Глубокое понимание Apache Impala для анализа Big Data. В ходе курса вы освоите работу с кластером Impala, типами данных, запросами на выборку, загрузкой данных и пользовательскими функциями UDF. Сравнение Impala и Hive поможет определить, когда использовать каждый инструмент.

• Кластер Impala и его задачи.
• Обзор компонентов кластера Impala.
• Разбор процесса выполнения запросов в Impala.
• Практика: базовые операции с Impala.
• IMPALAD — планировщик и исполнитель запросов.
• STATESTORED — хранитель состояния кластера.
• CATALOGD — кеш метаданных таблиц.
• Ознакомление с языком описания данных DDL.
• Изучение различных типов данных, используемых в Impala, включая строковые, численные, типы данных для дат и времени, логические и составные типы данных.
• Практика: типы данных, создание таблиц.
• Структура запроса Select.
• Обзор вариантов синтаксиса соединений.
• Изучение подзапросов.
• Практика: запросы на выборку.
• Обзор идентификаторов и их использование в Impala.
• Анализ различных видов объектов базы данных и команд DDL.
• Рассмотрение синхронизации метаданных.
• Изучение различных видов таблиц и их создание.
• Освоение команд для изменения и удаления таблиц.
• Обзор возможностей для вставки данных, пакетной загрузки данных, изменения данных.
• Разбор пользовательских функций UDF.
• Практика: загрузка данных, работа с UDF.
• Обзор сходств Hive и Impala.
• Анализ отличий Hive и Impala.