Shell 中進行呼叫，Impala 也不例外，第5 章介紹Impala 的命令列工具Impala-shell。那如何有效地避免硬體資源的超載使用呢？當然是透過資源管理，第6 章將詳細介紹Impala 的資源管理機製，另外也可以將Impala 使用YARN 來進行管理。第7 章詳細介紹瞭Impala 底層支援的檔案類型，涵蓋瞭Hadoop 主流的檔案類型。第8 章介紹瞭Impala 的分區機製。第9 章介紹瞭Impala 效能最佳化的指導原則，以及最佳化過程中使用到的各項技術。第10 章介紹瞭在企業應用中使用Impala 時的設計原則及應用案例。

　　✤ 適閤讀者群

　　•    記憶體計算技術初學者
　　•    資料庫管理員及資料庫開發人員
　　•    Hadoop及記憶體計算的運行維護工程師
　　•    開放原始碼軟體同好
　　•    對大數據技術有興趣者

　　✤ 緻謝

　　在此感謝Cloudera 的苗凱翔博士、Deborah Wiltshire、Yale Wang 對本書的認可。感謝我的好兄弟閆猛、付樂慶對我一直以來的鼓勵；感謝我曾經服務過的客戶們對我的信任；感謝我的傢人和朋友們，你們是我不斷努力的源動力。
 

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，技術書籍的價值不僅僅在於理論知識的傳授，更在於能否引發讀者的思考，並提供解決實際問題的思路。看到《Hadoop的最後一哩路：Impala大數據查詢引擎》這個書名，我腦海中立刻浮現齣無數在實際大數據項目中遇到的挑戰。有時候，我們辛辛苦苦地搭建瞭Hadoop集群，收集瞭海量數據，但當需要進行復雜查詢時，卻發現效率低下，響應緩慢，讓人倍感沮喪。這時候，一個高效的查詢引擎就顯得尤為重要。Impala作為Query-in-memory的代錶，其設計理念和技術實現一直讓我覺得非常有趣。這本書會不會詳細解析Impala的執行計劃生成、並行處理機製、內存管理策略，甚至是對不同數據格式（如Parquet、ORC）的優化處理？我特彆希望這本書能提供一些關於Impala性能調優的實戰經驗，比如如何根據不同的查詢場景選擇閤適的參數，如何進行SQL語句的優化，以及如何與HDFS、HBase等組件協同工作，以達到最佳的查詢效果。如果這本書能夠提供一些代碼示例，或者分享一些曾經遇到的實際問題及其解決方案，那將是極大的幫助，能夠幫助我快速提升Impala的使用技能，更好地應對工作中的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我一直對“最後一哩路”這個概念情有獨鍾，它代錶著從理論走嚮實踐，從可能走嚮現實的關鍵一步。在Hadoop的生態係統中，Impala扮演的角色，無疑就是將海量數據通過SQL的方式，以極高的效率“送達”到需要它的業務方手中。因此，我迫切地想知道這本書會如何深入探討Impala的查詢性能優化。它是否會介紹Impala的執行計劃是如何生成的，以及在查詢過程中，Impala是如何利用內存和並行計算來加速查詢的？我特彆期待書中能夠提供一些具體的案例，展示如何通過優化SQL語句，或者調整Impala的配置參數，來顯著提升查詢速度。比如，在處理復雜的join操作、聚閤查詢或者窗口函數時，Impala有哪些獨到的優化技巧？另外，對於大數據查詢而言，數據存儲格式的選擇和優化也至關重要。我希望這本書能深入講解Impala對不同文件格式（如Parquet、ORC）的支持，以及如何根據業務需求選擇最閤適的數據格式，以達到最佳的查詢效果。如果書中還能涉及Impala與HDFS、Kudu等存儲係統的交互優化，那將非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我挺喜歡的，那種深邃的藍色調，加上一點點光暈的質感，讓人聯想到夜晚浩瀚的星空，又有點像數據流在其中穿梭的意象。書名“Hadoop的最後一哩路”非常有吸引力，讓人好奇它究竟是在Hadoop的哪個環節“畫龍點睛”，又或者是在解決Hadoop長期存在的某個痛點。我對大數據和Hadoop一直抱有濃厚的興趣，雖然接觸過一些基礎的概念，但總覺得在實操層麵，特彆是涉及到實際查詢和優化時，總有那麼一層窗戶紙捅不破。“Impala大數據查詢引擎”這個副標題更是直接點齣瞭核心內容，Impala作為SQL on Hadoop的代錶，其查詢速度和易用性一直是大傢關注的焦點。我一直想深入瞭解Impala到底是如何實現的，它的架構設計有哪些巧妙之處，以及在麵對海量數據時，它如何做到高效查詢，這其中涉及到哪些底層技術和算法？這本書會不會解答這些疑問，並提供一些實用的技巧和案例，來幫助我們更好地駕馭Impala，最終實現大數據查詢的“最後一哩路”，將數據價值最大化地釋放齣來？我非常期待能在書中找到答案，讓我的Hadoop學習之旅更加完整和深入。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在大數據領域摸爬滾打多年的技術從業者，我深知“最後一哩路”的艱難。很多時候，我們掌握瞭Hadoop的基礎框架，也瞭解瞭一些高級組件，但當麵對企業級的大數據應用場景時，真正將數據轉化為業務價值，卻往往卡在瞭查詢的效率和便捷性上。Impala的齣現，無疑為SQL on Hadoop提供瞭一個令人興奮的解決方案。我特彆關注這本書在Impala的架構設計和內部原理上會做怎樣的闡述。它是否會深入剖析Impala的查詢解析、優化器、執行引擎等核心組件，以及它們是如何協同工作的？另外，對於大數據查詢而言，數據格式的選擇和優化至關重要。我希望這本書能詳細介紹Impala對不同數據格式（如Parquet、ORC、Avro等）的支持情況，以及在選擇和優化數據格式時需要注意的事項。此外，在實際生産環境中，如何部署、配置和管理Impala集群，如何進行性能監控和故障排除，這些實用性的內容也是我非常期待的。如果這本書能提供一些關於Impala與其他大數據組件（如Hive、Spark SQL）的比較和集成建議，那將更是錦上添花，幫助我們做齣更明智的技術選型和架構設計。

评分☆☆☆☆☆

我最近在學習大數據技術，Hadoop的生態係統非常龐大，剛開始接觸時，確實會有一種“最後一哩路”的感覺，總覺得有很多知識點是零散的，或者在實際應用中總會遇到瓶頸。Impala作為一款能夠加速SQL查詢的引擎，聽起來就非常吸引人。我好奇這本書會如何闡述Impala的核心架構，它與傳統MapReduce或者Hive有什麼本質的區彆？例如，Impala是否采用瞭內存計算，是如何實現低延遲查詢的？我特彆希望能看到書中對於Impala查詢優化的詳細介紹，比如它是如何解析SQL語句，生成執行計劃，以及在執行過程中有哪些策略來提高效率。同時，在大數據查詢中，數據格式的選擇也非常關鍵。這本書會不會深入講解Impala對Parquet、ORC等列式存儲格式的支持，以及如何通過優化數據格式來提升查詢性能？此外，實際應用中的部署、配置和調優也是我非常關心的問題。希望這本書能夠提供一些實用的指導，幫助我更好地理解和使用Impala，真正打通Hadoop大數據查詢的“最後一哩路”。