Том өгөгдөлд Импала гэж юу вэ?
Том өгөгдөлд Импала гэж юу вэ?

Видео: Том өгөгдөлд Импала гэж юу вэ?

Видео: Том өгөгдөлд Импала гэж юу вэ?
Видео: Өглөө, өлөн биен дээрээ идэхэд муу хоол хүнснүүд 😊👍💯 2024, May
Anonim

Импала нь Apache Hadoop гэх мэт кластер системүүдийн дээр байрладаг нээлттэй эхийн асар их хэмжээний зэрэгцээ боловсруулалтын асуулгын систем юм. Үүнийг Google-ийн Dremel цаасан дээр үндэслэн бүтээсэн. Энэ нь Hadoop Distributed File System (HDFS) дээр ажилладаг асуулгын системтэй адил интерактив SQL юм. Импала HDFS-ийг үндсэн хадгалалт болгон ашигладаг.

Үүнтэй холбогдуулан Импала ба үүр гэж юу вэ?

Апачи Зөгий нь SQL-in-Hadoop-ын үр дүнтэй стандарт юм. Импала нь Google Dremel-ийн дараа боловсруулсан нээлттэй эхийн SQL хайлтын систем юм. Cloudera Импала нь HBase болон HDFS-д хадгалагдсан өгөгдлийг боловсруулахад зориулагдсан SQL хөдөлгүүр юм. Импала ашигладаг Зөгий megastore болон асууж болно Зөгий хүснэгтүүд шууд.

Цаашилбал, үүр эсвэл Импала аль нь дээр вэ? Апачи Зөгий интерактив тооцоололд тохиромжгүй байж болох юм Импала интерактив тооцоололд зориулагдсан. Зөгий багц дээр суурилсан Hadoop MapReduce харин Импала байна илүү МАН-ын мэдээллийн сан шиг. Зөгий нарийн төвөгтэй төрлүүдийг дэмждэг боловч Импала үгүй. Апачи Зөгий алдааг тэсвэрлэдэг, харин Импала алдааг тэсвэрлэх чадварыг дэмждэггүй.

Мөн бид яагаад Импала хэрэглэдэг вэ?

Импала санах ойн өгөгдөл боловсруулалтыг дэмждэг, өөрөөр хэлбэл, өгөгдөлд ханддаг/шинжилдэг байна өгөгдлийн хөдөлгөөнгүйгээр Hadoop өгөгдлийн зангилаанууд дээр хадгалагдана. Чи чадна өгөгдөлд хандах Impala ашиглан SQL-тэй төстэй асуулга. Импала бусад SQL хөдөлгүүртэй харьцуулахад HDFS дахь өгөгдөлд илүү хурдан нэвтрэх боломжийг олгодог.

Big data дахь үүр гэж юу вэ?

Апачи Зөгий нь өгөгдөл агуулахын систем өгөгдөл хураангуй, дүн шинжилгээ хийх, том хэмжээний асуулга хийх өгөгдөл нээлттэй эхийн Hadoop платформ дахь системүүд. Энэ нь SQL-тэй төстэй асуултуудыг MapReduce ажил болгон хувиргаж, маш их хэмжээний файлуудыг хялбархан гүйцэтгэх, боловсруулахад тусалдаг. өгөгдөл.

Зөвлөмж болгож буй: