Impala adatbázis alapok

Impala Adatbázis alapok

Apache Impala egy nyílt forráskódú, analitikai adatbázis-kezelő rendszer, amely kifejezetten Hadoop környezetekre optimalizált. Lehetővé teszi az SQL-alapú lekérdezések végrehajtását nagy méretű, elosztott adatállományokon.

Az Impala egy MPP (Massive Parallel Processing) SQL lekérdező motor a Hadoop-fürtben tárolt hatalmas mennyiségű adat feldolgozására. Ez egy nyílt forráskódú szoftver, amely C++ és Java nyelven íródott. Nagy teljesítményt és alacsony késleltetést biztosít a Hadoop többi SQL-motorjához képest.

Más szavakkal, az Impala a legjobb teljesítményű SQL-motor (RDBMS-szerű élményt nyújtva), amely a Hadoop elosztott fájlrendszerben tárolt adatok leggyorsabb elérését biztosítja.

Az Impala a hagyományos elemző adatbázisok SQL-támogatását és többfelhasználós teljesítményét az Apache Hadoop méretezhetőségével és rugalmasságával egyesíti olyan szabványos összetevők felhasználásával, mint a HDFS, HBase, Metastore, YARN és Sentry.

Főbb jellemzők:

Nagy teljesítmény: In-memory feldolgozást alkalmaz, így gyorsabb, mint a hagyományos Hadoop-alapú lekérdező eszközök, például a Hive.
SQL támogatás: SQL-92 kompatibilis lekérdező nyelvet biztosít.
Interaktív lekérdezések: A hagyományos batch-feldolgozás helyett azonnali adatelemzésre alkalmas.
Támogatott fájlrendszerek: HDFS, Apache HBase, Amazon S3 stb.
Elosztott működés: Több csomóponton fut, kihasználva a Hadoop ökoszisztéma előnyeit.
Kliens támogatás: JDBC és ODBC kapcsolatokon keresztül integrálható BI eszközökkel (pl. Tableau, Power BI).

Az Impala szabadon elérhető nyílt forráskódúként az Apache licenc alatt.

Az Impala támogatja a memórián belüli adatfeldolgozást, azaz adatmozgatás nélkül hozzáfér/elemzi a Hadoop adatcsomópontokon tárolt adatokat.

Az Impala használatával SQL-szerű lekérdezések segítségével érheti el az adatokat.

Az Impala a többi SQL-motorhoz képest gyorsabb hozzáférést biztosít a HDFS-ben tárolt adatokhoz.

Az Impala használatával adatokat tárolhat olyan tárolórendszerekben, mint a HDFS, az Apache HBase és az Amazon s3.

Integrálhatja az Impalát olyan üzleti intelligencia eszközökkel, mint a Tableau, a Pentaho, a Micro stratégia és a Zoom adatok.

Az Impala különféle fájlformátumokat támogat, mint például az LZO, a Sequence File, az Avro, az RCFile és a Parquet.

Az Impala metaadatokat, ODBC-illesztőprogramot és SQL-szintaxist használ az Apache Hive-ból.

Impala vs. Oracle Összehasonlítás

Jellemző	Impala	Oracle
Típus	Elosztott analitikai adatbázis (Big Data)	Relációs adatbázis-kezelő rendszer (OLTP + OLAP)
Tárolás	Hadoop-alapú, fájlokban (Parquet, ORC, Avro)	Saját tárolási rendszer (pl. ASM)
Lekérdezési sebesség	Nagyon gyors analitikai műveleteknél, főként nagy adathalmazok esetén	Erős OLTP és OLAP támogatás, indexelés hatékony
Tranzakciókezelés	Nem támogatja az ACID tranzakciókat	Teljes ACID támogatás
Skálázhatóság	Horizontálisan skálázható (Hadoop clusterrel)	Vertikálisan és horizontálisan is skálázható
Használati terület	Nagy adathalmazok elemzése (Big Data, Data Lake)	Klasszikus vállalati adatbázisok (ERP, CRM, BI)
Licenc	Nyílt forráskódú	Kereskedelmi (drágább licencelés)

Előnyök és Hátrányok

Impala előnyei:

Gyors analitikai lekérdezések nagy méretű adathalmazokon.
Nyílt forráskódú, így költséghatékonyabb, mint az Oracle.
Jól integrálható Hadoop-alapú rendszerekkel és data lake megoldásokkal.
Horizontálisan skálázható, így jól kezeli a nagy adatmennyiséget.

Impala hátrányai:

Nem támogatja az ACID tranzakciókat, így nem alkalmas klasszikus OLTP rendszerekhez.
Kevesebb adatbiztonsági funkció és kevésbé fejlett jogosultságkezelés, mint az Oracle esetében.
Nincs beépített backup és recovery megoldás, a Hadoop infrastruktúrára támaszkodik.

Oracle előnyei:

Erős tranzakciókezelés (ACID), amely biztosítja az adatok konzisztenciáját.
Fejlett indexelési és optimalizálási technikák a gyors adathozzáférés érdekében.
Beépített adatbiztonsági és jogosultságkezelési lehetőségek.
Jobb támogatás és dokumentáció vállalati környezetben.

Oracle hátrányai:

Drága licencdíjak, különösen nagyvállalati felhasználás esetén.
Vertikális skálázás inkább jellemző, ami drágább lehet hardveres szempontból.
Kevésbé hatékony nagy méretű, elosztott adatfeldolgozásra, mint az Impala.

Összegzés

Az Impala egy kiváló választás Big Data analitikai feladatokhoz Hadoop környezetben, ahol nagy mennyiségű adatot kell gyorsan lekérdezni. Az Oracle ezzel szemben megbízhatóbb tranzakciókezelést és erősebb adatbiztonságot kínál, így inkább klasszikus vállalati adatbázisokhoz ideális.

Alap műveletek

1. Adatok Betöltése Impalába

Létrehozunk egy táblát

Az alábbi SQL-parancs létrehoz egy egyszerű ügyféltáblát, amely Hadoop-alapú Parquet fájlokat használ a hatékony tárolás érdekében.

--- sql

CREATE TABLE customers (
    customer_id INT,
    name STRING,
    age INT,
    city STRING
)
STORED AS PARQUET;

🔹 Miért Parquet?

Oszlopalapú tárolás → hatékonyabb lekérdezések nagy adathalmazok esetén.
Tömörítés → kevesebb tárhelyhasználat, gyorsabb beolvasás.

Adatok betöltése egy CSV fájlból

Ha az adatokat egy HDFS fájlból szeretnénk betölteni:

---sql

LOAD DATA INPATH '/user/data/customers.csv' INTO TABLE customers;

Alternatív megoldás:
Ha az adatok más formátumban (pl. Avro, JSON) vannak, akkor a INSERT INTO vagy CREATE EXTERNAL TABLE lehetőség is használható.

Példa külső tábla használatára JSON formátumban:

---sql

CREATE EXTERNAL TABLE customers_json (
    customer_id INT,
    name STRING,
    age INT,
    city STRING
)
STORED AS JSONFILE
LOCATION '/user/data/customers_json/';

🔹 Miért külső tábla?

Nem mozgatja az adatokat, hanem közvetlenül a fájlokból olvassa.
Ideális, ha az adatokat más rendszerek is használják.

2. Hatékony Lekérdezések Impalában

Alap lekérdezés:

---sql

SELECT * FROM customers WHERE city = 'Budapest';

🔹 Optimalizálási lehetőség:

Ha csak bizonyos oszlopokra van szükségünk, ne kérdezzük le az összes oszlopot (SELECT * helyett adjunk meg konkrét oszlopokat).

Indexelés helyett particionálás és oszlopos tárolás

Az Impala nem támogatja az indexeket, de particionálással és oszlopos tárolással optimalizálhatjuk a lekérdezéseket.

Particionálás a "city" oszlop alapján

---sql

CREATE TABLE customers_partitioned (
    customer_id INT,
    name STRING,
    age INT
)
PARTITIONED BY (city STRING)
STORED AS PARQUET;

🔹 Miért hasznos?

Gyorsabb keresés: A rendszer csak az adott particiót olvassa be, nem az egész adatbázist.
Hatékonyabb tárolás: Minden város saját fájlba kerül.

👉 Adatok betöltése particionált táblába

---sql

INSERT INTO customers_partitioned PARTITION (city='Budapest')
SELECT customer_id, name, age FROM customers WHERE city = 'Budapest';

Aggregációs lekérdezés hatékonyságának növelése

Ha nagy méretű adatokat aggregálunk, használjuk a COMPUTE STATS parancsot, hogy az Impala optimalizálja a lekérdezéseket.

---sql

COMPUTE STATS customers;

🔹 Előnyök:

Gyorsabb futás → Az Impala pontosabb lekérdezési tervet készít.
Kevesebb memóriahasználat → Hatékonyabb végrehajtás.

Példa egy hatékony aggregációs lekérdezésre

Hány ügyfél van városonként?

---sql

SELECT city, COUNT(*) AS customer_count
FROM customers_partitioned
GROUP BY city;

🔹 Optimalizálási tippek:

Particionált oszlopot használjunk a szűréshez (WHERE city = 'Budapest').
Kerüljük a DISTINCT kulcsszót, helyette használjunk GROUP BY-t, mert gyorsabb.

Összegzés – Hatékonyság Növelési Tippek

✅ Oszlopalapú tárolás (Parquet, ORC) → Gyorsabb beolvasás, kevesebb tárhely.
✅ Particionálás → Csökkenti a beolvasandó adat mennyiségét.
✅ COMPUTE STATS futtatása → Az Impala optimalizálja a lekérdezéseket.
✅ Külső táblák használata (JSON, Avro, CSV) → Nem kell adatokat másolni.
✅ Ne használjunk SELECT *-ot → Csak a szükséges oszlopokat kérdezzük le.

Ezekkel a technikákkal az Apache Impala teljesítménye jelentősen javítható, különösen nagy adathalmazok esetén. 🚀

Link:

https://impala.apache.org/

https://github.com/apache/impala

https://learn.microsoft.com/en-us/power-query/connectors/impala-database

https://www.tutorialspoint.com/impala/impala_overview.htm

https://ibis-project.org/backends/impala

https://docs.mindsdb.com/integrations/data-integrations/apache-impala

https://db-engines.com/en/system/Apache+Impala

https://www.inf.u-szeged.hu/~hpeter/pages/BigData/6e_BigData-sql-over-hadoop-SPOC.html

IT, BI, DWH, DM, AI

Keresés ebben a blogban