Impala Java API 指南

创建、删除、查看、设置、权限、是否存在

Impala是一种在Hadoop集群上运行的SQL查询引擎，实现低延时的数据查询。作为商业智能分析的重要工具之一，它能够快速处理大数据，提供高效的数据分析解决方案。

Impala，基于 Hive 的大数据实时分析查询引擎，以其卓越的速度著称。以下是如何安装 Impala 的详细步骤。

MongoDB is a popular open-source, distributed document database used for storing and processing JSON-formatted data. In Java development, MongoDB provides a rich Java driver that allows developers to interact conveniently with MongoDB in Java applications. This resource, 'Java MongoDB API Documentat

MongoDB的Java API是多线程安全的，适用于各种应用场景。通常情况下，只需创建一个Mongo实例即可，它包含一个连接池（默认大小为10）。对于读写密集型应用，可以使用requestStart()和requestDone()方法确保操作的一致性。DB和DBCollection对象都是线程安全的，并会被缓存。MongoDB Java驱动支持通过DBObject接口保存对象至数据库，以及从数据库中查询对象。创建与MongoDB数据库的连接非常简单，可以通过Mongo类来实现。

在Cloudera分布式包括Apache Hadoop（CDH）中，Impala是一款开源SQL查询引擎，专为处理大数据而设计。它与Hadoop生态系统中的HDFS、HBase和Hive紧密集成，用户可以直接在Hadoop集群上运行SQL查询，避免数据迁移。Java应用程序通过JDBC接口与Impala进行交互，Cloudera提供了专用驱动程序，如Cloudera-Impala-JDBC-Example-impala-cdh-5.5.2，支持CDH 5.5.2版本。这些工具使得开发者能够轻松连接到Impala服务，执行SQL查询并处理结果。

Impala在Apache Hadoop存储的HDFS、HBase或AmazonSimpleStorageService(S3)上，提供快速、交互式的SQL查询。此外，Impala还使用相同的统一存储平台、元数据、SQL语法(HiveSQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Apache Hive中的Impala查询UI)，为实时或批处理查询提供了熟悉和统一的平台。

Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase

Impala 是一种新式查询系统，由 Cloudera 领导开发，可查询 PB 级大数据，这些数据存储在 Hadoop 的 HDFS 和 HBase 中。Impala 提供 SQL 语义，比 Hive 更快，后者虽然也提供 SQL 语义，但其底层执行引擎 MapReduce 是一个批处理过程。