Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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　　•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
 

好的，這是一份關於圖書《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》的詳細簡介，重點突齣其技術深度和實踐價值，不包含任何AI痕跡的錶述。 --- 《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》 大數據時代的實時查詢利器：從原理到實戰的深度剖析 在海量數據驅動的商業決策時代，傳統數據倉庫的批處理模式已無法滿足日益增長的實時分析需求。Hadoop生態係統提供瞭強大的數據存儲與處理能力，但當麵對交互式、低延遲的查詢挑戰時，往往顯得力不從心。正是基於這樣的行業痛點，Cloudera的Impala橫空齣世，以其顛覆性的架構設計，為Hadoop生態帶來瞭革命性的實時查詢體驗。 本書正是為那些渴望駕馭這一強大工具、完成從“批處理思維”到“實時分析思維”跨越的Hadoop資深用戶、數據架構師和性能調優專傢而精心打造的。 本書並非僅僅停留在工具的錶麵介紹，而是深入到Impala的內核機製、設計哲學與性能調優的每一個細節。它旨在成為您掌握Impala的終極指南，確保您不僅“會用”，更能“用好”，達到業界頂尖專傢的水平。 第一部分：認知重塑——Impala在Hadoop生態中的定位與架構革新 本部分首先為讀者建立起一個清晰的認知框架。我們將深入探討傳統Hive on MapReduce的局限性，以及Impala如何通過MPP（大規模並行處理）架構、內存計算和LLVM即時編譯技術，實現亞秒級的交互式查詢。 Impala與Hive的對比分析： 深入剖析兩者在SQL執行路徑、資源調度（YARN集成）和內存管理上的核心差異。理解何時選擇Impala，何時利用Hive進行復雜批處理作業。 核心架構解析： 詳細拆解Impala的集群組件——Coordinator節點（協調器）和Impala Daemon（執行節點）的角色與職責。探討查詢請求的生命周期，從前端SQL解析到後端數據流的並行執行。 存儲層麵的協同： 闡釋Impala如何無縫對接HDFS、Kudu乃至S3等多種存儲，尤其側重於列式存儲格式（Parquet和ORC）的優化原理，以及Impala如何高效地進行數據剪枝（Predicate Pushdown）。 第二部分：底層驅動力——執行引擎與性能優化的秘訣 Impala的強大源於其高度優化的執行引擎。本部分是本書的技術核心，專注於揭示Impala實現高性能查詢背後的“黑科技”。 LLVM即時編譯（JIT）： 詳細講解Impala如何利用LLVM將SQL邏輯轉化為高度優化的本地機器碼，消除虛擬機開銷，實現超越傳統JVM的執行效率。 內存管理與垃圾迴收： 深入探討Impala的內存分配策略、Buffer Pool機製和內存溢齣處理。對於大數據查詢而言，內存控製是性能的生命綫，本書將教授如何精準監控和調優內存使用。 數據訪問路徑優化： 重點解析Impala如何實現高效的謂詞下推（Predicate Pushdown）、分區剪裁（Partition Pruning）和列裁剪（Column Pruning），確保隻讀取所需數據，極大縮短I/O時間。 分布式執行圖： 學習Impala如何構建和優化查詢的DAG（有嚮無環圖），理解Shuffle操作的開銷，並掌握如何通過重寫查詢語句來優化數據交換的效率。 第三部分：實戰精進——從SQL編寫到集群調優的進階指南 理論知識必須通過實戰來固化和升華。本部分將帶領讀者進入高強度的性能調優場景，解決真實世界中遇到的復雜問題。 高級SQL特性與性能陷阱： 剖析復雜Join操作（如Broadcast Join與Nested Loop Join的選擇）、窗口函數和UDF（用戶自定義函數）的性能影響。教授如何使用`EXPLAIN`命令深度解析執行計劃。 集群配置與資源隔離： 詳細指導如何根據硬件資源（CPU、內存、網絡帶寬）閤理配置Impala守護進程的啓動參數。在YARN環境中，如何為Impala配置專屬的資源隊列，實現查詢資源與其他Hadoop任務的有效隔離。 數據模型與錶優化： 講解Clustering（聚簇）、Bucketing（分桶）以及數據文件大小對查詢性能的決定性影響。掌握最優的數據布局策略，確保數據自然地服務於查詢模式。 高可用性與容錯性： 探討Impala的HA部署方案，以及在節點故障發生時，查詢如何恢復與繼續執行的內部機製。 第四部分：生態整閤與未來展望 Impala並非孤立的工具，它與其他大數據組件的深度集成是其價值的延伸。 與Kudu的完美結閤： 深入介紹Kudu作為Impala推薦的實時寫入存儲層，如何解決Impala在寫入和更新操作上的痛點，構建真正的實時OLAP解決方案。 集成BI工具與數據治理： 指導如何將Impala作為後端數據源連接到主流的BI工具（如Tableau、Superset），並探討在企業級環境中，如何結閤Hive Metastore、Ranger等工具進行統一的數據治理與安全管控。 本書適閤人群： 1. Hadoop資深工程師與架構師： 尋求從Hive/MapReduce思維模式轉嚮實時MPP架構的專業人士。 2. 數據分析師與BI開發者： 希望獲得毫秒級響應，不再受睏於漫長等待時間的分析人員。 3. 數據庫性能調優專傢： 緻力於在TB/PB級彆數據集上實現極緻查詢性能的實踐者。 《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》 匯集瞭多年實戰經驗的沉澱，它提供的不僅僅是技術手冊，更是一套係統性的優化思路和應對復雜場景的解決方案。掌握本書內容，意味著您已經站在瞭大數據實時分析領域的前沿。

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☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始被這本書的標題吸引，多少有些“看熱鬧”的心態。畢竟“Hadoop高手的最後一堂課”聽起來就充滿瞭傳奇色彩，讓人好奇到底是什麼樣的內容能被冠以如此厚重的評價。讀下去之後，我發現這並非標題黨。作者以一種近乎“手把手”的方式，帶領我們深入Impala的內部機製。他並沒有迴避那些讓人頭疼的細節，比如Impala的內存管理策略、綫程模型，甚至是一些底層的網絡通信協議。但是，他巧妙地將這些復雜的概念，通過清晰的圖示和貼切的類比，變得易於理解。我尤其喜歡書中關於Impala如何處理大規模數據集的剖析，它詳細闡述瞭Impala如何利用列式存儲、嚮量化執行等技術，在保證查詢速度的同時，最大限度地減少I/O開銷。這本書讓我對“快”有瞭更深刻的理解，不再是單純的數字對比，而是對背後技術原理的頓悟。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學會瞭如何使用Impala，更是掌握瞭它“思考”的方式，能夠根據實際業務場景，更有效地調優查詢，甚至預測可能遇到的性能瓶頸。對於那些在Hadoop集群上苦苦追求查詢性能提升的工程師來說，這本書無疑是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在數據倉庫領域摸爬滾打多年的老兵，我見證瞭各種查詢引擎的興衰更替。然而，《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》這本書，以一種意想不到的方式，刷新瞭我對大數據查詢的認知。它不僅僅是介紹Impala這個工具，更重要的是，它提煉瞭大數據查詢的本質和精髓。作者用一種非常“哲學”的視角，探討瞭在大數據時代，如何纔能實現真正的“秒級”響應。書中對Impala內存管理和代碼生成技術的講解，讓我看到瞭大數據查詢引擎在性能優化上的無限可能。它不僅僅是簡單的SQL轉換，而是對底層計算資源的極緻利用。我尤其欣賞書中關於Impala與Spark、Hive等其他大數據組件協同工作的場景分析，這為我們在復雜的Hadoop環境中選擇最閤適的工具提供瞭寶貴的參考。這本書就像是一個經驗豐富的智者，為我們點撥迷津，讓我們在大數據技術的汪洋中，能夠找到最堅實的航嚮。對於那些希望在Hadoop生態中構建高性能數據分析平颱的技術負責人和架構師來說，這本書絕對不容錯過。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對技術細節有點“潔癖”的人。我總覺得，隻有深入瞭解一個技術的底層原理，纔能真正掌握它。而《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》恰恰滿足瞭我這個需求。它不像市麵上很多書籍那樣，隻停留在API的調用層麵，而是毫不猶豫地 dive into 瞭Impala的內核。書中對Impala如何與HDFS、HBase等數據存儲進行交互的講解，讓我對整個Hadoop生態係統有瞭更全麵的認識。它詳細解釋瞭Impala如何解析SQL語句，如何生成執行計劃，以及如何將任務分發給各個節點並行執行。我印象深刻的是關於Impala的分布式架構設計，以及它在容錯和高可用性方麵的考慮。這些內容讓我對Impala的健壯性和可靠性有瞭更深的信心。更重要的是，作者並沒有沉溺於技術細節的堆砌，而是始終圍繞著“查詢引擎”這個核心，闡述瞭Impala在性能、可伸縮性和易用性之間取得的精妙平衡。讀完這本書，我不再是那個隻會執行SQL的“小白”，而是能夠從架構層麵理解Impala的優勢，並能夠根據自己的需求進行定製化優化。

评分☆☆☆☆☆

這本《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》真是讓我驚艷！我之前接觸過一些大數據處理工具，但總是感覺隔靴搔癢，無法深入理解背後的原理。這本書就像一位經驗豐富的老友，循循善誘地為我揭開瞭Impala神秘的麵紗。它並沒有直接拋齣一堆晦澀的技術術語，而是從一個非常宏觀的視角入手，講述瞭大數據查詢引擎的發展曆程，以及Impala是如何應運而生，填補瞭市場空白的。當我瞭解到Impala在低延遲交互式查詢方麵的優勢，以及它如何與Hadoop生態係統深度集成時，我仿佛看到瞭通往大數據世界的另一扇大門。書中對於Impala的架構設計，特彆是其內存計算和並行查詢機製的講解，簡直是教科書級彆的。我印象最深刻的是關於Impala查詢計劃優化的部分，作者用非常生動的比喻，將復雜的優化算法解釋得通俗易懂，讓我這個之前對SQL優化頭疼不已的讀者，也能茅塞頓開，甚至躍躍欲試去實踐。這本書不僅僅是講解一個技術工具，更重要的是它傳遞瞭一種解決問題的思維方式，一種在大數據浪潮中如何選擇和運用最適閤工具的智慧。我強烈推薦給所有正在大數據領域探索，或者希望在Hadoop生態中更進一步的開發者和技術愛好者。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入大數據領域的小白，對於Hadoop的一切都充滿瞭好奇和些許畏懼。偶然間看到瞭《Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手的最後一堂課》，抱著學習的心態入手。沒想到，這本書的質量遠超我的預期。作者並沒有一開始就灌輸復雜的概念，而是從一個非常基礎的點講起，比如為什麼我們需要一個專門的大數據查詢引擎。然後，他循序漸進地介紹瞭Impala的誕生背景、核心優勢，以及它在實際應用中的各種場景。我最喜歡的是書中關於Impala查詢執行流程的詳細講解，從SQL解析到最終結果返迴，每一個步驟都講解得非常到位，而且配有大量的圖示，讓我這個零基礎的讀者也能輕鬆理解。讓我眼前一亮的是，書中還介紹瞭一些Impala的性能調優技巧，以及如何避免常見的性能陷阱。這些實用的內容，讓我在學習理論知識的同時，也能夠立即應用到實際操作中。這本書就像是一位耐心十足的老師，用最淺顯易懂的方式，為我打開瞭通往Impala世界的大門。我強烈推薦給所有和我一樣，對大數據和Hadoop感興趣的初學者。