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impala 分析函数,Impala时间转换函数

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impala impalasql查询中使用的日期类型不是纯数值型的 。impala为什么比spark快？Impala非常关注传统企业客户以及OLAP和数据仓库工作负载，Hive适合长期批量查询分析，Impala适合实时交互式SQL查询 ， Impala为数据人员提供了快速实验和验证想法的工具，可以先用Hive进行数据转换，然后在Hive-2处理的数据集上用Impala进行快速数据处理 。

1、选择什么样的数据仓库架构比较好?如何选择呢可以选择基于文件的高性能列存储的数据库，比如Fanruan FineBI的FineCube 。因为是MOLAP的形式，所以在大数据处理方面有很好的支持，数据处理能力很强 。自动建模 ， 数据仓库也可以灵活更新 。一直想整理一下这一块的内容 。既然是漫谈 ， 那就说说你的想法吧 。比如我一直在互联网行业 。先简单列举一下互联网行业数据仓库和数据平台的目的:整合公司所有业务数据 ， 建立统一的数据中心；提供各种报表，有的给高管，有的给各种业务；为网站运营提供运营数据支持，就是通过数据让运营者及时了解网站和产品的运营效果；为各项业务提供线上或线下数据支持，成为公司统一的数据交换和提供平台；分析用户行为数据，通过数据挖掘可以降低投入成本，提高投入效果；比如定向精准广告，用户个性化推荐等 。；开发数据产品 ， 使公司直接或间接受益；搭建开放的数据平台，开放公司数据； 。

2、技术选型-OLAP大数据技术哪家强?Lambda架构的核心思想是“流与批的融合”，因为随着机器性能和数据框架的不断完善，用户其实并不关心底层如何运行，批处理还是流处理，而是可以按照统一的模型返回结果，这就是Lambda架构诞生的原因 。现在很多应用如Spark、Flink都支持这种结构，即数据进入平台后，你可以选择批处理或者流运行 ， 但无论如何一致性都是一样的 。

适合的场景也相对固定清晰 。ClickHouseClickhouse由俄罗斯yandex公司开发 。专为网上资料分析 。Clickhouse最大的特点首先是速度快 。为了快速采用列存储，列存储更好的支持压缩 ， 压缩后的数据传输更小，所以更快 。同时支持碎片化、分布式执行和SQL 。
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