Impala大数据查询引擎：Hadoop高手养成攻略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• Hive
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本书特色

　　Cloudera官方推荐、全面说明Impala的中文书

　　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。

名人推荐

　　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

　　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
 

书籍简介：数据驱动的决策艺术：从基础理论到前沿实践 本书聚焦于数据分析的广阔领域，旨在为渴望深入理解数据价值、掌握现代数据处理技术的读者提供一份全面且实用的指南。我们不涉及特定的查询引擎技术，而是着眼于数据科学的底层逻辑、分析思维的构建，以及如何在复杂的数据生态中做出高效、准确的决策。 第一部分：数据思维的基石——理解数据与业务的连接 本部分是构建有效数据分析能力的第一步，它强调的不是工具的使用，而是分析的思维模式。我们将深入探讨数据在现代商业环境中的战略地位，剖析数据驱动型组织与传统决策模式的本质区别。 1. 数据素养与业务洞察力的培养： 什么是真正的数据素养？它远超于运行SQL语句的能力。本书将详细阐述如何将原始数据转化为可执行的商业洞察。内容包括：如何识别关键绩效指标（KPIs）与业务目标之间的映射关系；如何设计实验来验证业务假设；以及如何批判性地审视数据来源的可靠性与局限性。我们将通过多个跨行业案例，展示优秀的数据分析师如何通过提问正确的业务问题来驱动价值增长。 2. 统计学基础回顾与应用： 避免陷入高深莫测的数学公式，本书将重点讲解在数据分析实践中最常用、最核心的统计概念。内容涵盖描述性统计（均值、中位数、方差的实际意义）、推断性统计（假设检验的基本流程与常见陷阱，如P值的误用），以及回归分析（理解相关性与因果性的微妙差别）。目标是让读者能够自信地解读分析报告，并理解结果背后的概率含义。 3. 数据治理与质量的伦理考量： 优秀的数据分析必须建立在高质量数据之上。本章将探讨数据生命周期管理的关键环节，包括数据采集的规范性、数据清洗的系统化流程（处理缺失值、异常值的方法论），以及数据隐私保护（GDPR、CCPA等基础框架）在分析工作中的体现。这不是关于技术的，而是关于流程和责任。 第二部分：数据处理流程的通用框架——从ETL到可视化 本部分将构建一个独立于任何特定软件平台的通用数据处理管道（Pipeline）概念模型。理解这个框架，无论未来使用哪种工具，都能迅速掌握其工作原理。 1. 数据抽取、转换与加载（ETL/ELT）的哲学思辨： 我们将探讨批处理与流处理的适用场景，重点在于转换逻辑的设计。如何设计健壮的转换规则，以确保数据的完整性和一致性？讨论点包括维度建模（星型、雪花模型）的理论基础及其对后续分析性能的影响，以及数据集成中面临的标准化挑战。 2. 关系型与非关系型数据的基本范式： 深入理解不同类型数据存储的底层结构和适用场景。我们不会深入探讨具体的数据库语法，而是关注数据结构的选择原则：何时使用严格的关系结构以保证事务性，何时选择文档或键值存储以优化读取速度和灵活性。这关乎架构选型，而非查询优化。 3. 数据可视化作为沟通的桥梁： 可视化不是美工，而是严谨的叙事工具。本章侧重于有效图形的选择原则。我们将分析不同图表类型（如直方图、散点图、桑基图）最适合表达哪种数据关系，探讨如何避免误导性图表设计，并学习如何构建具备清晰叙事线索的仪表板（Dashboard）。 第三部分：高级分析技术与未来趋势的展望 本部分将视角提升到更宏观的层面，探讨如何利用先进的分析方法解决复杂的业务问题，并对数据领域的发展方向进行前瞻性思考。 1. 机器学习入门：分析师的工具箱： 介绍机器学习在预测和分类任务中的核心作用。重点在于理解监督学习、无监督学习的基本概念，以及如何评估模型性能（精度、召回率、F1分数）。本书强调的是如何正确地将模型集成到业务流程中，而非模型本身的深度算法推导。 2. 时间序列分析的基础建模： 许多业务问题（如销售预测、库存管理）都依赖于时间序列数据。我们将介绍时间序列数据的特点（趋势、季节性、周期性），并探讨基本的平滑法和分解技术，以帮助读者准确捕捉时间维度上的变化规律。 3. 云原生数据架构的演进趋势： 展望现代数据平台的发展方向。讨论数据湖、数据湖仓一体（Data Lakehouse） 等新概念的优势与挑战。重点在于理解云环境下的弹性伸缩、按需付费的架构思想如何影响数据基础设施的长期规划和成本效益分析。 本书的目标读者： 希望从数据处理的“操作工”转变为“战略伙伴”的数据分析师。 正在构建或优化其团队数据流程的技术经理。 对数据科学感兴趣，但需要扎实理论基础和通用方法论的职场人士。 通过阅读本书，您将掌握一套通用、可迁移的数据分析思维框架，能够自信地驾驭任何新兴数据技术，并将数据转化为驱动业务增长的强大动力。

作者简介

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。
 

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

作者序

　　✤ 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。
 

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对Hadoop生态中的各种工具都充满了好奇，但总感觉自己离“高手”还有相当一段距离。尤其是Impala，虽然听说过它的名字，也知道它在交互式查询方面表现出色，但具体如何用好它，如何写出高效的查询，始终是个模糊的概念。市面上大部分关于Hadoop的书籍，要么过于宏观，要么过于偏重某个子项目，而这本书的定位非常精准，直指Impala这个核心查询引擎，并给出了“高手养成攻略”这样的承诺，这让我觉得它很有可能填补我知识体系中的空白。我特别希望能在这本书中找到关于Impala查询计划（Query Plan）的详细解析，了解Impala是如何解析SQL语句，又是如何生成执行计划的，以及如何通过调整查询语句和表结构来影响执行计划，从而达到性能优化的目的。此外，如果书中能包含一些关于Impala集群部署、配置和维护的实践经验，以及在面对大规模数据时，Impala的性能瓶颈和突破策略，那将是锦上添花。我希望这本书能给我带来一种“茅塞顿开”的感觉，让我能够真正理解Impala的强大之处，并将其运用到实际的数据分析工作中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在Hadoop领域摸爬滚打多年的工程师，我深知高效查询的重要性。在实际工作中，我们经常会面临海量数据的交互式查询需求，而传统的Hive在这方面往往显得力不从心。Impala以其MPP架构和内存计算的优势，成为了解决这一痛点的利器。然而，要真正驾驭Impala，并将其性能发挥到极致，并非易事。这本书的书名“Impala大数据查询引擎：Hadoop高手养成攻略”，让我眼前一亮，我期待它能提供一些我以往接触不到的深度内容。我希望书中能够深入剖析Impala的查询执行流程，包括其并行处理机制、数据局部性优化策略，以及与存储层（如HDFS、Kudu）的交互细节。此外，对于Impala的内存管理、垃圾回收机制、以及如何进行细粒度的参数调优，我希望能有详细的讲解和指导。如果书中还能包含一些关于Impala在生产环境中常见故障的排查方法和解决方案，或者提供一些与其他大数据组件（如Spark、Flink）的集成和协同工作的思路，那这本书的价值将是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名一下子就抓住了我，"Impala大数据查询引擎：Hadoop高手养成攻略"。光是这个名字，就勾勒出了一个清晰的学习路径，对于我这样渴望在Hadoop生态系统中游刃有余的开发者来说，简直是量身定制。我一直觉得，大数据处理的核心在于如何高效地获取和分析数据，而Impala作为一款高性能的MPP查询引擎，无疑是其中的佼佼者。然而，市面上关于Impala的深入讲解和实战指导类书籍相对较少，很多时候只能碎片化地从博客、论坛甚至官方文档中摸索。这本书的出现，就像在迷雾中点亮了一盏灯，让我看到了通往“Hadoop高手”的明确方向。我非常期待它能系统性地介绍Impala的架构原理，包括其如何与HDFS、HBase等组件协同工作，以及其查询优化的核心思想。更重要的是，我希望这本书能提供大量的实战案例，能够模拟真实场景中的数据分析需求，教我如何利用Impala解决实际问题，而不是停留在理论层面。如果这本书能涵盖从基础查询语句的优化，到复杂查询的设计，再到集群监控和调优等方方面面，那它绝对会成为我案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名数据分析师，在日常工作中，经常需要从海量的数据仓库中快速提取洞察。虽然我对SQL语言比较熟悉，但在Hadoop环境中，如何高效地利用Impala进行数据查询，一直是我需要攻克的难题。之前我主要依赖Hive，但当数据量增大，查询需求变得复杂时，Hive的响应速度常常让我焦头烂额。Impala这个名字总是被提及，我深知它的潜力，但苦于没有一个系统性的学习途径。这本书的出现，让我看到了希望。我期待它能成为一本“从入门到精通”的Impala实战指南。我希望能在这本书中找到关于Impala基本查询语句的编写规范和性能优化技巧，例如如何正确使用JOIN、聚合函数，以及如何避免常见的低效查询模式。更重要的是，我希望书中能提供一些关于Impala数据建模和存储优化的建议，比如如何合理地进行数据分区和分桶，以及如何选择合适的列式存储格式，从而最大化Impala的查询性能。如果这本书还能包含一些关于Impala与其他数据分析工具（如BI工具、Python库）的集成案例，那对我的日常工作将是极大的助力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大数据初学者，在学习Hadoop的过程中，经常会被各种各样的工具和概念弄得晕头转向。虽然我接触过Hive，也知道它在离线批处理方面的优势，但我一直渴望能有一款工具，能够让我以更快的速度进行交互式的数据探索和分析。Impala的名字我经常听到，也知道它在这方面有着独特的优势，但是关于它的具体使用方法和性能调优技巧，我一直缺乏系统性的指导。这本书的出现，让我看到了希望。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如Impala的安装部署，以及它与HDFS、Hive Metastore等组件的集成。然后，能够逐步深入到Impala的查询语法、数据类型支持，以及一些高级特性。我尤其期待书中能有关于Impala查询性能优化的章节，比如如何通过分区、分桶、列式存储等技术来提升查询效率，以及如何理解和利用Impala的查询计划来诊断和解决性能问题。如果这本书能够提供一些不同场景下的实战案例，并给出详细的分析和解决方案，那它对我这样的新手来说，将是无价之宝。