由于Impala的版本是CDH的，所以安装Impala的涉及到的Hive、Hadoop、Spark、Hbase等环境也要统一使用CDH版本。 本文档部署impala时所用到的Hive、Hadoop等环境的安装方式是使用tar包方式安装的（cdh版本的tar包安装与Apache的tar包安装方式相同）。cdh版本的tar包下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

Impala 3.2.0-cdh6.2.0 驱动文件，Hive 2.1.1-cdh6.2.0 驱动文件，已经在FineReport V10.0上做过测试

该文档来自2013中国大数据技术大会，巨杉数据库CTO王涛在大数据技术论坛的演讲。王涛对基于Cloudera Impala的非关系型数据库SQL执行引擎SequoiaSQL的架构、功能、性能指标等方面进行了介绍。

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 从零开始讲解大数据分布式计算的发展及Impala的应用场景，对比Hive、MapReduce、Spark等类似框架讲解内存式计算原理，基于Impala构建高性能交互式SQL分析平台 课程亮点 1，知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章：内存式计算发展 1.分布式计算的发展 2.大数据分布式计算分类 3.Impala内存式计算诞生 第二章：Impala原理初探 1.Impala的设计思想 2.Impala与Hive之间的联系 3.Impala的分布式架构详解 4.Impala角色概念详解 第三章：基于Cloudera镜像部署分布式Impala 1.基于CDH5.14构建本地Yum镜像 2.企业级分布式Impala部署 3.企业级配置与Hadoop集成 4.企业级配置与Hive集成 5.主从架构及元数据服务管理 第四章：Impala企业实战开发案例 1.基于企业案例实现Impala集群管理 2.Impala最全SQL语法详解 3.实战开发Impala数据库与表管理 4.基于分析案例实现Impala数据管理 5.Impala与应用系统集成JDBC 第五章：Impala原理深入 1.Impala各角色功能详解 2.Impala任务提交原理 3.Impala元数据同步原理

cloudera impala jdbc连接驱动

直接pip install impala 是不行滴，按照以下步骤安装就会成功！ 一路安装就可以 1、pip install six 2、pip install bit_array 3、pip install thriftpy 4、pip install thrift_sasl 5、pip install impyla 测试： >>> from impala.dbapi import connect >>> 不报错则表示安装成功！ 补充知识：python3 安装impala相关的包 安装相关的包顺序 pip3 install six bit_array bitarray pip3 inst

impala参考手册，大约500多页，平时可以收藏参考，很全很强。

Imapa jdbc驱动包，驱动包版本：ImpalaJDBC42-2.6.17.1020 Pom文件格式： com.cloudera ImpalaJDBC42 2.6.17.1020

里面详细介绍了imapla的所有语法（hive通用），分为DDL部分（创建，删除，添加列，删除列，添加分区，删除分区，刷新表，复制表等），DML部分（插入，分组，排序，多表链接join，with as，union等）以及各种类型函数（逻辑运算符，数学运算符，日期函数，条件函数，字符串函数，窗口函数等）

可读，可重用，可扩展 Machin是为pytorch设计的增强库。 支持的型号 任何事物，包括循环网络。 支持的算法 当前，Machin已实现以下算法，该列表仍在增长： 单代理算法： 多主体算法： 大规模并行算法： 增强功能： 支持的算法： 进化策略 基于模型的方法 特征 1.可读 与其他强化学习库（例如著名的 ， 和。 Machin尝试仅提供RL算法的简单明了的实现。 Machin中的所有算法均以最小的抽象设计，并具有非常详细的文档以及各种有用的教程。 2.可重复使用 Machin采用与pytorch类似的方法，将算法和数据结构封装在自己的类中。 用户无需设置一系列data collectors ， trainers ， runners ， samplers ...即可使用它们，只需导入即可。 模型上的唯一限制是它们的输入/输出格式，但是，这些限制很小，可以轻松地使算法适