Apa itu Impala dalam data besar?
Apa itu Impala dalam data besar?

Video: Apa itu Impala dalam data besar?

Video: Apa itu Impala dalam data besar?
Video: Introduction To Impala | Impala Hadoop Tutorial | Impala Tutorial | Hadoop Tutorial | Simplilearn 2024, Mungkin
Anonim

impala adalah mesin kueri pemrosesan paralel besar-besaran open source di atas sistem berkerumun seperti Apache Hadoop. Itu dibuat berdasarkan kertas Dremel Google. Ini adalah SQL interaktif seperti mesin kueri yang berjalan di atas Hadoop Distributed File System (HDFS). impala menggunakan HDFS sebagai penyimpanan dasarnya.

Mengenai ini, apa itu Impala dan sarang?

Apache Sarang lebah adalah standar efektif untuk SQL-in-Hadoop. impala adalah mesin kueri SQL open source yang dikembangkan setelah Google Dremel. Cloudera impala adalah mesin SQL untuk memproses data yang disimpan dalam HBase dan HDFS. impala menggunakan Sarang lebah megastore dan dapat menanyakan Sarang lebah tabel secara langsung.

Selanjutnya, mana yang lebih baik sarang atau Impala? Apache Sarang lebah mungkin tidak ideal untuk komputasi interaktif sedangkan impala dimaksudkan untuk komputasi interaktif. Sarang lebah adalah Hadoop MapReduce berbasis batch sedangkan impala adalah lagi seperti database MPP. Sarang lebah mendukung tipe kompleks tetapi impala tidak. Apache Sarang lebah toleran terhadap kesalahan sedangkan impala tidak mendukung toleransi kesalahan.

Ditanya juga, mengapa kita menggunakan Impala?

impala mendukung pemrosesan data dalam memori, yaitu mengakses/menganalisis data yang adalah disimpan di node data Hadoop tanpa pergerakan data. Kamu bisa mengakses data menggunakan Impala menggunakan query seperti SQL. impala menyediakan akses lebih cepat untuk data dalam HDFS jika dibandingkan dengan mesin SQL lainnya.

Apa itu sarang dalam data besar?

Apache Sarang lebah adalah data sistem gudang untuk data peringkasan dan analisis dan untuk query besar data sistem di platform Hadoop open-source. Ini mengubah kueri seperti SQL menjadi pekerjaan MapReduce untuk eksekusi yang mudah dan pemrosesan volume yang sangat besar data.

Direkomendasikan: