¿Cuál es la relación entre Impala y otros componentes?
- Impala y HDFS
Impala utiliza HDFS como su sistema de almacenamiento de archivos. Impala analiza y procesa datos estructurados, mientras que HDFS proporciona almacenamiento subyacente confiable. Impala proporciona acceso rápido a los datos sin mover los datos en HDFS.
- Impala y Hive
Impala utiliza metadatos Hive, el controlador Open Database Connectivity (ODBC) y la sintaxis SQL. A diferencia de Hive, que es sobre MapReduce, Impala implementa una arquitectura distribuida basada en daemon y maneja todas las ejecuciones de consultas en el mismo nodo. Por lo tanto, Impala es más rápido que Hive al reducir la latencia causada por MapReduce.
- Impala y MapReduce
- Impala y Spark
- Impala y Kudu
Kudu se puede integrar estrechamente con Impala para reemplazar la combinación de Impala, HDFS y Parquet. Puede insertar, consultar, actualizar y eliminar datos en tabletas Kudu utilizando la sintaxis SQL de Impala. Además, puede usar JDBC u ODBC para conectarse a Kudu para operaciones de datos, usando Impala como el broker.
- Impala y HBase
Las tablas Impala predeterminadas utilizan archivos de datos almacenados en HDFS, lo que es ideal para la carga por lotes y consulta de escaneo de tablas completas. Sin embargo, HBase proporciona consultas convenientes y eficientes de datos de organización de estilo OLTP.
Descripción de MRS Preguntas frecuentes
- ¿Para qué se utiliza el MRS?
- ¿Qué tipos de almacenamiento distribuido admite MRS?
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- ¿Cómo uso MRS?
- Región y AZ
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- ¿Cuál es la relación entre Impala y otros componentes?
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- ¿Admite MRS la ejecución de Hive en Kudu?
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