Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手養成攻略 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Impala
• 大數據
• Hadoop
• 查詢引擎
• 數據分析
• 大數據技術
• Hive
• 數據倉庫
• 性能優化
• SQL

本書特色

　　Cloudera官方推薦、全麵說明Impala的中文書

　　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。

名人推薦

　　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

　　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
 

書籍簡介：數據驅動的決策藝術：從基礎理論到前沿實踐 本書聚焦於數據分析的廣闊領域，旨在為渴望深入理解數據價值、掌握現代數據處理技術的讀者提供一份全麵且實用的指南。我們不涉及特定的查詢引擎技術，而是著眼於數據科學的底層邏輯、分析思維的構建，以及如何在復雜的數據生態中做齣高效、準確的決策。 第一部分：數據思維的基石——理解數據與業務的連接 本部分是構建有效數據分析能力的第一步，它強調的不是工具的使用，而是分析的思維模式。我們將深入探討數據在現代商業環境中的戰略地位，剖析數據驅動型組織與傳統決策模式的本質區彆。 1. 數據素養與業務洞察力的培養： 什麼是真正的數據素養？它遠超於運行SQL語句的能力。本書將詳細闡述如何將原始數據轉化為可執行的商業洞察。內容包括：如何識彆關鍵績效指標（KPIs）與業務目標之間的映射關係；如何設計實驗來驗證業務假設；以及如何批判性地審視數據來源的可靠性與局限性。我們將通過多個跨行業案例，展示優秀的數據分析師如何通過提問正確的業務問題來驅動價值增長。 2. 統計學基礎迴顧與應用： 避免陷入高深莫測的數學公式，本書將重點講解在數據分析實踐中最常用、最核心的統計概念。內容涵蓋描述性統計（均值、中位數、方差的實際意義）、推斷性統計（假設檢驗的基本流程與常見陷阱，如P值的誤用），以及迴歸分析（理解相關性與因果性的微妙差彆）。目標是讓讀者能夠自信地解讀分析報告，並理解結果背後的概率含義。 3. 數據治理與質量的倫理考量： 優秀的數據分析必須建立在高質量數據之上。本章將探討數據生命周期管理的關鍵環節，包括數據采集的規範性、數據清洗的係統化流程（處理缺失值、異常值的方法論），以及數據隱私保護（GDPR、CCPA等基礎框架）在分析工作中的體現。這不是關於技術的，而是關於流程和責任。 第二部分：數據處理流程的通用框架——從ETL到可視化 本部分將構建一個獨立於任何特定軟件平颱的通用數據處理管道（Pipeline）概念模型。理解這個框架，無論未來使用哪種工具，都能迅速掌握其工作原理。 1. 數據抽取、轉換與加載（ETL/ELT）的哲學思辨： 我們將探討批處理與流處理的適用場景，重點在於轉換邏輯的設計。如何設計健壯的轉換規則，以確保數據的完整性和一緻性？討論點包括維度建模（星型、雪花模型）的理論基礎及其對後續分析性能的影響，以及數據集成中麵臨的標準化挑戰。 2. 關係型與非關係型數據的基本範式： 深入理解不同類型數據存儲的底層結構和適用場景。我們不會深入探討具體的數據庫語法，而是關注數據結構的選擇原則：何時使用嚴格的關係結構以保證事務性，何時選擇文檔或鍵值存儲以優化讀取速度和靈活性。這關乎架構選型，而非查詢優化。 3. 數據可視化作為溝通的橋梁： 可視化不是美工，而是嚴謹的敘事工具。本章側重於有效圖形的選擇原則。我們將分析不同圖錶類型（如直方圖、散點圖、桑基圖）最適閤錶達哪種數據關係，探討如何避免誤導性圖錶設計，並學習如何構建具備清晰敘事綫索的儀錶闆（Dashboard）。 第三部分：高級分析技術與未來趨勢的展望 本部分將視角提升到更宏觀的層麵，探討如何利用先進的分析方法解決復雜的業務問題，並對數據領域的發展方嚮進行前瞻性思考。 1. 機器學習入門：分析師的工具箱： 介紹機器學習在預測和分類任務中的核心作用。重點在於理解監督學習、無監督學習的基本概念，以及如何評估模型性能（精度、召迴率、F1分數）。本書強調的是如何正確地將模型集成到業務流程中，而非模型本身的深度算法推導。 2. 時間序列分析的基礎建模： 許多業務問題（如銷售預測、庫存管理）都依賴於時間序列數據。我們將介紹時間序列數據的特點（趨勢、季節性、周期性），並探討基本的平滑法和分解技術，以幫助讀者準確捕捉時間維度上的變化規律。 3. 雲原生數據架構的演進趨勢： 展望現代數據平颱的發展方嚮。討論數據湖、數據湖倉一體（Data Lakehouse） 等新概念的優勢與挑戰。重點在於理解雲環境下的彈性伸縮、按需付費的架構思想如何影響數據基礎設施的長期規劃和成本效益分析。 本書的目標讀者： 希望從數據處理的“操作工”轉變為“戰略夥伴”的數據分析師。 正在構建或優化其團隊數據流程的技術經理。 對數據科學感興趣，但需要紮實理論基礎和通用方法論的職場人士。 通過閱讀本書，您將掌握一套通用、可遷移的數據分析思維框架，能夠自信地駕馭任何新興數據技術，並將數據轉化為驅動業務增長的強大動力。

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。
 

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☆☆☆☆☆

我是一名數據分析師，在日常工作中，經常需要從海量的數據倉庫中快速提取洞察。雖然我對SQL語言比較熟悉，但在Hadoop環境中，如何高效地利用Impala進行數據查詢，一直是我需要攻剋的難題。之前我主要依賴Hive，但當數據量增大，查詢需求變得復雜時，Hive的響應速度常常讓我焦頭爛額。Impala這個名字總是被提及，我深知它的潛力，但苦於沒有一個係統性的學習途徑。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我期待它能成為一本“從入門到精通”的Impala實戰指南。我希望能在這本書中找到關於Impala基本查詢語句的編寫規範和性能優化技巧，例如如何正確使用JOIN、聚閤函數，以及如何避免常見的低效查詢模式。更重要的是，我希望書中能提供一些關於Impala數據建模和存儲優化的建議，比如如何閤理地進行數據分區和分桶，以及如何選擇閤適的列式存儲格式，從而最大化Impala的查詢性能。如果這本書還能包含一些關於Impala與其他數據分析工具（如BI工具、Python庫）的集成案例，那對我的日常工作將是極大的助力。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對Hadoop生態中的各種工具都充滿瞭好奇，但總感覺自己離“高手”還有相當一段距離。尤其是Impala，雖然聽說過它的名字，也知道它在交互式查詢方麵錶現齣色，但具體如何用好它，如何寫齣高效的查詢，始終是個模糊的概念。市麵上大部分關於Hadoop的書籍，要麼過於宏觀，要麼過於偏重某個子項目，而這本書的定位非常精準，直指Impala這個核心查詢引擎，並給齣瞭“高手養成攻略”這樣的承諾，這讓我覺得它很有可能填補我知識體係中的空白。我特彆希望能在這本書中找到關於Impala查詢計劃（Query Plan）的詳細解析，瞭解Impala是如何解析SQL語句，又是如何生成執行計劃的，以及如何通過調整查詢語句和錶結構來影響執行計劃，從而達到性能優化的目的。此外，如果書中能包含一些關於Impala集群部署、配置和維護的實踐經驗，以及在麵對大規模數據時，Impala的性能瓶頸和突破策略，那將是錦上添花。我希望這本書能給我帶來一種“茅塞頓開”的感覺，讓我能夠真正理解Impala的強大之處，並將其運用到實際的數據分析工作中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大數據初學者，在學習Hadoop的過程中，經常會被各種各樣的工具和概念弄得暈頭轉嚮。雖然我接觸過Hive，也知道它在離綫批處理方麵的優勢，但我一直渴望能有一款工具，能夠讓我以更快的速度進行交互式的數據探索和分析。Impala的名字我經常聽到，也知道它在這方麵有著獨特的優勢，但是關於它的具體使用方法和性能調優技巧，我一直缺乏係統性的指導。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，比如Impala的安裝部署，以及它與HDFS、Hive Metastore等組件的集成。然後，能夠逐步深入到Impala的查詢語法、數據類型支持，以及一些高級特性。我尤其期待書中能有關於Impala查詢性能優化的章節，比如如何通過分區、分桶、列式存儲等技術來提升查詢效率，以及如何理解和利用Impala的查詢計劃來診斷和解決性能問題。如果這本書能夠提供一些不同場景下的實戰案例，並給齣詳細的分析和解決方案，那它對我這樣的新手來說，將是無價之寶。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在Hadoop領域摸爬滾打多年的工程師，我深知高效查詢的重要性。在實際工作中，我們經常會麵臨海量數據的交互式查詢需求，而傳統的Hive在這方麵往往顯得力不從心。Impala以其MPP架構和內存計算的優勢，成為瞭解決這一痛點的利器。然而，要真正駕馭Impala，並將其性能發揮到極緻，並非易事。這本書的書名“Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手養成攻略”，讓我眼前一亮，我期待它能提供一些我以往接觸不到的深度內容。我希望書中能夠深入剖析Impala的查詢執行流程，包括其並行處理機製、數據局部性優化策略，以及與存儲層（如HDFS、Kudu）的交互細節。此外，對於Impala的內存管理、垃圾迴收機製、以及如何進行細粒度的參數調優，我希望能有詳細的講解和指導。如果書中還能包含一些關於Impala在生産環境中常見故障的排查方法和解決方案，或者提供一些與其他大數據組件（如Spark、Flink）的集成和協同工作的思路，那這本書的價值將是無可估量的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名一下子就抓住瞭我，"Impala大數據查詢引擎：Hadoop高手養成攻略"。光是這個名字，就勾勒齣瞭一個清晰的學習路徑，對於我這樣渴望在Hadoop生態係統中遊刃有餘的開發者來說，簡直是量身定製。我一直覺得，大數據處理的核心在於如何高效地獲取和分析數據，而Impala作為一款高性能的MPP查詢引擎，無疑是其中的佼佼者。然而，市麵上關於Impala的深入講解和實戰指導類書籍相對較少，很多時候隻能碎片化地從博客、論壇甚至官方文檔中摸索。這本書的齣現，就像在迷霧中點亮瞭一盞燈，讓我看到瞭通往“Hadoop高手”的明確方嚮。我非常期待它能係統性地介紹Impala的架構原理，包括其如何與HDFS、HBase等組件協同工作，以及其查詢優化的核心思想。更重要的是，我希望這本書能提供大量的實戰案例，能夠模擬真實場景中的數據分析需求，教我如何利用Impala解決實際問題，而不是停留在理論層麵。如果這本書能涵蓋從基礎查詢語句的優化，到復雜查詢的設計，再到集群監控和調優等方方麵麵，那它絕對會成為我案頭必備的參考書。