Impala একটি SQL-ভিত্তিক ডেটাবেস ইঞ্জিন যা হাডুপ (Hadoop) ইকোসিস্টেমে ডেটার দ্রুত বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। Impala Hive টেবিলের উপর কোয়েরি চালানোর জন্য সক্ষম এবং এটি Hive এর স্টোরেজ এবং স্কিমা ব্যবস্থাপনার সাথে খুবই ভালভাবে কাজ করে। Impala Hive টেবিলের উপর কাজ করার জন্য যে সুবিধা প্রদান করে তা হলো, আপনি Hive টেবিলের সাথে কাজ করার সময় Impala-এর দ্রুত এক্সিকিউশন ক্ষমতা এবং স্কেলেবিলিটি উপভোগ করতে পারবেন।
Hive Tables এ Impala Query চালানোর পদ্ধতি
১. Impala এবং Hive এর মধ্যে ইন্টিগ্রেশন
Impala এবং Hive দুইটি আলাদা সিস্টেম, তবে তারা একই ডেটা এবং স্কিমা শেয়ার করে। Impala Hive টেবিলের উপর কোয়েরি চালাতে পারে কারণ Impala Hive মেটাডেটা ব্যবহার করে ডেটা এক্সেস করে।
- Hive টেবিলের স্কিমা Impala এর মেটাডেটা ক্যাটালগে ইন্টিগ্রেটেড থাকে, যার ফলে Impala Hive টেবিলের উপর সরাসরি কোয়েরি চালাতে পারে।
- Impala Hive টেবিলের ডেটা HDFS বা HBase এ স্টোর করা থাকে, এবং Impala তাদের সাথে ইন্টিগ্রেটেড ভাবে কাজ করে।
২. Hive টেবিল তৈরি এবং Impala তে এক্সেস
যখন আপনি Hive টেবিল তৈরি করেন, তা Impala-তেও দেখতে পাওয়া যাবে এবং সেখানে কোয়েরি চালানো যাবে। তবে, কিছু বিষয় আছে যা আপনাকে মনে রাখতে হবে:
- Hive টেবিলগুলোকে Managed Table বা External Table হিসেবে তৈরি করা যেতে পারে।
- Impala Hive টেবিলের উপর শুধুমাত্র SELECT, JOIN, এবং AGGREGATION অপারেশনগুলো চালাতে সক্ষম।
৩. Hive টেবিল তৈরি করা (Hive Shell ব্যবহার করে)
Hive টেবিল তৈরি করার জন্য, আপনি Hive shell ব্যবহার করে টেবিল তৈরি করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:
CREATE TABLE sales (
sale_id INT,
sale_date STRING,
amount DOUBLE
)
STORED AS PARQUET;
এখানে, sales টেবিলটি Hive shell এ তৈরি করা হয়েছে এবং এর স্টোরেজ ফরম্যাট PARQUET।
৪. Impala Shell এ Hive টেবিল এক্সেস করা
Impala shell-এ গিয়ে আপনি Hive টেবিলের উপর কোয়েরি চালাতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি উপরের sales টেবিলটি Hive-এ তৈরি করেন, তবে Impala shell-এ গিয়ে:
impala-shell -i <impala_host>
এবং তারপর:
SELECT * FROM sales WHERE amount > 1000;
এখানে, Impala Hive টেবিলের উপর কোয়েরি চালাচ্ছে এবং sales টেবিলের মধ্যে থেকে সেলসম্যান ১০০০ বা তার বেশি পরিমাণ বিক্রি করেছে এমন সমস্ত রেকর্ড ফেরত দেবে।
৫. Impala তে Hive টেবিলের স্কিমা দেখতে
Impala তে Hive টেবিলের স্কিমা দেখতে DESCRIBE কমান্ড ব্যবহার করতে পারেন:
DESCRIBE sales;
এটি Hive টেবিল sales এর কলাম এবং তাদের ডেটা টাইপ দেখাবে।
Hive টেবিলের উপর Impala Query চালানোর সুবিধা
- দ্রুত পারফরম্যান্স: Impala Hive টেবিলের উপর SQL কোয়েরি দ্রুততর করে, কারণ এটি ইন-মেমরি প্রসেসিং (in-memory processing) ব্যবহার করে।
- একই ডেটা শেয়ারিং: Impala এবং Hive একে অপরের মেটাডেটা শেয়ার করে, তাই Impala Hive টেবিলের উপর কোনো পরিবর্তন না করেই কোয়েরি চালাতে পারে।
- ডেটার স্কেলেবিলিটি: Hive টেবিল HDFS বা HBase তে সংরক্ষিত থাকে, যার ফলে Impala সেই ডেটা থেকে দ্রুত ফলাফল দিতে পারে।
- SQL সমর্থন: Impala Hive টেবিলের উপর SQL ভিত্তিক কোয়েরি সম্পাদন করতে পারে, যার মাধ্যমে দ্রুত ডেটা এক্সেস এবং বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়।
Hive টেবিলের উপর Impala Query চালানোর কিছু সীমাবদ্ধতা
- ডাটা টাইপ সীমাবদ্ধতা: Impala Hive টেবিলের কিছু ডেটা টাইপ সমর্থন নাও করতে পারে, যেমন কিছু কাস্টম ডেটা টাইপ।
- WRITE অপারেশন সীমাবদ্ধতা: Impala শুধুমাত্র Hive টেবিলের উপর SELECT, JOIN, এবং AGGREGATE অপারেশন সমর্থন করে। তবে INSERT, UPDATE বা DELETE অপারেশন করার জন্য Hive ব্যবহার করতে হবে।
- External Tables: যদি Hive টেবিল External Table হিসেবে তৈরি করা হয়, তবে Impala সেগুলির উপর কাজ করতে পারে, তবে ডেটা পরিবর্তন করার ক্ষমতা সীমিত থাকে।
সারাংশ
Impala Hive টেবিলের উপর কোয়েরি চালাতে পারে এবং এটি Hive এর মেটাডেটা এবং স্কিমা ব্যবস্থাপনা ব্যবহার করে ডেটা এক্সেস করে। Impala তে Hive টেবিলের উপর কোয়েরি চালানো দ্রুত পারফরম্যান্স প্রদান করে এবং Hive-এর বড় ডেটা সেটের সাথে কার্যকরীভাবে কাজ করতে সহায়তা করে। তবে, কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে যেমন INSERT বা UPDATE অপারেশন করতে না পারা, তবে SELECT, JOIN, এবং AGGREGATION অপারেশন সম্পাদন করতে Impala খুবই কার্যকরী।
Read more
