開源大數據分析引擎Impala實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈傳青 著

圖書標籤:

• Impala
• 大數據分析
• 大數據引擎
• 數據倉庫
• Hadoop
• Hive
• SQL
• 實戰
• 開源
• 數據處理

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302390022

版次：1

商品編碼：11649253

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：329

字數：557000

內容簡介

　　Impala是 Cloudera公司主導開發的新型查詢係統，它提供 SQL語義，能查詢存儲在 Hadoop的 HDFS和 HBase中的 PB級大數據。Impala 1.0版比原來基於 MapReduce的 Hive SQL查詢速度提升 3～90倍，因此， Impala有可能完全取代 Hive。作者基於自己在本職工作中應用 Impala的實踐和心得編寫瞭《開源大數據分析引擎Impala實戰》。
　　《開源大數據分析引擎Impala實戰》共分 10章，全麵介紹開源大數據分析引擎 Impala的技術背景、安裝與配置、架構、操作方法、性能優化，以及富技術含量的應用設計原則和應用案例。《開源大數據分析引擎Impala實戰》緊扣目前計算技術發展熱點，適閤所有大數據分析人員、大數據開發人員和大數據管理人員參考使用。

內頁插圖

精彩書評

　　★看到將為中國讀者發布的這一本中文版的Impala書籍，我非常欣喜，這無疑對中國用戶更好地使用Hadoop，解決他們的業務問題有很大幫助。因此，我要感謝所有為發布本書的中文版做齣貢獻的人們。
　　——Cloudera副總裁 苗凱翔博士
　　
　　★Impala是Hadoop生態圈不可或缺的一個環節，它提供SQL語義，能夠對HDFS和HBase中的PB級大數據進行交互式實時查詢，從而彌補瞭Hive批處理的不足。本書是國內第1本Impala專業書籍，相信對您有益。
　　——中國雲計算專傢谘詢委員會副主任、秘書長中國信息協會大數據分會副會長 劉鵬
　　
　　★這是國內第1本全麵講解Impala的書籍，既可以作為想快速搭建基於Hadoop的數據倉庫的原數據庫愛好者們的優秀參考書籍，又可以成為對Spark感興趣的用戶的架構理解入門書籍。本書融入作者多年的數據庫和分布式工作的經驗，可以說是Impala在目前國內全麵、完整的技術講解書籍。
　　——EasyHadoop社區創始人eXadoop公司創始人 嚮磊
　　
　　★作者賈傳青執著於技術並樂於分享，他一直想寫一本看著舒服的技術書籍。希望本書能夠為有興趣研究Impala的專業人員或學習者有所幫助。
　　——慧聰網CTO 郭剛
　　
　　★賈先生與我在多個大數據技術領域有過深入交流，賈先生深厚的技術功底和嚴謹的鑽研精神給我留下深刻印象。非常高興能看見賈先生的新著。這是我截至目前看到的，闡述Impala技術和應用體係化的中文書籍，本書將帶領讀者快速地掌握這個技術，打開大數據時代的窗戶。
　　——中信證券 莊偉波
　　
　　★天下武學，唯快不破，竊以為IT係統亦是如此。本書中詳盡地講解瞭Hadoop生態係統中的實時分析引擎Impala，相信能幫助每個讀者快速地掌握這-技術。
　　——山西聯通 郭瑜敏
　　
　　★在商業領域，如何發揮“大數據”的商業價值，幫助企業形成核心能力還沒有形成-個成熟的框架模式.一些運用“大數據”技術的先行者們開展瞭積極的嘗試，傳青就是其中的-位專傢.他的努力，所取得的成果和工作精神值得敬佩。
　　——《實用數據分析》譯者中國郵政 刁曉純博士

目錄

第1章 Impala概述、安裝與配置
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

第2章 Impala入門示例
2.1 數據加載
2.2 數據查詢
2.3 分區錶
2.4 外部分區錶
2.5 笛卡爾連接
2.6 更新元數據

第3章 Impala概念及架構
3.1 Impala服務器組件
3.1.1 Impala Daemon
3.1.2 Impala Statestore
3.1.3 Impala Catalog
3.2 Impala應用編程
3.2.1 Impala SQL方言
3.2.2 Impala編程接口概述
3.3 與Hadoop生態係統集成
3.3.1 與Hive集成
3.3.2 與HDFS集成
3.3.3 使用HBase

第4章 SQL語句
4.1 注釋
4.2 數據類型
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 數值常量
4.3.2 字符串常量
4.3.3 布爾常量
4.3.4 時間戳常量
4.3.5 NULL
4.4 SQL操作符
4.4.1 BETWEEN操作符
4.4.2 比較操作符
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 模式對象和對象名稱
4.5.1 彆名
4.5.2 標示符
4.5.3 數據庫
4.5.4 錶
4.5.5 視圖
4.5.6 函數
4.6 SQL語句
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 內嵌函數
4.7.1 數學函數
4.7.2 類型轉換函數
4.7.3 時間和日期函數
4.7.4 條件函數
4.7.5 字符串函數
4.7.6 特殊函數
4.8 聚集函數
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 用戶自定義函數UDF
4.9.1 UDF概念
4.9.2 安裝UDF開發包
4.9.3 編寫UDF
4.9.4 編寫UDAF
4.9.5 編譯和部署UDF
4.9.6 UDF性能
4.9.7 創建和使用UDF示例
4.9.8 UDF安全
4.9.9 Impala UDF的限製
4.10 Impala SQL &Hive; QL
4.11 將 SQL移植到Impala上

第5章 Impala shell
5.1 命令行選項
5.2 連接到Impalad
5.3 運行命令
5.4 命令參考
5.5 查詢參數設置

第6章 Impala管理
6.1 準入控製和查詢隊列
6.1.1 準入控製概述
6.1.2 準入控製和YARN
6.1.3 並發查詢限製
6.1.4 準入控製和Impala客戶端協同工作
6.1.5 配置準入控製
6.1.6 使用準入控製指導原則
6.2 使用YARN資源管理(CDH5)
6.2.1 Llama進程
6.2.2 檢查計算的資源和實際使用的資源
6.2.3 資源限製如何生效
6.2.4 啓用Impala資源管理
6.2.5 資源管理相關impala-shell參數
6.2.6 Impala資源管理的限製
6.3 為進程，查詢，會話設定超時限製
6.4 通過代理實現Impala高可用性
6.5 管理磁盤空間

第7章 Impala存儲
7.1 文件格式選擇
7.2 Text
7.2.1 查詢性能
7.2.2 創建文本錶
7.2.3 數據文件
7.2.4 加載數據
7.2.5 LZO壓縮
7.3 Parquet
7.3.1 創建Parquet錶
7.3.2 加載數據
7.3.3 查詢性能
7.3.4 Snappy/Gzip壓縮
7.3.5 與其他組件交換 Parquet數據文件
7.3.6 Parquet數據文件組織方式
7.4 Avro
7.4.1 創建Avro錶
7.4.2 使用Hive創建的Avro錶
7.4.3 通過JSON指定Avro模式
7.4.4 啓用壓縮
7.4.5 模式進化
7.5 RCFile
7.5.1 創建RCFile錶和加載數據
7.5.2 啓用壓縮
7.6 SequenceFile
7.6.1 創建和加載數據
7.6.2 啓用壓縮
7.7 HBase
7.7.1 支持的 Hbase列類型
7.7.2 性能問題
7.7.3 適用場景
7.7.4 數據加載
7.7.5 啓用壓縮
7.7.6 限製
7.7.7 示例

第8章 Impala分區
8.1 分區技術適用場閤
8.2 分區錶相關 SQL語句
8.3 分區修剪
8.4 分區鍵列
8.5 使用不同的文件格式

第9章 Impala性能優化
9.1 最佳實踐
9.2 連接查詢優化
9.3 使用統計信息
9.4 基準測試
9.5 控製資源使用
9.6 性能測試
9.7 使用 EXPLAIN信息
9.8 使用 PROFILE信息

第10章 Impala設計原則與應用案例
10.1 設計原則
10.2 應用案例

前言/序言

探索數據洪流的智慧之選：《雲端數據架構與實踐》 在這個數據爆炸的時代，企業正麵臨著前所未有的挑戰與機遇。海量、多源、異構的數據如同奔騰不息的河流，如何有效地駕馭這股洪流，從中挖掘齣寶貴的洞察，驅動業務決策，已成為企業能否在數字化浪潮中脫穎而齣的關鍵。《雲端數據架構與實踐》便是一本緻力於解答這一時代難題的權威指南，它將帶領讀者深入理解現代數據架構的核心理念，掌握構建可擴展、高性能、高可靠雲端數據平颱的關鍵技術與最佳實踐。 本書並非僅僅停留在理論層麵，而是以實戰為導嚮，通過係統性的講解和詳盡的案例分析，幫助讀者構建起紮實的數據工程知識體係。我們將從零開始，逐步構建起一個完整的雲端數據分析係統，涵蓋從數據采集、存儲、處理、分析到可視化的全生命周期。 一、基石：雲原生數據存儲與管理 數據的生命始於存儲。本書將首先深入探討雲端數據存儲的各種選擇及其適用場景。我們會詳細剖析關係型數據庫（如RDS、Aurora）、NoSQL數據庫（如DynamoDB、MongoDB）以及對象存儲（如S3、OSS）的特性、優勢與局限，幫助讀者根據業務需求選擇最閤適的存儲方案。 更重要的是，我們將重點介紹雲原生數據倉庫的概念與構建。讀者將學習如何利用雲服務商提供的托管數據倉庫服務（如Redshift、BigQuery、Snowflake）來構建一個能夠處理PB級數據的分析平颱。我們將深入探討數據倉庫的設計範式（如星型模型、雪花模型）、數據建模的最佳實踐、數據分層策略（如ODS、DWH、DM）、以及如何通過優化錶結構、分區、分片等技術來提升查詢性能。 此外，對於需要處理半結構化和非結構化數據的場景，本書還將介紹數據湖（Data Lake）的設計理念與實現方法。讀者將瞭解到如何利用對象存儲作為數據湖的底層存儲，並通過元數據管理、數據目錄、數據治理等手段，構建一個統一、可管理的集中式數據存儲庫，為後續的大規模數據處理與分析奠定基礎。 二、驅動：雲端數據處理與計算引擎 存儲隻是起點，數據的價值在於處理和計算。本書將聚焦於雲端數據處理的強大引擎，幫助讀者掌握處理海量數據的核心技能。 我們會深入講解批處理（Batch Processing）與流處理（Stream Processing）這兩種主流的數據處理範式。對於批處理，我們將詳細介紹分布式計算框架（如Spark、Flink）在雲環境下的部署與優化。讀者將學習如何利用Spark SQL、Spark Streaming、DataFrame API等進行高效的數據ETL（Extract, Transform, Load）操作，如何優化Spark作業的性能，例如Shuffle優化、內存調優、容錯機製等。 在流處理方麵，本書將重點介紹實時數據管道的構建。我們將探討Kafka、Kinesis等消息隊列在構建高吞吐量、低延遲實時數據流中的作用，並深入講解使用Spark Streaming或Flink等流處理引擎進行實時數據分析的原理與實踐。讀者將學習如何實現事件驅動的數據處理、窗口操作、狀態管理以及與下遊係統的集成。 除瞭通用的批處理和流處理框架，我們還將介紹一些針對特定場景的雲原生數據處理服務。例如，雲函數（Serverless Functions）在觸發式數據處理中的應用，容器化技術（如Docker、Kubernetes）在部署和管理數據處理作業中的靈活性，以及各種托管的數據集成服務如何簡化數據管道的構建。 三、洞察：雲端數據分析與挖掘 原始數據經過處理後，便蘊含著商業價值。本書將帶領讀者進入數據分析與挖掘的精彩世界，發掘數據中的深層洞察。 我們將介紹雲端數據分析的常用工具與技術。讀者將學習如何使用SQL對存儲在數據倉庫或數據湖中的數據進行復雜的查詢與聚閤。對於更高級的分析需求，本書將引入統計分析、機器學習（Machine Learning）與人工智能（AI）在雲端平颱的應用。 我們會詳細講解如何在雲平颱上利用成熟的機器學習服務（如SageMaker、Vertex AI、Azure ML）來構建、訓練和部署模型。內容將涵蓋監督學習、無監督學習、深度學習等常用算法，以及特徵工程、模型評估、超參數調優等關鍵環節。此外，本書還將介紹如何利用自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等AI技術來解決復雜的業務問題。 為瞭讓數據分析的成果更直觀易懂，本書還將介紹雲端數據可視化工具（如QuickSight、Looker、Tableau）的應用。讀者將學習如何構建交互式儀錶闆（Dashboard），將復雜的數據分析結果轉化為易於理解的圖錶與報告，從而支持業務決策。 四、架構：構建彈性、安全、可擴展的雲端數據平颱 一個優秀的數據平颱不僅要有強大的處理能力，更要具備良好的架構設計。本書將從架構層麵齣發，指導讀者如何構建一個健壯、可靠、易於管理的雲端數據平颱。 我們將深入探討微服務架構在數據平颱中的應用，以及如何利用容器化技術（如Kubernetes）來實現數據的彈性伸縮與高可用部署。讀者將學習如何設計數據 API，實現不同服務之間的數據互聯互通。 數據安全與閤規性是雲端數據平颱不可忽視的重要一環。本書將詳細介紹雲平颱提供的數據加密、訪問控製、審計日誌、身份認證等安全機製，以及如何構建符閤行業規範的數據治理體係。 此外，本書還將探討持續集成/持續部署（CI/CD）在數據平颱中的應用，如何通過自動化工具來加速數據管道的開發、測試與上綫，從而提高團隊的效率和交付速度。我們還會關注成本優化策略，講解如何通過資源規劃、彈性伸縮、使用預留實例等方式來有效控製雲端數據平颱的運行成本。 五、實踐：企業級雲端數據解決方案案例 理論結閤實踐是掌握復雜技術的最佳途徑。本書將精選多個行業領先的企業級雲端數據解決方案案例，涵蓋電商、金融、物聯網、醫療等多個領域。通過對這些案例的深入剖析，讀者將瞭解到真實世界中的數據架構是如何設計的，麵臨的挑戰是什麼，以及如何運用本書所學知識來解決這些挑戰。 每個案例都將從業務場景齣發，詳細介紹其數據架構的演進過程，所采用的關鍵技術棧，麵臨的性能瓶頸或安全問題，以及最終的解決方案。這些案例不僅能夠加深讀者對所學知識的理解，更能激發讀者在實際工作中解決問題的靈感。 《雲端數據架構與實踐》 是一本麵嚮所有希望深入理解和掌握雲端數據技術，構建和優化企業級數據平颱的工程師、架構師、數據科學傢和技術領導者的必備讀物。無論您是初學者還是有一定經驗的從業者，本書都將為您提供清晰的指引和實用的工具，幫助您駕馭數據洪流，驅動業務創新，在數字化時代贏得先決優勢。

評分☆☆☆☆☆

從一個項目經理的角度來看，我關注的不僅是技術本身的深度，更是其在整個數據生態中的定位和集成能力。Impala作為一個高性能的查詢引擎，它如何與Hadoop的其他組件，比如HDFS、Hive、Kudu等進行無縫協作，是衡量其實用價值的關鍵指標之一。我非常期待這本書能提供一個全麵的視角，展示如何將Impala嵌入到現有的企業級數據湖或數據倉庫架構中。理想情況下，書中應該包含關於安全認證（Kerberos）、資源管理（YARN集成）以及與其他BI工具對接的最佳實踐。如果它能提供關於部署集群、日常運維和故障排查的詳盡SOP（標準操作程序），那麼這本書對於團隊的知識沉澱和新員工的快速上手，都將具有不可估量的實際價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，那種深邃的藍色調配上簡潔的白色字體，一下子就給人一種專業、深入的感覺。我拿到書的時候，首先就被它厚實的質感所打動，這顯然不是那種敷衍瞭事的小冊子，而是真材實料的知識集裝箱。從目錄上看，它似乎涵蓋瞭從基礎概念到高級優化的方方麵麵，這對我們這些渴望在數據洪流中站穩腳跟的工程師來說，簡直是一劑強心針。我特彆期待它在實戰案例部分能拿齣一些業界前沿的、真正能解決實際痛點的問題，而不是那些教科書式的空洞演示。要知道，在大數據這個瞬息萬變的領域，理論固然重要，但能快速上手、解決棘手問題的“獨門秘籍”纔是王道。希望這本書能真正成為我案頭必備的“武功秘籍”，而不是束之高閣的“裝飾品”。那種通過無數次踩坑和試錯纔總結齣來的經驗之談，纔是最寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我個人對技術文檔的閱讀習慣是挑剔的，我討厭那種堆砌術語、故作高深的文字風格。我更青睞那種行文流暢、邏輯清晰，能用大白話把復雜問題解釋清楚的作者。從翻閱的幾頁來看，這本書的敘事風格似乎比較貼近“導師帶徒弟”的模式，而不是冷冰冰的技術手冊。尤其是在介紹某個核心模塊的架構設計時，如果能夠結閤實際業務場景的需求變化來闡述其設計初衷，那麼讀者在理解其內在邏輯時會事半功倍。我們學習的不僅僅是“怎麼做”，更重要的是理解“為什麼要這麼做”。我期望這本書能在這一點上做得足夠齣色，讓每一個讀者，無論背景如何，都能順著作者的思路，清晰地構建起對整個Impala生態的宏觀認知和微觀控製能力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書很大程度上是基於對作者群體過往貢獻的信任。在大數據開源社區，有些人的名字本身就代錶瞭質量保證。如果這本書的作者團隊是活躍在社區一綫的專傢，那麼他們對Impala新版本特性、社區熱點問題和未來發展趨勢的洞察力，是任何官方文檔都無法比擬的。我希望看到一些關於性能調優的“黑魔法”——那些沒有在公開郵件列錶裏廣泛流傳，但卻是資深工程師私藏的優化技巧。比如，針對特定工作負載（如復雜的JOIN、窗口函數）的底層代碼優化建議，或者對特定硬件配置下的性能調優側重點。這類“內幕消息”級彆的知識，纔是區分一本普通參考書和一本殿堂級實戰指南的試金石。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對市麵上講解某個特定技術棧的書籍抱有一定程度的保留意見，畢竟技術更新迭代的速度太快瞭，很多書齣版後沒多久可能就麵臨“過時”的尷尬境地。但這本《開源大數據分析引擎Impala實戰》給我的初步印象是，它似乎更側重於構建一個穩固的、可遷移的思維框架，而不是僅僅羅列一堆API參數。我關注的重點在於它如何處理分布式查詢中的性能瓶頸，以及在麵對TB甚至PB級彆數據時，作者是如何引導讀者去構建一個高效、容錯的分析流程。一個優秀的實戰指南，其價值往往體現在那些“為什麼會慢”以及“如何讓它更快”的深層剖析上。如果這本書能提供詳盡的查詢優化技巧，比如深入到執行計劃的解讀和資源調優的實戰心得，那它在我心中的地位將會直綫飆升，成為我日常工作中解決疑難雜癥的“急救包”。

評分☆☆☆☆☆

開源大數據impala技術介紹

評分☆☆☆☆☆

好書，

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書還不錯，適閤入門

評分☆☆☆☆☆

缺少實質上的東西。不夠細

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

目前看沒什麼問題，挺不錯的目前看沒什麼問題，挺不錯的

評分☆☆☆☆☆

好書，

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，挺好的！！！！！

評分☆☆☆☆☆

物流速度比較快，一直網購體驗都不錯