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 Documentation,' is the official API documentation tailored for Java developers, covering various functionalities of using MongoDB in Java. The MongoDB Java driver offers multiple classes and interfaces, such as 'MongoClient' for connecting to MongoDB servers, 'MongoDatabase' representing a database, and 'MongoCollection' representing collections within databases. Key aspects covered in the API include: 1. Connection Management: The 'MongoClient' class serves as the main entry point for connecting to MongoDB, supporting various connection configurations such as hostnames, ports, and authentication. You can create a 'MongoClient' instance using the 'MongoClients.create()' method. 2. Database Operations: The 'MongoDatabase' class allows you to retrieve or manipulate databases. You can use 'MongoDatabase#getName()' to get the database name, 'MongoDatabase#listCollectionNames()' to list all collections, and 'MongoDatabase#createCollection()' to create new collections. 3. Collection Operations: 'MongoCollection' is the core for data operations, providing CRUD functionalities. For example, 'MongoCollection#insertOne()' inserts a single document, 'MongoCollection#find()' queries documents, 'MongoCollection#deleteOne()' deletes the first document matching a condition, and 'MongoCollection#updateOne()' updates matching documents. 4. Document Operations: Data in MongoDB is stored in BSON (Binary JSON) format, and the 'Document' class is used to represent these documents. You can create and manipulate documents using key-value pairs. 5. Querying and Filtering: The Java API offers extensive querying and filtering options, including 'Filter' and 'Sort'. For instance, you can use 'Filters.eq("key", "value")' for specific key-value pair filtering, 'Sort.by(Sort.Direction.'

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等数据源读取。然后，转换操作如map()、filter()、reduceByKey()、groupByKey()等是懒惰执行的算子，仅在触发行动时创建新的RDD。最后，行动操作如collect()、count()、saveAsTextFile()等触发实际计算，并将结果返回给驱动程序或写入外部存储。此外，还介绍了更高级的DataFrame和Dataset，它们在Java中通过SparkSession提供强类型和SQL查询能力。

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。