7-3Impala在网易大数据中的使用和优化实践.pdf

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1、Impala在网易大数据中使用和优化实践温正湖 Impala定位及其优势 01 02 03 Impala增强和优化 Impala使用案例分析 Impala定位及其优势 Impala在数据处理中的角色传统数据库/实时分析型数仓离线数仓数据量查询/处理引擎百万-百亿：Impala/Presto/GP/ 百万以下：MySQL/PG/MongoDB/ 百亿以上：Hive/Spark/ 数据规模与数据处理引擎数仓建模方式宽表 DruidClickHouse 星型雪花型 ImpalaGPPresto 自助分析、BI报表等典型使用场景将Impala作为通用查询引擎 Impala在数

2、据处理中的角色 Impala优势去中心化的MPP并行架构 Impala架构 vs 传统架构多查询入口，防止对外服务单点故障 MPP并行计算并行Join并行Aggregation并行TopN Impala优势 MPP架构，去中心化优秀的查询性能 CBO：支持基于代价执行优化； Catalog缓存：缓存库和表信息，HDFS数据块，统计信息等 Impala优势 MPP架构，去中心化优秀的查询性能 Impala vs presto Impala vs sparksql 仅供参考！ Impala优势 MPP架构，去中心化优秀的查询性能友好的WebUI界面节点内存消耗查看每个队列的内存消耗

3、每个查询在该节点内存消耗该节点上查询分析查询分析 SQL诊断异常查询终止 Metrics信息查看完全兼容Hive元数据 Apache顶级项目，社区活跃度高支持多种数据格式（parquet/orc等）与Kudu结合使用，实时数仓 Impala增强和优化 Impala管理服务器元数据同步增强基于zk的服务高可用支持更多存储后端其他增强和优化 Impala增强和优化 Impala管理服务器社区版现状和不足虽通过webui提供了丰富直观的各种信息但非持久化，进程宕机或重启后，消息丢失管理服务器实现使用MySQL保存集群信息持久化集群配置和统计信息持久化SQL详细信息，包括执行计划等 mysql 增强版的Impala webui 汇总各coordinator执行的SQL 直观展示集群当前正在运行SQL 管理服务器作用集群持续优化平台展示集群SQL性能指标管理

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