在IT行业中,Impala、Hive和HBase是大数据处理领域的重要组件,它们与Hadoop紧密相连,构建了CDH(Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)生态系统的一部分。本压缩包"impala依赖cdh版本的hadoop-hbase-hive相关jar包.zip"提供了Ambari集成Impala 3.0.0时所需的依赖库,主要用于处理Hive外部表,这些表的数据存储在HBase之上。 Impala是Cloudera开发的一个高性能、低延迟的SQL查询引擎,它可以直接查询存储在HDFS(Hadoop Distributed File System)上的数据,无需通过MapReduce进行计算。Impala的高效性能得益于其直接与HDFS和HBase通信的能力,而不需要经过Hive的转换过程。 Hadoop-HDFS(Hadoop分布式文件系统)是Hadoop的核心组件之一,负责存储大量数据。Hadoop-hdfs.jar和hadoop-hdfs-client.jar包含了HDFS的服务器端和客户端API,使得Impala能够读取和写入HDFS中的数据。 Hadoop-MapReduce是另一种处理大规模数据的计算框架,这里包含的hadoop-mapreduce-client-core.jar和hadoop-mapreduce-client-common.jar提供了MapReduce客户端所需的基本类库,虽然Impala通常不依赖MapReduce,但在某些场景下可能需要交互。 HBase是一个分布式的、可扩展的列式数据库,常用于实时访问大数据。它与Hadoop紧密集成,利用HDFS存储数据,并通过Zookeeper进行协调。hbase-annotations.jar、hbase-shaded-netty.jar和hbase-shaded-protobuf.jar是HBase的组成部分,它们分别提供了注解支持、网络通信库和序列化协议缓冲区的封装。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL-like的查询语言(HQL)。当Hive与HBase结合时,可以通过Hive查询HBase中的数据,形成Hive外部表。hive-beeline.jar是Hive的命令行接口,方便用户执行HQL查询。 Hadoop-YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的资源管理系统,负责任务调度和集群资源的管理。hadoop-yarn-server-applicationhistoryservice.jar提供了应用程序历史记录服务,用于追踪和存储应用程序的执行历史。 总结来说,这个压缩包中的jar文件是Impala在Ambari环境中运行,特别是在处理Hive外部表(这些表基于HBase)时所必需的依赖。这些组件协同工作,构成了一个强大的大数据处理平台,允许快速、灵活地对海量数据进行查询和分析。在CDH环境中,确保正确安装和配置这些依赖库是成功运行Impala和有效利用Hadoop生态系统的前提。





























































































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