开源大数据分析引擎Impala实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾传青 著

图书标签:

• Impala
• 大数据分析
• 大数据引擎
• 数据仓库
• Hadoop
• Hive
• SQL
• 实战
• 开源
• 数据处理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302390022

版次：1

商品编码：11649253

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：329

字数：557000

内容简介

　　Impala是 Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供 SQL语义，能查询存储在 Hadoop的 HDFS和 HBase中的 PB级大数据。Impala 1.0版比原来基于 MapReduce的 Hive SQL查询速度提升 3～90倍，因此， Impala有可能完全取代 Hive。作者基于自己在本职工作中应用 Impala的实践和心得编写了《开源大数据分析引擎Impala实战》。
　　《开源大数据分析引擎Impala实战》共分 10章，全面介绍开源大数据分析引擎 Impala的技术背景、安装与配置、架构、操作方法、性能优化，以及富技术含量的应用设计原则和应用案例。《开源大数据分析引擎Impala实战》紧扣目前计算技术发展热点，适合所有大数据分析人员、大数据开发人员和大数据管理人员参考使用。

内页插图

精彩书评

　　★看到将为中国读者发布的这一本中文版的Impala书籍，我非常欣喜，这无疑对中国用户更好地使用Hadoop，解决他们的业务问题有很大帮助。因此，我要感谢所有为发布本书的中文版做出贡献的人们。
　　——Cloudera副总裁 苗凯翔博士
　　
　　★Impala是Hadoop生态圈不可或缺的一个环节，它提供SQL语义，能够对HDFS和HBase中的PB级大数据进行交互式实时查询，从而弥补了Hive批处理的不足。本书是国内第1本Impala专业书籍，相信对您有益。
　　——中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长中国信息协会大数据分会副会长 刘鹏
　　
　　★这是国内第1本全面讲解Impala的书籍，既可以作为想快速搭建基于Hadoop的数据仓库的原数据库爱好者们的优秀参考书籍，又可以成为对Spark感兴趣的用户的架构理解入门书籍。本书融入作者多年的数据库和分布式工作的经验，可以说是Impala在目前国内全面、完整的技术讲解书籍。
　　——EasyHadoop社区创始人eXadoop公司创始人 向磊
　　
　　★作者贾传青执着于技术并乐于分享，他一直想写一本看着舒服的技术书籍。希望本书能够为有兴趣研究Impala的专业人员或学习者有所帮助。
　　——慧聪网CTO 郭刚
　　
　　★贾先生与我在多个大数据技术领域有过深入交流，贾先生深厚的技术功底和严谨的钻研精神给我留下深刻印象。非常高兴能看见贾先生的新著。这是我截至目前看到的，阐述Impala技术和应用体系化的中文书籍，本书将带领读者快速地掌握这个技术，打开大数据时代的窗户。
　　——中信证券 庄伟波
　　
　　★天下武学，唯快不破，窃以为IT系统亦是如此。本书中详尽地讲解了Hadoop生态系统中的实时分析引擎Impala，相信能帮助每个读者快速地掌握这-技术。
　　——山西联通 郭瑜敏
　　
　　★在商业领域，如何发挥“大数据”的商业价值，帮助企业形成核心能力还没有形成-个成熟的框架模式.一些运用“大数据”技术的先行者们开展了积极的尝试，传青就是其中的-位专家.他的努力，所取得的成果和工作精神值得敬佩。
　　——《实用数据分析》译者中国邮政 刁晓纯博士

目录

第1章 Impala概述、安装与配置
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

第2章 Impala入门示例
2.1 数据加载
2.2 数据查询
2.3 分区表
2.4 外部分区表
2.5 笛卡尔连接
2.6 更新元数据

第3章 Impala概念及架构
3.1 Impala服务器组件
3.1.1 Impala Daemon
3.1.2 Impala Statestore
3.1.3 Impala Catalog
3.2 Impala应用编程
3.2.1 Impala SQL方言
3.2.2 Impala编程接口概述
3.3 与Hadoop生态系统集成
3.3.1 与Hive集成
3.3.2 与HDFS集成
3.3.3 使用HBase

第4章 SQL语句
4.1 注释
4.2 数据类型
4.2.1 BIGINT
4.2.2 BOOLEAN
4.2.3 DOUBLE
4.2.4 FLOAT
4.2.5 INT
4.2.6 REAL
4.2.7 SMALLINT
4.2.8 STRING
4.2.9 TIMESTAMP
4.2.10 TINYINT
4.3 常量
4.3.1 数值常量
4.3.2 字符串常量
4.3.3 布尔常量
4.3.4 时间戳常量
4.3.5 NULL
4.4 SQL操作符
4.4.1 BETWEEN操作符
4.4.2 比较操作符
4.4.3 IN操作符
4.4.4 IS NULL操作符
4.4.5 LIKE操作符
4.4.6 REGEXP操作符
4.5 模式对象和对象名称
4.5.1 别名
4.5.2 标示符
4.5.3 数据库
4.5.4 表
4.5.5 视图
4.5.6 函数
4.6 SQL语句
4.6.1 ALTER TABLE
4.6.2 ALTER VIEW
4.6.3 COMPUTE STATS
4.6.4 CREATE DATABASE
4.6.5 CREATE FUNCTION
4.6.6 CREATE TABLE
4.6.7 CREATE VIEW
4.6.8 DESCRIBE
4.6.9 DROP DATABASE
4.6.10 DROP FUNCTION
4.6.11 DROP TABLE
4.6.12 DROP VIEW
4.6.13 EXPLAIN
4.6.14 INSERT
4.6.15 INVALIDATE METADATA
4.6.16 LOAD DATA
4.6.17 REFRESH
4.6.18 SELECT
4.6.19 SHOW
4.6.20 USE
4.7 内嵌函数
4.7.1 数学函数
4.7.2 类型转换函数
4.7.3 时间和日期函数
4.7.4 条件函数
4.7.5 字符串函数
4.7.6 特殊函数
4.8 聚集函数
4.8.1 AVG
4.8.2 COUNT
4.8.3 GROUP_CONCAT
4.8.4 MAX
4.8.5 MIN
4.8.6 NDV
4.8.7 SUM
4.9 用户自定义函数UDF
4.9.1 UDF概念
4.9.2 安装UDF开发包
4.9.3 编写UDF
4.9.4 编写UDAF
4.9.5 编译和部署UDF
4.9.6 UDF性能
4.9.7 创建和使用UDF示例
4.9.8 UDF安全
4.9.9 Impala UDF的限制
4.10 Impala SQL &Hive; QL
4.11 将 SQL移植到Impala上

第5章 Impala shell
5.1 命令行选项
5.2 连接到Impalad
5.3 运行命令
5.4 命令参考
5.5 查询参数设置

第6章 Impala管理
6.1 准入控制和查询队列
6.1.1 准入控制概述
6.1.2 准入控制和YARN
6.1.3 并发查询限制
6.1.4 准入控制和Impala客户端协同工作
6.1.5 配置准入控制
6.1.6 使用准入控制指导原则
6.2 使用YARN资源管理(CDH5)
6.2.1 Llama进程
6.2.2 检查计算的资源和实际使用的资源
6.2.3 资源限制如何生效
6.2.4 启用Impala资源管理
6.2.5 资源管理相关impala-shell参数
6.2.6 Impala资源管理的限制
6.3 为进程，查询，会话设定超时限制
6.4 通过代理实现Impala高可用性
6.5 管理磁盘空间

第7章 Impala存储
7.1 文件格式选择
7.2 Text
7.2.1 查询性能
7.2.2 创建文本表
7.2.3 数据文件
7.2.4 加载数据
7.2.5 LZO压缩
7.3 Parquet
7.3.1 创建Parquet表
7.3.2 加载数据
7.3.3 查询性能
7.3.4 Snappy/Gzip压缩
7.3.5 与其他组件交换 Parquet数据文件
7.3.6 Parquet数据文件组织方式
7.4 Avro
7.4.1 创建Avro表
7.4.2 使用Hive创建的Avro表
7.4.3 通过JSON指定Avro模式
7.4.4 启用压缩
7.4.5 模式进化
7.5 RCFile
7.5.1 创建RCFile表和加载数据
7.5.2 启用压缩
7.6 SequenceFile
7.6.1 创建和加载数据
7.6.2 启用压缩
7.7 HBase
7.7.1 支持的 Hbase列类型
7.7.2 性能问题
7.7.3 适用场景
7.7.4 数据加载
7.7.5 启用压缩
7.7.6 限制
7.7.7 示例

第8章 Impala分区
8.1 分区技术适用场合
8.2 分区表相关 SQL语句
8.3 分区修剪
8.4 分区键列
8.5 使用不同的文件格式

第9章 Impala性能优化
9.1 最佳实践
9.2 连接查询优化
9.3 使用统计信息
9.4 基准测试
9.5 控制资源使用
9.6 性能测试
9.7 使用 EXPLAIN信息
9.8 使用 PROFILE信息

第10章 Impala设计原则与应用案例
10.1 设计原则
10.2 应用案例

前言/序言

探索数据洪流的智慧之选：《云端数据架构与实践》 在这个数据爆炸的时代，企业正面临着前所未有的挑战与机遇。海量、多源、异构的数据如同奔腾不息的河流，如何有效地驾驭这股洪流，从中挖掘出宝贵的洞察，驱动业务决策，已成为企业能否在数字化浪潮中脱颖而出的关键。《云端数据架构与实践》便是一本致力于解答这一时代难题的权威指南，它将带领读者深入理解现代数据架构的核心理念，掌握构建可扩展、高性能、高可靠云端数据平台的关键技术与最佳实践。 本书并非仅仅停留在理论层面，而是以实战为导向，通过系统性的讲解和详尽的案例分析，帮助读者构建起扎实的数据工程知识体系。我们将从零开始，逐步构建起一个完整的云端数据分析系统，涵盖从数据采集、存储、处理、分析到可视化的全生命周期。 一、基石：云原生数据存储与管理 数据的生命始于存储。本书将首先深入探讨云端数据存储的各种选择及其适用场景。我们会详细剖析关系型数据库（如RDS、Aurora）、NoSQL数据库（如DynamoDB、MongoDB）以及对象存储（如S3、OSS）的特性、优势与局限，帮助读者根据业务需求选择最合适的存储方案。 更重要的是，我们将重点介绍云原生数据仓库的概念与构建。读者将学习如何利用云服务商提供的托管数据仓库服务（如Redshift、BigQuery、Snowflake）来构建一个能够处理PB级数据的分析平台。我们将深入探讨数据仓库的设计范式（如星型模型、雪花模型）、数据建模的最佳实践、数据分层策略（如ODS、DWH、DM）、以及如何通过优化表结构、分区、分片等技术来提升查询性能。 此外，对于需要处理半结构化和非结构化数据的场景，本书还将介绍数据湖（Data Lake）的设计理念与实现方法。读者将了解到如何利用对象存储作为数据湖的底层存储，并通过元数据管理、数据目录、数据治理等手段，构建一个统一、可管理的集中式数据存储库，为后续的大规模数据处理与分析奠定基础。 二、驱动：云端数据处理与计算引擎 存储只是起点，数据的价值在于处理和计算。本书将聚焦于云端数据处理的强大引擎，帮助读者掌握处理海量数据的核心技能。 我们会深入讲解批处理（Batch Processing）与流处理（Stream Processing）这两种主流的数据处理范式。对于批处理，我们将详细介绍分布式计算框架（如Spark、Flink）在云环境下的部署与优化。读者将学习如何利用Spark SQL、Spark Streaming、DataFrame API等进行高效的数据ETL（Extract, Transform, Load）操作，如何优化Spark作业的性能，例如Shuffle优化、内存调优、容错机制等。 在流处理方面，本书将重点介绍实时数据管道的构建。我们将探讨Kafka、Kinesis等消息队列在构建高吞吐量、低延迟实时数据流中的作用，并深入讲解使用Spark Streaming或Flink等流处理引擎进行实时数据分析的原理与实践。读者将学习如何实现事件驱动的数据处理、窗口操作、状态管理以及与下游系统的集成。 除了通用的批处理和流处理框架，我们还将介绍一些针对特定场景的云原生数据处理服务。例如，云函数（Serverless Functions）在触发式数据处理中的应用，容器化技术（如Docker、Kubernetes）在部署和管理数据处理作业中的灵活性，以及各种托管的数据集成服务如何简化数据管道的构建。 三、洞察：云端数据分析与挖掘 原始数据经过处理后，便蕴含着商业价值。本书将带领读者进入数据分析与挖掘的精彩世界，发掘数据中的深层洞察。 我们将介绍云端数据分析的常用工具与技术。读者将学习如何使用SQL对存储在数据仓库或数据湖中的数据进行复杂的查询与聚合。对于更高级的分析需求，本书将引入统计分析、机器学习（Machine Learning）与人工智能（AI）在云端平台的应用。 我们会详细讲解如何在云平台上利用成熟的机器学习服务（如SageMaker、Vertex AI、Azure ML）来构建、训练和部署模型。内容将涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等常用算法，以及特征工程、模型评估、超参数调优等关键环节。此外，本书还将介绍如何利用自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等AI技术来解决复杂的业务问题。 为了让数据分析的成果更直观易懂，本书还将介绍云端数据可视化工具（如QuickSight、Looker、Tableau）的应用。读者将学习如何构建交互式仪表板（Dashboard），将复杂的数据分析结果转化为易于理解的图表与报告，从而支持业务决策。 四、架构：构建弹性、安全、可扩展的云端数据平台 一个优秀的数据平台不仅要有强大的处理能力，更要具备良好的架构设计。本书将从架构层面出发，指导读者如何构建一个健壮、可靠、易于管理的云端数据平台。 我们将深入探讨微服务架构在数据平台中的应用，以及如何利用容器化技术（如Kubernetes）来实现数据的弹性伸缩与高可用部署。读者将学习如何设计数据 API，实现不同服务之间的数据互联互通。 数据安全与合规性是云端数据平台不可忽视的重要一环。本书将详细介绍云平台提供的数据加密、访问控制、审计日志、身份认证等安全机制，以及如何构建符合行业规范的数据治理体系。 此外，本书还将探讨持续集成/持续部署（CI/CD）在数据平台中的应用，如何通过自动化工具来加速数据管道的开发、测试与上线，从而提高团队的效率和交付速度。我们还会关注成本优化策略，讲解如何通过资源规划、弹性伸缩、使用预留实例等方式来有效控制云端数据平台的运行成本。 五、实践：企业级云端数据解决方案案例 理论结合实践是掌握复杂技术的最佳途径。本书将精选多个行业领先的企业级云端数据解决方案案例，涵盖电商、金融、物联网、医疗等多个领域。通过对这些案例的深入剖析，读者将了解到真实世界中的数据架构是如何设计的，面临的挑战是什么，以及如何运用本书所学知识来解决这些挑战。 每个案例都将从业务场景出发，详细介绍其数据架构的演进过程，所采用的关键技术栈，面临的性能瓶颈或安全问题，以及最终的解决方案。这些案例不仅能够加深读者对所学知识的理解，更能激发读者在实际工作中解决问题的灵感。 《云端数据架构与实践》 是一本面向所有希望深入理解和掌握云端数据技术，构建和优化企业级数据平台的工程师、架构师、数据科学家和技术领导者的必备读物。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，本书都将为您提供清晰的指引和实用的工具，帮助您驾驭数据洪流，驱动业务创新，在数字化时代赢得先决优势。

评分☆☆☆☆☆

从一个项目经理的角度来看，我关注的不仅是技术本身的深度，更是其在整个数据生态中的定位和集成能力。Impala作为一个高性能的查询引擎，它如何与Hadoop的其他组件，比如HDFS、Hive、Kudu等进行无缝协作，是衡量其实用价值的关键指标之一。我非常期待这本书能提供一个全面的视角，展示如何将Impala嵌入到现有的企业级数据湖或数据仓库架构中。理想情况下，书中应该包含关于安全认证（Kerberos）、资源管理（YARN集成）以及与其他BI工具对接的最佳实践。如果它能提供关于部署集群、日常运维和故障排查的详尽SOP（标准操作程序），那么这本书对于团队的知识沉淀和新员工的快速上手，都将具有不可估量的实际价值。

评分☆☆☆☆☆

我个人对技术文档的阅读习惯是挑剔的，我讨厌那种堆砌术语、故作高深的文字风格。我更青睐那种行文流畅、逻辑清晰，能用大白话把复杂问题解释清楚的作者。从翻阅的几页来看，这本书的叙事风格似乎比较贴近“导师带徒弟”的模式，而不是冷冰冰的技术手册。尤其是在介绍某个核心模块的架构设计时，如果能够结合实际业务场景的需求变化来阐述其设计初衷，那么读者在理解其内在逻辑时会事半功倍。我们学习的不仅仅是“怎么做”，更重要的是理解“为什么要这么做”。我期望这本书能在这一点上做得足够出色，让每一个读者，无论背景如何，都能顺着作者的思路，清晰地构建起对整个Impala生态的宏观认知和微观控制能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对市面上讲解某个特定技术栈的书籍抱有一定程度的保留意见，毕竟技术更新迭代的速度太快了，很多书出版后没多久可能就面临“过时”的尴尬境地。但这本《开源大数据分析引擎Impala实战》给我的初步印象是，它似乎更侧重于构建一个稳固的、可迁移的思维框架，而不是仅仅罗列一堆API参数。我关注的重点在于它如何处理分布式查询中的性能瓶颈，以及在面对TB甚至PB级别数据时，作者是如何引导读者去构建一个高效、容错的分析流程。一个优秀的实战指南，其价值往往体现在那些“为什么会慢”以及“如何让它更快”的深层剖析上。如果这本书能提供详尽的查询优化技巧，比如深入到执行计划的解读和资源调优的实战心得，那它在我心中的地位将会直线飙升，成为我日常工作中解决疑难杂症的“急救包”。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书很大程度上是基于对作者群体过往贡献的信任。在大数据开源社区，有些人的名字本身就代表了质量保证。如果这本书的作者团队是活跃在社区一线的专家，那么他们对Impala新版本特性、社区热点问题和未来发展趋势的洞察力，是任何官方文档都无法比拟的。我希望看到一些关于性能调优的“黑魔法”——那些没有在公开邮件列表里广泛流传，但却是资深工程师私藏的优化技巧。比如，针对特定工作负载（如复杂的JOIN、窗口函数）的底层代码优化建议，或者对特定硬件配置下的性能调优侧重点。这类“内幕消息”级别的知识，才是区分一本普通参考书和一本殿堂级实战指南的试金石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一下子就给人一种专业、深入的感觉。我拿到书的时候，首先就被它厚实的质感所打动，这显然不是那种敷衍了事的小册子，而是真材实料的知识集装箱。从目录上看，它似乎涵盖了从基础概念到高级优化的方方面面，这对我们这些渴望在数据洪流中站稳脚跟的工程师来说，简直是一剂强心针。我特别期待它在实战案例部分能拿出一些业界前沿的、真正能解决实际痛点的问题，而不是那些教科书式的空洞演示。要知道，在大数据这个瞬息万变的领域，理论固然重要，但能快速上手、解决棘手问题的“独门秘籍”才是王道。希望这本书能真正成为我案头必备的“武功秘籍”，而不是束之高阁的“装饰品”。那种通过无数次踩坑和试错才总结出来的经验之谈，才是最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

一般般的书。说实话

评分☆☆☆☆☆

书内容有点老了，买来也只是当成科普读物的。

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

学习了？！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

很好有用，现在大数据和云计算是技术热点，这本书可用于入门，科普类书籍。

评分☆☆☆☆☆

商品还可以，能用吧。

评分☆☆☆☆☆

商品还可以，能用吧。

评分☆☆☆☆☆

好东西，很实用

评分☆☆☆☆☆

很好的工具书，日常工作很有帮助