Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。

查看更多 →

Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题

查看更多 →

调测Impala应用 在Windows中调测Impala JDBC应用 在Linux中调测Impala JDBC应用 父主题： Impala开发指南（安全模式）

查看更多 →

Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，详情请参见https://impala.apache.org/docs/build/html/topics/impala_langref.html。 父主题： Impala应用开发常见问题

查看更多 →

Impala应用开发规范 Impala用开发规则 Impala用开发建议

查看更多 →

Impala常见配置参数 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 参数入口 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Impala > 配置”，选择“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 参数说明 下表仅列举了部分常用参数，实际参数以Manager页面为准，参数详情请参见官网https://docs

查看更多 →

Impala常见问题 Impala服务是否支持磁盘热插拔 父主题： 使用Impala

查看更多 →

Spark Python MRS ClickHouse MRS HetuEngine MRS Impala SQL MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python DORIS SQL GBase SQL ModelArts

查看更多 →

Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。执行某些操作会产生“Method not supported”的SQLException异常。

查看更多 →

Impala应用开发概述 Impala应用开发简介 Impala应用开发常用概念 Impala应用开发流程 父主题： Impala开发指南（安全模式）

查看更多 →

Impala应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Impala应用程序开发流程 表1 Impala应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Impala的基本概念。 Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境

查看更多 →

Impala应用开发概述 Impala应用开发简介 Impala应用开发常用概念 Impala应用开发流程 父主题： Impala开发指南（普通模式）

查看更多 →

Impala应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Impala应用程序开发流程 表1 Impala应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Impala的基本概念。 Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境

查看更多 →

Impala SQL接口介绍 Impala SQL提供对HiveQL的高度兼容性，Impala使用SQL作为其查询语言，为了保护用户在技能开发和查询设计上的投资，Impala提供了与Hive查询语言（HiveQL）的高度兼容性。 由于Impala使用与Hive相同的元数据存储来记

查看更多 →

调测Impala应用 在Windows中调测Impala JDBC应用 在Linux中调测Impala JDBC应用 父主题： Impala开发指南

查看更多 →

调测Impala应用 在Windows中调测Impala JDBC应用 在Linux中调测Impala JDBC应用 父主题： Impala开发指南（普通模式）

查看更多 →

的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分区不要超过10万个，分区太多会影响元数据加载速度，阻塞查询 Impala元数据和分区、

查看更多 →

<table_name>刷新常用表的统计信息，加速查询 Impala依赖表统计信息对查询消耗的资源做预估，准确的统计信息有利于Impala更合理地解析执行计划，分配资源。 定时进行小文件合并，减少单表的文件数量，提升元数据加载速率 Impala元数据和分区、文件数量正相关，太多分区会导致Impala元数据占用内存过大

查看更多 →

“确定”保存配置。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Impala > 实例”，勾选配置状态为“配置过期”的实例，选择“更多 > 重启实例”重启受影响的Impala实例。 父主题： 使用Impala

查看更多 →

Impala应用开发概述 Impala应用开发简介 Impala应用开发常用概念 Impala应用开发流程介绍 父主题： Impala开发指南

查看更多 →

Impala JDBC接口介绍 Impala使用Hive的JDBC接口，Hive JDBC接口遵循标准的JAVA JDBC驱动标准，详情请参见JDK1.7 API。 Impala并不能支持所有的Hive JDBC标准API。 执行某些操作会产生“Method not suppor

查看更多 →