具体描述
•全面说明Impala的中文书
专家推荐
看到专为华人读者发佈的这一本中文版Impala书籍，我非常欣喜，这无疑对华人使用者更进一步地使用Hadoop，解决他们的业务问题有很大帮助。因此，我要感谢所有为发佈本书做出贡献的人们。~~ Cloudera 副总裁 苗凯翔 博士
第一本全面说明Impala 的中文书， 既可以作为想快速架设以Hadoop为基础的资料仓储的原资料库同好们的优秀参考书，又可以成为对Spark 有兴趣的使用者的架构了解入门书籍。~~ EasyHadoop社区创始人，eXadoop公司创始人 向磊
作者结合本身多年的Oracle和大数据研发经验，对Impala 效能最佳化提出自己的见解：透过资料比较可以看到良好的设计，以使计算效能有极大提升。希望本书对有兴趣研究Impala 的专业人员或学习者有所帮助。~~慧聪网CTO 郭刚
这是我看到的第一本说明Impala技术和应用最系统化的中文书籍。不要沉浸于讨论多大规模的资料才是「大数据」，本书将带领读者快速地掌握这个技术，开启大数据时代的窗户。~~中国中信证券 庄伟波
著者信息
贾传青
资料架构师，Oracle OCM，DB2 移转之星，TechTarget特约作家，从资料库向大数据转型的先行者。曾服务于中国联通、中国电信、建设银行、PICC等，目前任职一家大数据解决方案提供商，致力于使用大数据技术解决传统资料库无法解决的问题。
图书目录
Chapter 01 Impala 概述、安装与设定
1.1 Impala 概述
1.2 Cloudera Manager 安装准备
1.3 CM 及CDH 安装
1.4 Hive 安装
1.5 Impala 安装
Chapter 02 Impala 入门范例
2.1 资料载入
2.2 资料查询
2.3 分区表
2.4 外部分区表
2.5 笛卡尔连接
2.6 更新中继资料
Chapter 03 Impala 概念及架构
3.1 Impala 伺服器元件
3.2 Impala 应用程式设计
3.3 与Hadoop 生态系统整合
Chapter 04 SQL 叙述
4.1 註释
4.2 资料类型
4.3 常数
4.4 SQL 运算符号
4.5 模式物件和物件名称
4.6 SQL 叙述
4.7 内嵌函数
4.8 聚集函数
4.9 使用者自订函数UDF
4.10 Impala SQL &Hive QL
4.11 将SQL 移植到Impala 上
Chapter 05 Impala shell
5.1 命令列选项
5.2 连接到Impalad
5.3 执行指令
5.4 指令参考
5.5 查询参数设定
Chapter 06 Impala 管理
6.1 存取控制和查询伫列
6.2 使用YARN 资源管理(CDH5)
6.3 为处理程序，查询，阶段设定逾时限制
6.4 透过代理实现Impala 高可用性
6.5 管理磁碟空间
Chapter 07 Impala 储存
7.1 档案格式选择
7.2 Text
7.3 Parquet
7.4 Avro
7.5 RCFile
7.6 SequenceFile
7.7 HBase
Chapter 08 Impala 分区
8.1 分区技术适用场合
8.2 分区表相关SQL 叙述
8.3 分区修剪
8.4 分区键列
8.5 使用不同的档案格式
Chapter 09 Impala 效能最佳化
9.1 最佳做法
9.2 连接查询最佳化
9.3 使用统计资讯
9.4 基准测试
9.5 控制资源使用
9.6 效能测试
9.7 使用EXPLAIN 资讯
9.8 使用PROFILE 资讯
Chapter 10 Impala 设计原则与应用案例
10.1 设计原则
10.2 应用案例
图书序言
✤ 写作背景
作为曾经的传统关联式资料库从业者，我们不仅需要了解资料库本身，还需要了解执行资料库的主机，储存资料库资料的仓库，读取资料库资料的中介软体以及应用本身的特点。随着硬体的发展以及资料处理的细化，资料库技术从传统的以磁碟为基础的关联式资料库，向记忆体中资料库、MPP 资料库不同的方向演进，资料库产品也从全面、完整向单一RDBMS、短小精悍的方向发展。在架构时，我们必须根据应用的特点选择合适的资料库产品。
自2009 年开始，笔者开始尝试使用以Hadoop 为基础的技术来解决传统资料库无法线性扩充的问题。Hadoop 不能称之为「资料库」，也不能简单地称之为「应用」，而是介于资料库和应用之间的一种既能用于储存和处理资料，又能处理应用业务逻辑的混合体，我们通常称之为「资料平台」。Hadoop 虽在本质上解决了磁碟IO 的扩充问题，但同时由于其以磁碟为基础（自Hadoop2.3 起支援快取特性），因此对于某些即时性要求更高的工作无能为力，Impala及其他以记忆体为基础的运算技术应运而生。
Impala 的储存以HDFS，运算表为基础的统计资讯产生执行计画，具备资源管理功能，是最像传统资料库的大数据技术。笔者着手写作本书时Impala的最新版本为1.3.1，而目前已演进至2.1 版本，在SQL 语法、安装、扩充性及效能方面进一步增强。
✤ 主要内容
工欲善其事，必先利其器，第1 章一步步地为大家介绍如何离线架设一个Impala 环境。有了一个环境之后，我们可以暂时不考虑细节，先尝尝鲜使用一下它。第2 章介绍如何在Impala 上进行简单的资料载入、建表、查询等操作。作为Impala 的管理者，仅能够简单使用它是远远不够的。第3 章系统地介绍Impala 的架构系统及各元件的作用。第4 章是为Impala 的使用者量身定做的，花费比较大的篇幅介绍了Impala SQL、函数、UDF 等。任何一款资料库都会提供一个命令列工具，方便在没有图形介面的情况下，或在Shell 中进行唿叫，Impala 也不例外，第5 章介绍Impala 的命令列工具Impala-shell。那如何有效地避免硬体资源的超载使用呢？当然是透过资源管理，第6 章将详细介绍Impala 的资源管理机制，另外也可以将Impala 使用YARN 来进行管理。第7 章详细介绍了Impala 底层支援的档案类型，涵盖了Hadoop 主流的档案类型。第8 章介绍了Impala 的分区机制。第9 章介绍了Impala 效能最佳化的指导原则，以及最佳化过程中使用到的各项技术。第10 章介绍了在企业应用中使用Impala 时的设计原则及应用案例。
✤ 适合读者群
• 记忆体计算技术初学者
• 资料库管理员及资料库开发人员
• Hadoop及记忆体计算的运行维护工程师
• 开放原始码软体同好
• 对大数据技术有兴趣者
✤ 致谢
在此感谢Cloudera 的苗凯翔博士、Deborah Wiltshire、Yale Wang 对本书的认可。感谢我的好兄弟闫勐、付乐庆对我一直以来的鼓励；感谢我曾经服务过的客户们对我的信任；感谢我的家人和朋友们，你们是我不断努力的源动力。
图书试读
用户评价
我是一名初入大数据领域的小白，对于Hadoop的一切都充满了好奇和些许畏惧。偶然间看到了《Impala大数据查询引擎：Hadoop高手的最后一堂课》，抱着学习的心态入手。没想到，这本书的质量远超我的预期。作者并没有一开始就灌输复杂的概念，而是从一个非常基础的点讲起，比如为什么我们需要一个专门的大数据查询引擎。然后，他循序渐进地介绍了Impala的诞生背景、核心优势，以及它在实际应用中的各种场景。我最喜欢的是书中关于Impala查询执行流程的详细讲解，从SQL解析到最终结果返回，每一个步骤都讲解得非常到位，而且配有大量的图示，让我这个零基础的读者也能轻松理解。让我眼前一亮的是，书中还介绍了一些Impala的性能调优技巧，以及如何避免常见的性能陷阱。这些实用的内容，让我在学习理论知识的同时，也能够立即应用到实际操作中。这本书就像是一位耐心十足的老师，用最浅显易懂的方式，为我打开了通往Impala世界的大门。我强烈推荐给所有和我一样，对大数据和Hadoop感兴趣的初学者。
评分这本《Impala大数据查询引擎：Hadoop高手的最后一堂课》真是让我惊艳！我之前接触过一些大数据处理工具，但总是感觉隔靴搔痒，无法深入理解背后的原理。这本书就像一位经验丰富的老友，循循善诱地为我揭开了Impala神秘的面纱。它并没有直接抛出一堆晦涩的技术术语，而是从一个非常宏观的视角入手，讲述了大数据查询引擎的发展历程，以及Impala是如何应运而生，填补了市场空白的。当我了解到Impala在低延迟交互式查询方面的优势，以及它如何与Hadoop生态系统深度集成时，我仿佛看到了通往大数据世界的另一扇大门。书中对于Impala的架构设计，特别是其内存计算和并行查询机制的讲解，简直是教科书级别的。我印象最深刻的是关于Impala查询计划优化的部分，作者用非常生动的比喻，将复杂的优化算法解释得通俗易懂，让我这个之前对SQL优化头疼不已的读者，也能茅塞顿开，甚至跃跃欲试去实践。这本书不仅仅是讲解一个技术工具，更重要的是它传递了一种解决问题的思维方式，一种在大数据浪潮中如何选择和运用最适合工具的智慧。我强烈推荐给所有正在大数据领域探索，或者希望在Hadoop生态中更进一步的开发者和技术爱好者。
评分坦白说，我是一个对技术细节有点“洁癖”的人。我总觉得，只有深入了解一个技术的底层原理，才能真正掌握它。而《Impala大数据查询引擎：Hadoop高手的最后一堂课》恰恰满足了我这个需求。它不像市面上很多书籍那样，只停留在API的调用层面，而是毫不犹豫地 dive into 了Impala的内核。书中对Impala如何与HDFS、HBase等数据存储进行交互的讲解，让我对整个Hadoop生态系统有了更全面的认识。它详细解释了Impala如何解析SQL语句，如何生成执行计划，以及如何将任务分发给各个节点并行执行。我印象深刻的是关于Impala的分布式架构设计，以及它在容错和高可用性方面的考虑。这些内容让我对Impala的健壮性和可靠性有了更深的信心。更重要的是，作者并没有沉溺于技术细节的堆砌，而是始终围绕着“查询引擎”这个核心，阐述了Impala在性能、可伸缩性和易用性之间取得的精妙平衡。读完这本书，我不再是那个只会执行SQL的“小白”，而是能够从架构层面理解Impala的优势，并能够根据自己的需求进行定制化优化。
评分我必须承认，一开始被这本书的标题吸引，多少有些“看热闹”的心态。毕竟“Hadoop高手的最后一堂课”听起来就充满了传奇色彩，让人好奇到底是什么样的内容能被冠以如此厚重的评价。读下去之后，我发现这并非标题党。作者以一种近乎“手把手”的方式，带领我们深入Impala的内部机制。他并没有回避那些让人头疼的细节，比如Impala的内存管理策略、线程模型，甚至是一些底层的网络通信协议。但是，他巧妙地将这些复杂的概念，通过清晰的图示和贴切的类比，变得易于理解。我尤其喜欢书中关于Impala如何处理大规模数据集的剖析，它详细阐述了Impala如何利用列式存储、向量化执行等技术，在保证查询速度的同时，最大限度地减少I/O开销。这本书让我对“快”有了更深刻的理解，不再是单纯的数字对比，而是对背后技术原理的顿悟。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了如何使用Impala，更是掌握了它“思考”的方式，能够根据实际业务场景，更有效地调优查询，甚至预测可能遇到的性能瓶颈。对于那些在Hadoop集群上苦苦追求查询性能提升的工程师来说，这本书无疑是雪中送炭。
评分作为一名在数据仓库领域摸爬滚打多年的老兵，我见证了各种查询引擎的兴衰更替。然而，《Impala大数据查询引擎：Hadoop高手的最后一堂课》这本书，以一种意想不到的方式，刷新了我对大数据查询的认知。它不仅仅是介绍Impala这个工具，更重要的是，它提炼了大数据查询的本质和精髓。作者用一种非常“哲学”的视角，探讨了在大数据时代，如何才能实现真正的“秒级”响应。书中对Impala内存管理和代码生成技术的讲解，让我看到了大数据查询引擎在性能优化上的无限可能。它不仅仅是简单的SQL转换，而是对底层计算资源的极致利用。我尤其欣赏书中关于Impala与Spark、Hive等其他大数据组件协同工作的场景分析，这为我们在复杂的Hadoop环境中选择最合适的工具提供了宝贵的参考。这本书就像是一个经验丰富的智者，为我们点拨迷津，让我们在大数据技术的汪洋中，能够找到最坚实的航向。对于那些希望在Hadoop生态中构建高性能数据分析平台的技术负责人和架构师来说，这本书绝对不容错过。
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