impalahbase区别，impala和spark区别

什么是impala,如何安装使用Impala

1、找到impala的安装目录：/usr/lib/impala(4)配置Impala在Impala安装目录/usr/lib/impala下创建conf，将hadoop中的conf文件夹下的core-site.xml、hdfs-site.xml、hive中的conf文件夹下的hive-site.xml复制到其中。

2、impala的意思是：黑斑羚。impala的音标 美[mpl]。英[mpɑl]。impala的复数：impalas。

3、impala介绍 Cloudera Imapala是一款开源的MPP架构的SQL查询引擎，它提供在hadoop环境上的低延迟、高并发的BI/数据分析，是一款开源、与Hadoop高度集成，灵活可扩展的查询分析引擎，目标是基于SQL提供高并发的即席查询。

4、安装impala 这里介绍使用rpm包安装的方式（需有root或sudo权限），基于源码包安装的方式待后续折腾。

hive与hbase区别

1、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。当然hive还是借用hadoop的MapReduce来完成一些hive中的命令的执行。而hbase与hive都是单独安装的。

4、速度比 Hive 快了不知道多少。HBase 是非关系型数据库（KV型），对 key 做索引，查询速度非常快（相比较 Hive ），适合实时查询；而Hive是关系型数据结构，适合做后期数据分析。

5、hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

实时计算组件有哪些

实时计算的组件有很多，数据采集组件及中间件：Flume、Sqoop、Kafka、Logstash、Splunk等。

大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

cps的基本组件包括传感器、执行器和决策控制单元。CPS（信息物理系统）的体系结构主要分为五个层次：智能感知层、数据信息转换层、网络层、认知、配置层缩写为5C体系结构。

常用的大数据组件包括：Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。

Bolt负责接收数据，执行运算，运算过后可以继续向后发送tuple，给其他零个或多个Bolt。

hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

spark和hadoop的区别

Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。解决问题的层面不一样 首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。

spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

impalahbase区别的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于impala和spark区别、impalahbase区别的信息别忘了在本站进行查找喔。