IMPALA常用命令COMPUTE STATS简述

雪佛兰Impala是一款车。Impala车型:作为通用汽车旗下雪佛兰的著名车型，英帕拉诞生于1958年。当时是全尺寸家用车，搭载高扭矩v8发动机，后轮驱动。Ampara有多种型号可供选择，应用范围广泛。它可以配备多种发动机，从3.8升直列六缸发动机到5.7升V8发动机。有两门和四门的车身车型，可以是3速手动变速箱，也可以是2速自动变速箱。新一代黑斑羚:变成了前轮驱动，v6发动机的中型车。当然，中型车的概念也是基于美国人对中型车尺寸的概念。5080 mm的长度和1845 mm的宽度和S级的dash尺寸差不多。

一、Impala简介Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。二、安装要求1、软件要求l Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)l CDH 4.1.0 or laterl Hive l MySQL注意：Impala不支持在Debian/Ubuntu, SuSE, RHEL/CentOS 5.7系统中安装。2、硬件要求在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。三、安装准备1、操作系统版本查看>more/etc/issueCentOSrelease 6.2 (Final)Kernel on an m2、机器准备10.28.169.112mr510.28.169.113mr610.28.169.114mr710.28.169.115mr8各机器安装角色mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-storemr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad3、用户准备在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh

雪佛兰·Impala，中文译名为“黑斑羚”；是雪佛兰旗下的一款经典车系品牌。目前在售款与国内的“别克·君越”共享底盘平台，定位于迈锐宝之上，在美国的定价比君越略低数千美元，跟竞争对手福特金牛座、道奇Charger一样属于平价中大型轿车（C级车），主打的是以更实惠的价格提供更大的空间和更舒适的行车感受。

impala并发设置通过查了Impala的代码，出现这种报错一般是由于两种情况造成：一种情况是可用内存不足；另一种情况是impalaservicepool已经满了。Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。优点:Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。使用了支持Datalocality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

impala 是黑斑羚。读音：英[ɪmˈpɑːlə] 美[ɪmˈpɑːlə] 复数：impalas

说起美系肌肉跑车，相信很多人第一想到的就是雪佛兰品牌。作为美系品牌的代表车企之一，除了咱们国人熟悉的“大黄蜂” 雪佛兰Camaro以外，雪佛兰Impala（黑斑羚）在美国的汽车历史上也有着重要的意义。Impala这个名字源于雪佛兰旗下豪华轿车Bel Air的顶级型号。在最初在设计上，雪佛兰的设计师团队在这款车的外形上使用了当时最为新潮的设计，如此与众不同的外观在1958年一经亮相就受到了诸多消费者们的追捧。雪佛兰感受到了这款车的成功，在上市的第二年也就是1959年推出了第二代车型，随后成为雪佛兰品牌下的一个独立系列。雪佛兰Impala 仅生产两年，其受欢迎程度就直线上升，1960款车型的总产量接近512,000 辆。Impala始终保持典型的"美式风格"，一直以来都是肌肉感十足，成为美国汽车文化经典的象征和标识。我们现在依然可以很多美剧，以及经典的GTA游戏中看见其身影。其中1964款的雪佛兰Impala被很多90年代初的美国西岸的说唱歌手们所称赞，如Eazy-E, Dr Dre, Skee-Lo, The Game, Snoop Dogg等。1965年，雪佛兰Impala单年销量突破百万辆，在当时的美国市场堪称惊人的数据，并成功的被载入史册。1960年款的雪佛兰Impala 标配了直列六缸发动机，最低配置搭载的是283立方英尺（4.7 升）发动机，最大功率170马力。往上的配置分别是搭载283 立方英寸V8发动机的车型，最大功率230马力，而最顶级的车型搭载348立方英寸（5.7 升）的发动机，当年可以购买到五个动力版本，最大功率从250马力覆盖到335马力。今天介绍的这款雪佛兰Impala发动机盖下搭载的是283立方英寸的低功率V8发动机，动力方面确实没什么说的，毕竟是最低配，但这辆车吸引人的地方在于，极低的公里数。据卖家介绍，这辆车截至目前总行驶里程仅有了20,000 英里（32,150 公里），并且卖家肯定这是绝对真实的里程。通过发动机舱，我们可以看到车辆好像从未进行过修复，考虑到汽车外观整体的状况，那么这辆雪佛兰Impala 一生中的很有大部分时间都是在室内度过。说实话听起来有点令人难以置信，一辆五十年的车仅仅行驶了2万英里。据卖家介绍，可以支持任何机构的检测鉴定，通过这些照片我相信这辆车里程的真实性。关于这辆车背后的故事也相当有意思，这辆车的主人是一位女士，学生时代结束后家人送给了她这款跑车，不过她并不懂维修方面的问题。所以在驾驶一段时间后发现车辆发动机的管路有一处渗漏，导致车辆无法启动，所以就把车里放在车库里。就这样这辆车一直存放到现在，而车主也已经离开了这个世界。雪佛兰Impala被称为美式肌肉车的经典之作，目前这辆车在互联网上的竞价相当激烈。截至目前，最高出价达到了24,900美元（约合16万元人民币），但仍未达到卖家的低价。如果您不想与其他人竞争，希望直接一口价将雪佛兰Impala 带回家，没问题，价格为40,000 美元（约合25万元人民币）这个价格在美国市场几乎与全新宝马X3的起价相同。文章结尾我想问问大家，同为美式肌肉跑车下面这辆雪佛兰Camaro和本章中介绍的雪佛兰Impala（黑斑羚）你更喜欢谁呢？

项目中应用服务直接通过jdbc连接impala做数据查询，其他遇到一个问题，查询impala时因为没有设置查询超时，有些大sql一直占用连接，同时这个sql在impala集群中执行着，也占用了impala集群的资源，这样挤压了其他sql的响应。所以这时候设置查询超时，让连接断开，空闲出集群资源能够很大程度上提升服务的稳定性。 连接impala的jdbc主要有cloudera jdbc和hive jdbc。因为需要使用kerberos认证来连接impala，最开始同事为了简单话选择了hive jdbc，配置kerberos也方便（ 官方推荐 Cloudera JDBC Connector ）。开始用的很爽，但后面发现并不能设置查询超时（Statement.setQueryTime()无效，但是如果通过hive jdbc连接查询hive的话是能够生效的--- HIVE-4924 ，查询impala却不行）。最后想查询下hive jdbc是否还有其他参数能够设置，通过几天的寻找，最终却无果。 后来把目光放在了cloudera jdbc上，通过文档中的参数，发现一个SocketTimeout参数，并在本地尝试了cloudera jdbc配置上SocketTimeout这个参数，在自测过程上都出现了大的查询没有执行完，因为SocketTimeout时间到了而断开并抛出socket timeout exception，当时很开心，以为问题解决了，当把这个拿给同事时，同事试了几次，有时候会timeout断开，有时候却根本不断开，直到sql执行成功返回，基本宣布这个参数失败。 再一次失败后，都快觉得这个问题搞不定了，我觉得不太可能是官方定义了一个不靠谱的参数，更可能是自己理解上面的错误，后来又反复查看了这个参数的解释（The number of seconds after which Impala closes the connection with the client application if the connection is idle），一旦连接空闲超过这个时长，impala就会关闭应该客户端的连接。什么叫connection is idle，以及它为何叫socketTimeout却不是查询超时的英文呢？socket是网络层，而且在参数定义中，说连接空闲，而不是连接占用的时间。有了这些疑问后，又搜索查询了一番，最终在一篇文章中，很详细的解释了jdbc中的 各种timeout 。通过这篇文章的讲解，我知道我之前在hive jdbc配置的Statement.setQueryTime()是statement timeout，它是依赖于更低基本的socket timeout, impala没有生效的原因很大可能是对于impala的查询statement并没有去处理超时（Statement Timeout Execution Process for JDBC Driver），而对hive查询却做了处理。 而cloudera jdbc提供了socket timeout参数，也在statement timeout提供了超时的处理，即statement查询超时后会中断查询并抛出java.sql.SQLTimeoutException。所以配置上Statement.setQueryTime()，就能够在查询超过timeout值后抛出异常，关闭连接。 最后讲queryTimeOut配置入DataSource，与orm结合，查询超时问题算告一段落。 cloudera jdbc: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-11-x/topics/impala_jdbc.html#jdbc_driver_choice query timeout: https://www.cubrid.org/blog/understanding-jdbc-internals-and-timeout-configuration 带有kerberos验证连接impala： http://blog.csdn.net/tlqfreedom/article/details/75220058

impala和hive的区别主要有以下几个：1、执行计划不同：Impala:把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map-reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。Hive的执行计划分成map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。2、数据流不同：Impala:采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用。Hive:采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。3、所使用的内存不同：Impala:在遇到内存放不下数据时，会直接返回错误，而不会利用外存，这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。Hive:在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。4、调度不同：Impala:调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。Hive:任务调度依赖于Hadoop的调度策略。

impala设置sum返回类型impala 用法同hiveAggregate 聚合函数appx_median([DISTINCT|ALL] T col)avg([DISTINCT|ALL] col)count([DISTINCT|ALL] col)group_concat([ALL] col [, separator])max([DISTINCT | ALL] T col)min([DISTINCT | ALL] T col)ndv([DISTINCT | ALL] col)stddev([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的标准偏差stddev_pop([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的总体标准偏差stddev_samp([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的无偏样本标准差sum([DISTINCT | ALL] col)variance([DISTINCT | ALL] col) 一个聚合函数，返回一组数字的方差。这是一个数学性质，表示值与平均值之间的距离差。返回值可以为零（如果输入为单个值或一组相同的值），否则为正数variance_pop([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的总体标准偏差variance_samp([DISTINCT | ALL] col) 返回组中数字列的无偏样本标准差var_pop(col) 返回组中数字列的方差var_samp(col) 返回组中数字列的无偏样本方差————————————————版权声明：本文为CSDN博主「我的海_」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/kk25114/article/details/103999808

1、在impala中建立无分区的表，例如gxzl_kgx_drw_NPcreate table if not exists gxzl_kgx_drw_NP (mat_track_no string,materialcode string,id double,defectid double,mainno string,unitno string,side string,x double,y double,defectclass string,defectclasscode string,imagefile string,mat_act_width double,mat_act_len double,prod_end_time_zd string,reccreatetime string,equipmentcode string,num double,seq double,len_sum bigint,len_tot bigint,x_sum bigint,y_sum bigint,z_sum bigint,x_drw double,y_drw double,z_drw double) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";112、在impala中建立需要的有分区的表，例如gxzl_kgx_drwcreate table if not exists gxzl_kgx_drw (materialcode string,id double,defectid double,mainno string,unitno string,side string,x double,y double,defectclass string,defectclasscode string,imagefile string,mat_act_width double,mat_act_len double,prod_end_time_zd string,reccreatetime string,equipmentcode string,num double,seq double,len_sum bigint,len_tot bigint,x_sum bigint,y_sum bigint,z_sum bigint,x_drw double,y_drw double,z_drw double) **partitioned by (mat_track_no string)** ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY " ";113、将文本文件插入到无分区表中load data inpath "/user/gxzl_kgx_drw.txt" into table gxzl_kgx_drw_NP;11注：impala的load只能使用hdfs文件路径，如果你的数据放在本地上，要先上传到hdfs中。4、利用insert into…select向分区表中插入数据insert into table gxzl_kgx_drw PARTITION(mat_track_no) select materialcode,id,defectid,mainno,unitno,side,x,y,defectclass,defectclasscode,imagefile,mat_act_width,mat_act_len,prod_end_time_zd,reccreatetime,equipmentcode,num,seq,len_sum,len_tot,x_sum,y_sum,z_sum,x_drw,y_drw,z_drw,**mat_track_no** from gxzl_kgx_drw_NP; 11

Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。

1959年,雪佛兰设计生产出至今仍然令人回味无穷的Impala，到了21世纪的现在，仍然是汽车玩家争相收藏的经典之作。在那时，Impala的诞生，包含了雪佛兰无比的创意，表现出无比的竞争力，同时体现了雪佛兰降低成本策略的成功。它在当时的影响力，甚至令到整个美国汽车市场都受到巨大的冲击力。那时候的美国非常流行一首歌曲“SeetheUSAinyourChevrolet”，曲中的形象，就是这辆令人魂牵梦绕的Impala。

impala在查询一些大表的时候，查询特别慢 按SQL调优的套路来，explain一下发现了一个很隐蔽的warning： Cool！10倍的提升，相对Hive20倍的提升，和单表查询一样的迅速！ 「COMPUTE STATS」前 指令： 返回： 指令： 返回： 「COMPUTE STATS」后 指令： 返回： 指令： 返回： 看来「COMPUTE STATS」的作用就是得出Impala原先不知道的值（-1）。

set compression_codec=snappy; set parquet_file_size=512M; create table if not exists xx.xxx_tmp like xx.xxx; insert overwrite xx.xxx_tmp partition(etl_dt) select * from xx.xxx where substring(etl_dt,1,7)="2020-02"; --删除指定月的分区数 alter table xx.xxx drop partition(substring(etl_dt,1,7)="2020-02"); --将备份分区数据重新插入 insert into xx.xxx partition(etl_dt) select * from xx.xxx_tmp; drop table if exists xx.xxx_tmp; set parquet_file_size=256M; https://www.pianshen.com/article/466643134/

打开【开始菜单】点击运行输入【cmd】后按回车键输入【tasklist】查询到后台所有正在运行的会话输入【taskkill／？】查询用法自行关闭【impala】程序

买不到，停产了。Impala正式停产。雪佛兰Impala最早于1958年推出，车型历史已有62年，至今已发展10代车型。雪佛兰Impala的停产将为未来纯电动悍马的投产让路。随着汽车市场需求的变化，消费者对于轿车的需求量日渐下降，导致像Impala这类型的轿车销量大幅下滑。在Impala生产周期的末期，雪佛兰砍去其入门车型，这使得Impala的入门价格的升高，让其销量雪上加霜。2019年Impala的销量为44978辆，同比下降20.5%，这样的销量成绩无疑进一步加速了车型的停产。目前官方尚未公布Impala的后继车型，但不排除该名称以后将重新启用。目前雪佛兰Impala在底特律的哈姆特拉克工厂制造。此前通用汽车向这家工厂投资22亿美元，用于升级工厂为投产电动车型作准备。未来纯电动悍马将出自该厂。

HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBas

Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速因为c++直接编译成机器指令的，执行效率相对java要高一些，java是在jvm虚拟机里运行的，效率相对c++要低一些。就好比苹果手机和android手机一样，android用java开发的app体验总的来说流畅度还是没有objective-c、swift编写的app（objective-c、swift也是编译成机器指令的）好

5 Function指数据库内置的function，不讨论UDF。另外，操作符都不比较了，区别不大。5.1 数学函数功能 Oracle Hive Impala ABS 绝对值，有 有 有 SIN/SINH/ASIN/COS/COSH/ACOS/TAN/TANH/ATAN/ATAN2 三角函数其中ATAN2接受两个参数（二维平面中的坐标）没有SINH/COSH/TANH/ATAN2 同hive BITAND 按位与，有 CEIL 天花板值，有 有，还有个别名CEILING 有，同hive EXP e的多少次，有 有，还有个函数E()返回e 有，同hive FLOOR 地板值，有 有 有 LN 以e为底的log，有 有 有 LOG 以某个double为底的log，有 有，还有两个特殊底的log：LOG2和LOG10 有，同hive MOD Oracle的MOD的计算方式为MOD(n2,n1)=n2 - n1 * FLOOR(n2/n1)，这与经典取模还不同，比如Oracle的MOD(-11,4)=-3，但经典取模等于1 在hive里取模用PMOD，返回值一定是个正数，比如PMOD(-11,4)=1。但这与经典取模还是不同，比如PMOD(-11,-4)=1，但经典取模等于-3 Impala的PMOD和hive的PMOD相同，另外Impala还有个FMOD和Oracle的MOD相同 POWER 求幂，有 有，还有个别名POW 有，同hive REMAINDER 取余，REMAINDER(n2,n1)=n2 - n1 * FLOOR(n2/n1) ROUND 舍入，支持1个参数和2个参数两种版本 有另外还有一个BROUND，使用HALF_EVEN舍入模式，见官方手册有，同Oracle SIGN 符号函数，有 有 有 SQRT 开方，有 有 有 TRUNC 截取数值的小数点后多少位（如果是负值则往前推） DEGREES/RADIANS 角度/弧度互转 同hive POSITIVE/NEGATIVE 相当于在数值前加+/-号（因此没什么卵用） 同hive PI 返回pi值 同hive FACTORIAL 阶乘，1.2.0以后才有 CBRT 求立方根，1.2.0以后才有 SHIFTLEFT/SHIFTRIGHT/SHIFTRIGHTUNSIGNED 按位左移/右移/无符号右移 GREATEST/LEAST 返回一串值中的最大/最小值，这串值的类型可以是任意，只要可比较大小（所以其实不是数学函数而是通用比较） 有，1.1.0以后 有 5.2 字符（串）函数功能 Oracle Hive Impala ASCII 输入必须char，返回该字符的ascii数值 输入String，返回该String第一个字符的ascii数值 同hive BASE64 / UNBASE64 将二进制值转为base64的String（UN则是反向） CONCAT CONCAT(char1, char2)char或char2均可为CHAR,VARCHAR2,NCHAR,NVARCHAR2,CLOB, or NCLOB之一concat(string|binary A, string|binary B)可以有多个参数另外提供CONCAT_WS用于指定特殊分隔符的连接同hive（除了不支持binary类型），且也有CONCAT_WS DECODE/ENCODE string decode(binary bin, string charset) binary encode(string src, string charset)编码和解码用的，用于支持hive特有的binary类型（其实oracle和impala也有DECODE，但作用完全不同，见条件函数中的DECODE） FIND_IN_SET find_in_set(string str, string strList)strList是用","分割的一组string，该函数将寻找strList中第一个精确匹配的str同hive FORMAT_NUMBER 将数字格式化为string GET_JSON_OBJECT 抽取JSON对象，不常用 IN_FILE in_file(string str, string filename)检测str是否为filename对应文件中的某行，不常用INITCAP 将每个单词（以空白分隔）转换为首字母大写其余小写的形式 同oracle，1.1.0开始有 同oracle INSTR { INSTR| INSTRB| INSTRC| INSTR2| INSTR4}(string , substring [, position [, occurrence ] ])搜索子串，不同数据类型调用名不同，最多可带四个参数，其中第三个是开始位置，第四个是出现的第几次instr(string str, string substr)只接受两个参数同hive LENGTH { LENGTH| LENGTHB| LENGTHC| LENGTH2| LENGTH4}(char)串长，不同数据类型调用名不同有（仅LENGTH） 同hive LEVENSHTEIN 返回两个串的Levenshtein距离（编辑距离）1.2.0后才有 LOCATE 特殊情况的INSTR，可以指定匹配的开始位置。Oracle因为本来INSTR就支持所以并不需要该函数 同hive LOWER 转小写 有，且有一个别名叫LCASE 同hive LPAD / RPAD LPAD(expr1, n [, expr2 ])在expr1之前用expr2填充n个字符，如expr2省略默认用n个单空格填充。RPAD类似只是在右边有，但expr2不能省略 同hive LTRIM / RTRIM LTRIM(char [, set ])去掉char左侧包含在set中的字符，如省略set，则只去除空格符。RTRIM类似只是在右边有，但没有set参数，即只能去除空格符 同hive

select floor((month(now())-1)/3)+1 as quarter;

impala擅长的是秒级查询数据，不擅长数据的清洗和计算

Impala 获取hive 的 metadata Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中. 在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS的文件后, 则需要在impala中执行下面两行命令:INVALIDATE METADATA table_name;describe table_name; 第一行命令 INVALIDATE METADATA 告诉impala 指定的 table 元数据已经过期, impala 将在下一次使用到该表时自动刷新元数据, 第二行命令即触发impala去更新元数据, 以免将来真正使用该表耗时太久. 如果Impala已经知道了Hive表的存在后, 又通过Hive增加或删除分区或alter table, 使用 refresh 命令即可更新元数据. refresh是对元数据进行增量更新, 和INVALIDATE METADATA相比, refresh命令使用成本低很多. 利用catalogd提供元数据服务。可以直接连DB也可以通过catalogd，一般是利用hive里的metastore获取数据。Impala高效的原因是其将原始数据缓存下来，catalogd启动会浏览缓存获取数据 因为impla默认catalogd会缓存，因此如果你重启的后，catalogd会将缓存数据存入到内存中，

　　 绝地求生沙漠地图索Impala城市怎么搜索? 游戏中主要有八个城市，每个城市都有着风险与收益，资源也分布不同，那么关于沙漠地图城市攻略Impala打法，我以下介绍! 　 　绝地求生沙漠地图城市攻略 　　Impala城市是一座海滨小镇坐落在沿海地区，主要有北厂区和南城区两个区域，北厂的武器资源会比较多，南城能刷出来的主要是补给品和配件，而且还有不少高档货。一开始落在北厂的话，得赶紧先抢资源，这里的建筑布局和地形很适合打迂回战，也有足够的空间和对手周旋。南城最主要的还是那座教堂，可以把那里作为落地点，附近的资源也很富足，不过要小心被偷袭，毕竟地形比较复杂容易藏人。 　　Impala城还有个落地点就是中枢纽，这里资源比较少，落在这里基本没啥好处，还是要往南城和北厂方向走。总而言之，这座城就是分为三个部分，最富也最危险的就是南城和北厂，想抢资源除了靠技术还有要点运气，意料之外也是绝地求生大逃杀这个游戏的主题宗旨。 　　以上就是我带来的 绝地求生沙漠地图城市攻略 相关介绍，希望能帮助大家，更多 吃鸡手游版大全 精彩游戏在这里畅玩，敬请关注 手游网哦! 　　相关推荐 　　 绝地求生沙漠地图哪里资源多_沙漠地图常见问题 　　 绝地求生沙漠地图怎么进 吃鸡1.0正式版新地图进入方法 　　 绝地求生测试服怎么调沙漠地图_测试服沙漠地图怎么进 　　ps：想知道更多送vip的手游>>>点击进入< 手游APP>手游下载大全 第一时间获取【绝地求生：大逃杀】最新游戏资讯、活动福利信息，点击加入福利群：

不是纯数字的。Impala作为CDH中通用的即席查询引擎，速度比spark、hive等要快很多，它到底做了什么能让查询变快呢？如果对这个问题感兴趣，就来看看这篇文章吧！本章中的内容都源自于impala论文，可能跟最新的版本有些脱节，但是仍然很值得参考。一般查询引擎都会分为Frontend和Backend两部分，Frontend主要用于进行SQL的语法分析、词法分析、逻辑优化等，Backend则偏向底层做物理优化。

在3.2版本以下的Impala中，这里提供一种基于Atlas Hive Hook的方式进行实时元数据刷新的方式。并提供了脚本 https://github.com/Observe-secretly/AutoRefreshImpala。它已经在生产环境稳定运行一年之久。好用的话请加星，也可关注作者其他项目Impala 利用了 Hadoop 生态系统中许多熟悉的组件。 Impala 可以（作为消费者或生产者）与其它 Hadoop 组件来交换数据，因此它可以灵活地适应您的 ETL 和 ELT pipelines（管道）。

安装impala 这里介绍使用rpm包安装的方式（需有root或sudo权限），基于源码包安装的方式待后续折腾。 1.2.1 安装前需知 impala能使用的内存无法超过系统的硬件可用内存（GA版，查询需要的内存如果超出硬件内存，则查询将失败），对内存要求高，...

　　hbase在三者中更注重的是存储，它实现了类似mysql的double write机制，但是它是一种NoSQL的数据库，并且是可以支持列式存储的，算是比较大的一个内存Hash表。hbase也采用了类似mysql中的mvcc的思想通过时间戳来做版本控制。　　hbase是在hdfs基础之上的，可以算是数据的一种组织方式，是一种基于hadoop的分布式数据库系统。从数据库的角度来说，与mysql处在同一个层次，都是基于文件系统之上的管理数据的一种方法。　　hbase作为面向列的数据库，支持按列读取和行读取，并解决了关系型数据库的分表的一些需求，如:关系型数据库中有些表的列重复数据太多了，需要重新建表来存重复列的数据，减少表的大小。　　　　hive和impala则更偏向于查询分析，impala需要依赖hive的元数据，它们都有自己的查询分析引擎，只是impala是纯查询分析引擎。　　hive 本身并不执行任务的分析过程，而是推给了mapreduce,这点与impala大不同,hive本身提供了数据的格式化输出功能,但是hive转换的mr可能不是最高效的，调优方式有限，很多复杂的算法没有办法表达，毕竟sql的语义表达能力有限。　　hive与impala在查询分析这部分,hive明显的支持程度要比impala高,提供了很多内部函数，并且支持UDAF,UDF的方式　　从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比,hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据,hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。　　在使用层面上来看，hive在使用上更像数据库，它提供非常丰富的系统函数，各种数据的操作，hbase在这方面就不太像一般的关系型数据库，它还是一个key-val的NoSQL,这方面的操作支持很有限，impala在这方面也是比较弱。　　在计算模型层面上来看，hive是通过MR来计算的，这是一个偏向挪动数据到mr的计算节点来计算的模型，而impala则更多的是移动计算需求到DN上来做，数据不用动，最后变成了本地的磁盘IO。

是1967年的雪佛莱Impala，Impala的意译为黑斑羚。Impala诞生于1958年，目前累计销量超过1400万辆，是美国汽车史上最具知名度的轿车品牌。上世纪60年代，在底特律人日子最惬意的时候，Impala如日中天。1965年，Impala销量突破100万辆。直到现在，Impala仍然是市场表现最好的美国车型，不过年销量已今非昔比，不及鼎盛时期的三分之一。

哟！ 车友速递！ （他的照片拍的真好看） 1961 Chevrolet Bel Air 讲真，当我看到这台破旧不堪的老车时，我是震惊的。我很难想象在不出国门的情况下，能在除了电影电视以外的地方看到一台真实的 1961 款雪佛兰 Chevrolet Bel Air ！怀着无比崇敬的心情，和脑海中自动选择的 Muddy Waters ，我用相机记录下了这台位于天津的老车。 汽车 是用来“穿越时空”的最佳工具，尤其是老车。这台生产于 56 年前的 Chevy 和大部分漂洋过海到中国的进口老车一样，车况惨不忍睹。不知这家伙来到东方以后都经历了些什么...与改革开放初期大量涌入中国的“豪华 汽车 ”不同，这可是一台货真价实的 American Muscle ！谁会在当年有如此情怀将它带入中国呢？ 在我引经据典之前，我有必要介绍一下这台车所在的位置。这台 1961 款雪佛兰 Bel Air 现在停放在天津塘沽的 趣车 河 老车修复中心。于一大票经典之中我首先选择这台 Chevy，正是因为它是那么的如此罕见。 当我第一眼看到它时，凭我对于美国车的了解识别出它应该是一台雪佛兰 Impala。但当我多方查找资料后发现，这其实是一台第五代雪佛兰 Bel Air 四门豪华轿车。 资料图：1961 款雪佛兰 Bel Air 4-door 雪佛兰 Chevrolet Bel Air （有中文翻译为蓓丽，但未经官方证实）是于 1950-1981 年期间生产的美式全尺寸轿车。最初只有两门硬顶版本，1953 年之后衍生出多款车型，这其中就包括共享底盘和发动机的 Impala。雪佛兰 Bel Air 车系在美国本土于 1975 年停产，但在加拿大一直延续到 1981 年。 资料图：与 1961 款雪佛兰 Bel Air 共平台的其他型号 所拍摄的这台老 Chevy 是有车门边框的型号，而且车尾部共有两组四个尾灯。而 Impala 是运动感十足的无边框车门，而且车尾部有两组共六个尾灯。所以，这台被我认为是 Impala 的大家伙，实际上是一台 Bel Air。 1961 款雪佛兰 Bel Air 是其第五代车型，这个型代从 1961 年到 1964 年之间生产。与我们熟悉的圆头圆脑的 50 年代 Bel Air 已经完全不同。如果你看过电影《狂暴飞车》，那你一定记得尼古拉斯-凯奇的那台酷黑座驾，那是我们熟悉的 Bel Air 造型。 第五代雪佛兰 Bel Air 拥有了全新的车体，这与同年代很多雪佛兰产品共享平台。只是和现在不同，那个时候不同配置的同平台 汽车 产品是有独立名称和型号的。你可以理解为 Impala 是年轻运动型，而 Bel Air 是豪华舒适性...不同名称的产品是为了面向不同的消费人群。 这台车的轴距长达 3 米！车身长度为 5.32 米。发动机有 135 马力的 235 立方英寸六缸引擎和 V8 170 马力的 283 立方英寸引擎两种。不过这台老家伙我没能打开引擎盖一探究竟，车体上也没有任何可以识别配置的标志，有些可惜。 可以看出这台车原本应该是一台黑色外观的大家伙，车身上除了反光镜以外并没有太大的改动，这对儿有些“跳戏”的塑料材质反光镜明显和这个车的年代不符，推断应该是为了符合上牌上路条件才进行的加装。 老车线索： 与同年款雪佛兰 Impala 的明显区别除了尾灯数量和有边框车门以外，还有后窗上经典的车顶后掠设计。这台车后窗上还贴有一张“Drive Safety”的贴纸，下面一行看不出是哪国文字，推断应该是销售这台车的经销商广告吧。如果你能认出的话，请在评论区留言。 根据 YouTube 视频作者 Josh Netzer 的介绍，这个型号的 1961 款雪佛兰 Bel Air 是没有倒车灯的，所以后面的四个尾灯都是红色。而且原车两侧车门上是没有后视镜的，所以这台车的一对儿后视镜肯定是后期安装。（看上去像是从欧洲车上所得） 1961 年雪佛兰全线产品更新面貌，这与时任通用设计部门一把手的 Bill Mitchell 关系重大。也正是他设计出了 1955 Chevy Bel Air, 1963 Corvette Stingray 和 1970 Chevrolet Camaro 这些经典车型。 20 世纪 60 年代是西方世界公认的 汽车 、音乐以及一切文化产业最兴盛的年代。美国人民对于 汽车 的追求不再是宽大舒适而已，还要追求更高的豪华享受。在这一点上，通用旗下各品牌无疑走在了最前列。要知道，是雪佛兰第一个把收音机安装在 汽车 上的...类似种种提升车辆享受配置的记录都是由雪佛兰保持。 56 年啊！从这台车的锈穿情况来看，个人推断其实它并没有经历太多的“苦难”和长途行驶，应该只是停放在一个地方很久很久才有如此老化。车身上也没有明显的因碰撞造成的伤痕。零配件也保持了很高的原厂度。 车门只有驾驶座一侧还能打开，我就顺便看了看这台老家伙的里面是什么样子。要知道这样的机会可不多，即使有一台成色极佳的老车摆在你面前，这样的型号恐怕也只是在博物馆中才能看到。 尺寸超大的方向盘十分抢眼，中控台上大部分的零配件已经丢失。但还是能看出原来鲜艳的内饰配色。前后排座椅为宽敞舒适而且非常厚的真皮质地“大沙发”，因为实在是比较脏所以就没体验一下...驾驶座一侧有明显的塌陷，而后排座椅完好如初，推断除了驾驶员以外应该也没什么人乘坐。 根据资料得知，这中间缺少的一块仪表是一个可以调整的石英钟，如果它运转正常的话你还能听到钟表指针的“嘀嗒”声。迈速表是非常具有年代感的美式设计，不过因为实在是太脏，没有看到历程信息。靠近中间缺少的是收音机旋钮和机头，一些开关还在原来的位置上，不过早已经锈死难动。 两排座椅上布满了雪佛兰标示，而且摸上去支撑感非常不错。这是一台四门版本车型，所以拥有相当宽敞的后排。不过即便是双门版，后排空间也是一样舒适宽阔。据说，很多美国姑娘的第一次都是在这样的后座上... 它的身旁实际上还有很多老家伙，请各位读者老爷等着将来的更新吧！ 值得注意的是 ，这台车的内饰中控台几乎全部是金属材质！尽管漆面已经破败不堪，但还是能看到内部的金属。能在没有保养的情况下保持这么长时间，也是佩服当年美国的 汽车 制造水准和工艺水平。在中控台中间的一道金属装饰条上能看到各种按键的功能提示。 三个像飞机操纵杆一样的功能按钮是控制空调的，钥匙门设计在中间的位置上。很多按钮还可以按动，只是没有任何反应。红色内饰真的是非常漂亮啊！ 在迈速表下方的三块仪表除了中间缺少的钟表以外，左边的是水温表，右边的是油表。我们来欣赏一下这台车的内饰： 天津趣车河老车修复中心的英文名字叫 Sparrow Tears ，麻雀的眼泪。嗯，这些散落在中国各地的进口经典老车就像麻雀的眼泪一样稀有罕见。这些真正爱车的人能做的，也许就是将它们收集珍藏起来，慢慢修复它们...重新上路奔跑，穿越回那个黄金时光！ 也许在未来的某天，这台 1961 款雪佛兰 Bel Air 将重新焕发容光上路驰骋。到那时，一切所谓“政策”都无力如白纸。 我们也不“祈求”什么奇迹发生了，就让这些老车在爱车人的庇护之下，一直存在下去吧！！ “嘿，老伙计，你本应该享受加州的阳光沙滩啊！而现在你和我一样浪迹天涯...”

select table_name , owner from dba_tables where owner="&1" or table_name = "&2" ;然后输入用户名，或者表名。

1）daemonize no 默认情况下，redis不是在后台运行的。如果需要在后台运行，把该项的值更改为yes；2）pidfile /var/run/redis.pid当Redis在后台运行的时候，Redis默认会把pid文件放在/var/run/redis.pid，你可以配置到其他地址。当运行多个redis服务时，需要指定不同的pid文件和端口；

Impala可以直接与HDFS和HBase库进行交互，配置一些参数就好了你的采纳是我前进的动力,记得好评和采纳，答题不易，互相帮助，手机提问的朋友在客户端右上角评价点满意即可.如果你认可我的回答，请及时点击采纳为满意回答按钮！

买名爵MG3 SW吧，很好的车，价格适中，配置很丰富，适合年轻人。

connect by中的条件就表示了父子之间的连接关系，比如 connect by id=prior pidconnect by [prior] id=parentid 这部分是用来指明oracle在查找数据时以怎样的一种关系去查找；比如说查找第二层的数据时用第一层数据的id去跟表里面记录的parentid字段进行匹配，如果这个条件成立那么查找出来的数据就是第二层数据，同理查找第三层第四等等都是按这样去匹配。

虚拟机的速度本身就非常慢， 还有就是hive的用法也很重要，不是随便写写就可以的 ，同样一种查询方法 ，写法不一样 算法和时间也都会不同

基于内存计算，对内存依赖性较大改用C++编写，意味着维护难度增大基于hive，与hive共存亡，紧耦合稳定性不如hive，不存在数据丢失的情况。

hive主要是走mapreduce。这个是hadoop框架的一个应用，使用java写的，，Impalad分为Java前端与C++处理后端

应该是雪佛兰黑斑羚雪佛兰Impala是通用汽车中销量最大的车型，1959年,雪佛兰设计生产出至今仍然令人回味无穷的Impala。在那时，Impala的诞生，包含了雪佛兰无比的创意，表现出无比的竞争力，同时体现了雪佛兰降低成本策略的成功。它在当时的影响力，甚至令到整个美国汽车市场都受到巨大的冲击力。更详细的可以去百度百科查看https://baike.baidu.com/item/%E9%9B%AA%E4%BD%9B%E5%85%B0IMPALA/14093117?fr=aladdin

Lambda架构的核心理念是“流批一体化”，因为随着机器性能和数据框架的不断完善，用户其实不关心底层是如何运行的，批处理也好，流式处理也罢，能按照统一的模型返回结果就可以了，这就是Lambda架构诞生的原因。现在很多应用，例如Spark和Flink，都支持这种结构，也就是数据进入平台后，可以选择批处理运行，也可以选择流式处理运行，但不管怎样，一致性都是相同的。 Kylin Kylin的主要特点是预计算，提前计算好各个cube，这样的优点是查询快速，秒级延迟；缺点也非常明显，灵活性不足，无法做一些 探索 式的，关联性的数据分析。 适合的场景也是比较固定的，场景清晰的地方。 ClickHouse Clickhouse由俄罗斯yandex公司开发。专为在线数据分析而设计。 Clickhouse最大的特点首先是快 ，为了快采用了列式储存，列式储存更好的支持压缩，压缩后的数据传输量变小，所以更快；同时支持分片，支持分布式执行，支持SQL。 ClickHouse很轻量级，支持数据压缩和最终数据一致性，其数据量级在PB级别。 另外Clickhouse不是为关联分析而生，所以多表关联支持的不太好。 同样Clickhouse不能修改或者删除数据，仅能用于批量删除或修改。没有完整的事务支持，不支持二级索引等等，缺点也非常明显。 与Kylin相比ClickHouse更加的灵活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并发，也就是不能很多访问同时在线。 总之ClickHouse用于在线数据分析，支持功能简单。CPU 利用率高，速度极快。最好的场景用于行为统计分析。 Hive Hive这个工具，大家一定很熟悉，大数据仓库的首选工具。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能。 主要功能是可以将sql语句转换为相对应的MapReduce任务进行运行，这样可能处理海量的数据批量， Hive与HDFS结合紧密，在大数据开始初期，提供一种直接使用sql就能访问HDFS的方案，摆脱了写MapReduce任务的方式，极大的降低了大数据的门槛。 当然Hive的缺点非常明显，定义的是分钟级别的查询延迟，估计都是在比较理想的情况。 但是作为数据仓库的每日批量工具，的确是一个稳定合格的产品。 Presto Presto极大的改进了Hive的查询速度，而且Presto 本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询，支持包括复杂查询、聚合、连接等等。 Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。 Presto由于是基于内存的，缺点可能是多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。 另外Presto不支持OLTP的场景，所以不要把Presto当做数据库来使用。 Presto相比ClickHouse优点主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能简单，场景支持单一，Presto支持复杂的查询，应用范围更广。 Impala Impala是Cloudera 公司推出，提供对 HDFS、Hbase 数据的高性能、低延迟的交互式 SQL 查询功能。 Impala 使用 Hive的元数据, 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎。 Impala 的缺点也很明显，首先严重依赖Hive，而且稳定性也稍差，元数据需要单独的mysql/pgsql来存储，对数据源的支持比较少，很多nosql是不支持的。但是，估计是cloudera的国内市场推广做的不错，Impala在国内的市场不错。 SparkSQL SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成，可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。 SparkSQL后续不再受限于Hive，只是兼容Hive。 SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。 支持访问各式各样的数据源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC。 Drill Drill好像国内使用的很少，根据定义，Drill是一个低延迟的分布式海量数据交互式查询引擎，支持多种数据源，包括hadoop，NoSQL存储等等。 除了支持多种的数据源，Drill跟BI工具集成比较好。 Druid Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统。 Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层。 Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析。Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。 目前 Druid 的去重都是非精确的，Druid 适合处理星型模型的数据，不支持关联操作。也不支持数据的更新。 Druid最大的优点还是支持实时与查询功能，解约了很多开发工作。 Kudu kudu是一套完全独立的分布式存储引擎，很多设计概念上借鉴了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通过raft做数据复制；分片策略支持keyrange和hash等多种。 数据格式在parquet基础上做了些修改，支持二级索引，更像一个列式存储，而不是HBase schema-free的kv方式。 kudu也是cloudera主导的项目，跟Impala结合比较好，通过impala可以支持update操作。 kudu相对于原有parquet和ORC格式主要还是做增量更新的。 Hbase Hbase使用的很广,更多的是作为一个KV数据库来使用，查询的速度很快。 Hawq Hawq是一个Hadoop原生大规模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架构，改进了针对 Hadoop 的基于成本的查询优化器。 除了能高效处理本身的内部数据，还可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、JSON 等外部数据源。HAWQ全面兼容 SQL 标准，还可用 SQL 完成简单的数据挖掘和机器学习。无论是功能特性，还是性能表现，HAWQ 都比较适用于构建 Hadoop 分析型数据仓库应用。

雷蒙凯汽车的原型是1959年的雪佛兰英帕拉，英文名是chevyimpalallow-rider。现在已经完全停产了。关于黑斑羚:Impala是通用雪佛兰生产的全尺寸家用轿车，于1958年上市。配备大扭矩v8发动机，后轮驱动，符合美国全尺寸车的标准。有很多版本的Impala模型可供选择。动力方面，它有一台3.8升直列六缸自然吸气发动机和一台5.7升八缸发动机。车身结构方面，有双门版和四门版。变速箱方面，有3速手动变速箱和2速自动变速箱。1994年，Empara经历了巨大的转变，被命名为Emparass。该车具有典型的美式全尺寸汽车特征，车身长5.7米，宽2.2米，配备大功率发动机。截至2019年，英帕拉也生产了新车型，但仅在国外市场销售，并未引入中国。自1958年以来，通用汽车总共卖出了1300万辆英帕拉，这属于雪佛兰的常青树。百万购车补贴

有 不过 要去美国买 而且能不能运到中国入境还是个问题 就算入境了 也开不了 只能当收藏品

那车是1967款雪佛兰Impala，本来想给张图，但是找不到，只找到这张，也差不多，这是雪佛兰ImpalaSuperSport，也就是Impala的超级运动版，所以是双门的，电视剧里面的是普通版，四门的。

hive主要是走mapreduce。这个是hadoop框架的一个应用，使用java写的，，Impalad分为Java前端与C++处理后端

5.11.第六季的最后一集

雪佛兰汽车公司（Chevrolet），1911年创办通用汽车的美国人威廉·杜兰特因为与通用汽车大股东杜邦家族不合，离开通用汽车并与瑞士赛车手兼工程师路易斯·雪佛兰在美国底特律创立。雪佛兰作为通用汽车集团下最大的品牌，按迄今为止的累积汽车生产量计算，雪佛兰能算得上是世界上最成功的汽车品牌。它在美国销售排行榜上位居第一。它的车型品种非常广泛，从小型轿车到大型4门轿车，从厢式车到大型皮卡，甚至从越野车到跑车，消费者所需要的任何一种车型，都可以在雪佛兰中找到一款相应的车型。自1912年推出第一部产品以来至今销量总量已超过1亿辆。其市场覆盖到70个国家，曾经创下每7.2秒销售一部新车的记录。2004年雪佛兰全球销量超过360万部新车，占全球汽车当年销量总量的5%。作为通用汽车旗下最为国际化和大众化的品牌，雪佛兰拥有强大的技术和市场资源。扩展资料：发展史为了与福特的T型车相竞争，雪佛兰于1911年11月3日推出了第一款汽车“Little Four”。1912年又推出了5座6汽缸的“Classic Six”，这款车排量为4.9升，最高时速可达105公里。1916年，雪佛兰的盈利足够杜兰特购买大量的通用汽车股票，1917年杜兰特重回通用汽车成为通用汽车董事长，而雪佛兰就从此并入了通用汽车，成为一个独立部门。雪佛兰现在仍然是通用汽车的一部分，也是通用汽车旗下销量最大的厂牌。著名的雪佛兰车型包括代表美国著名传奇跑车的科尔维特Corvette跑车，采轻量化玻璃纤维车身搭配钢管骨架，有效降低车身重心增强操控性，底盘双A臂搭配复合材质叶片弹簧悬吊系统，2008年Z06版的Corvette跑车时速可达318公里。与福特野马竞争的平价跑车Camaro、大型轿车的“Impala”（1958年）、美国计程车与警车爱用的大型后轮驱动Caprice轿车、常入榜美国十大畅销车的Cavalier以及许多美国畅销运动休旅车（SUV）与卡车。2009年推出世界第一台插电式增程式电动车雪佛兰伏特。以单一厂牌销售量而言，长期以来只有雪佛兰能在美国汽车市场与福特竞争销售冠军宝座。雪佛兰汽车自第一款汽车发布至今销售总量超过1亿部，覆盖世界70个国家。仅2004年一年便销售了360万部。占全球汽车销售总量的5%。2011年雪佛兰汽车全球一年销售量达到476万辆。参考资料：百度百科-雪佛兰

如今的汽车市场，琳琅满目，层出不穷。厂家挖空心思推新品，消费者搅破脑筋挑花眼。这个时候，我们多么希望有人告诉我们，哪款车值得买。最近美国KBB 凯利蓝皮书（北美权威汽车价值评估机构）公布了2017年最值得购买的车辆清单，其中从小型车到SUV，从MPV再到豪华品牌，都一一有了推荐。虽然榜单是针对北美市场，但是对于中国消费者，还是具有一定的借鉴意义。最值得购买的紧凑型：2017款本田思域本田思域，在KBB最值得购买的小型车榜单中三连冠了，这足以说明如今在北美市场，本田思域的受欢迎程度绝对不一般。第一，外观和动力，是思域的吸睛点。而全LED灯组，加上19500美元的起售价，让很多消费者无法拒绝。动力方面，搭载1.5升涡轮增压发动机，实现174马力，配以CVT变速箱，动力在同级别的领先。第二，配置更实用更科技。小型车市场越来越配置丰富化，可在配置的先进性上，思域却都领先对手不少。比如，雪佛兰科鲁兹拥有侧向盲区提醒功能，而思域却升级成LWC盲区显示系统，能显示视野死角的车辆信息。最值得购买的中型车：2017款本田雅阁今年本田雅阁成功挤掉起亚Optima，成为北美最值得购买的中型车。而作为过去40年的畅销车型，本田雅阁一直是北美消费者追求性价比、操控性、舒适性的不二选择。第一，本田雅阁拥有超高的保值率。因为本田雅阁具有非常高的可靠稳定性，在北美二手车市场，雅阁拥有很高的保值率。所以这也间接促进了新款本田雅阁的购买价值。第二，在众多北美消费者眼中，本田雅阁的操控性突出是一大亮点。从加速到制动，再到转弯，雅阁的feedback都很精准。难怪KBB好不吝啬地称“雅阁永远知道对方要什么”。最值得购买的大型车：2017款雪佛兰Impala对于中国消费者来说，这款车太陌生了。但是对于北美消费者，却再熟悉不过。因为Impala已经蝉联最值得购买大型车的三次了。而这款车的受捧，更多是因为它是大空间、强动力、超精致和低成本的综合体。第一，动力和经济性兼顾。Impala最基本款都搭载了V6发动机，在实现305马力的同时，也拥有这超高的燃油经济性，百公里8.4L油耗，对于大型车来说已经相当不错。第二，从车内温度控制系统到Bose音响系统，甚至到车内WIFI连接，Impala都显示出为全车人考虑。第三，整车主动安全方面，Impala也体现出超高水准。整车拥有车道辅助系统、主动刹车系统、盲区提醒系统等。而凭借着OnStar连接系统，Impala整车运行数据都会传递到雪佛兰数据控制中心。最值得购买的紧凑型SUV：2017起亚Sportage在北美叫Sportage，在中国是现有的KX5。这款起亚小型SUV有什么本事，能将去年冠军本田CR-V拉下来？第一，性价比一流。Sportage最基本款LX，起步价为24000美元，却配置了5英寸多媒体显示屏、自动大灯、多功能方向盘、倒车影响、坡道辅助系统、下坡刹车控制系统等配置。第二，走心的保修计划。10年/10万公里的动力总成保修计划，依然是这个级别中最走心的。而城市工况的百公里10L油耗和高速工况百公里7.8L油耗，也凸显燃油经济性。最值得购买的中型SUV：2017本田Pilot本田Pilot已经连续两届击败汉兰达，成为最值得购买的中型SUV。第一，无与伦比的内部空间。对于大部分中型SUV来说，特别是7座SUV，它能提供的后备箱储物空间是非常有限的。但是本田Pilot却是同级别中后备箱储物空间最大的。而如果将二三排座椅放倒，KBB形象地把Pilot比喻成“a small moving van”（小型货车）。第二，同级别中的操控性最佳。在北美外媒中，公认本田Pilot在转向、制动、驾驶和操控方面，都在所有7座SUV中处于最高水平。最值得购买的大型SUV：2017雪佛兰Tahoe雪佛兰Tahoe的蝉联，完全意料之中。作为北美大型SUV市场的销量冠军，Tahoe一直依靠独特设计、均衡性能而胜出。第一，超大内部空间。长宽高为5200/2000/1900的庞然大物，实现了九人乘坐的舒服。后两排座椅放倒时，储物空间可达2,682升。第二，全系标配5.3L V8发动机。拥有闭缸节油技术，能让2.4吨的Tahoe百公里油耗13.5L。对于全尺寸SUV来说，这样的油耗已算不错。最值得购买的MPV：2017克莱斯勒Pacifica这款车，也是北美2017年的年度风云车型，即将引入中国成为大捷龙的更替车型。它有什么能耐，能击败上一届冠军本田奥德赛？第一，首款插电式混合动力MPV。通过搭载3.6L V6（最大功率为185kW）与电动机（容量16kWh）组合的混动系统，Pacifica混动版混动里程910公里，百公里油耗2.7L，而纯电模式下，续航里程53公里。第二，配置处于MPV市场巅峰。Pacifica拥有了100多项主动安全技术，同时在车辆配置方面，全新的Uconnect后座影院娱乐系统，提升了车内乘坐的舒适性和娱乐性。最值得购买的性能车：2017保时捷718 Boxster这一次，保时捷718 Boxster终于击败了雪佛兰科尔维特，成为北美最值得购买的性能车。作为中置发动机的代表，保时捷718 Boxster拥有更大胆的风格，和更突出的性能。第一，动力强劲。搭载全新水平对置的2.0L 四缸涡轮增压发动机，匹配VTG涡轮增压器，通过不同工况改变排气侧涡轮叶片形状，提升增压效率。整个动力系统输出300 hp峰值马力和380 Nm最大扭矩，实现百公里加速4.2秒，极速可达285Km/h。第二，底盘经过重新调校后，全新718 Boxster动态表现惊人。而PASM主动悬架管理系统，能在运动模式下让Boxster降低10mm之多，在高速下能实现更好的抓地力和操控性。最值得购买的豪华车：2017奥迪A42017年，奥迪A4击败奔驰C级成为这一级别最值得购买车型。KBB给出的评价更是非常高格：“全新设计的奥迪A4，展现给大家的是彻底的技术革新和奢华。”第一，外观一直靓丽夺人。全新奥迪A4，在外观设计上更加修缮和精炼，能实现64项调节照明的矩阵式LED大灯，使得全新奥迪A4更加吸引人。而在车身结构上，全新奥迪A4实现了结构轻量化，整车减轻65kg，使整车更加灵活、敏捷。第二，全新奥迪A4配备了第二代MIB娱乐系统，这也是目前最先进的车载系统之一。同时拥有Audi connect互联系统，实现车载WIFI，实现车内8台设备的共用网络。而且在Audi connect的互联系统支持下，全新奥迪A4还能实现交通智能指引专有服务。最值得购买的豪华SUV：2017奔驰GLC看来德国品牌成为美国市场中最受欢迎的豪华品牌。奔驰GLC凭借着靓丽外观和豪华配置击败了雷克萨斯RX，成为2017年值得购买的豪华SUV。第一，外观和配置，GLC有优势。相比宝马X3，奥迪Q5，全新奔驰GLC的外观更加优雅。前后全LED高性能大灯，凸显了GLC豪华SUV的奢华。同时在智能照明系统、碰撞预防辅助系统、侧风稳定控制辅助系统、注意力辅助系统和主动式驻车辅助系统等配备下，整车的驾驶安全性能提升一个档次。第二，GLC的悬架调校属于豪华SUV中偏舒适，没有硬派感。而9AT的变速箱，让整个城市工况的燃油经济性和动力平顺性达到一个很高的水平。对于北美市场来说，加上2.0T，241马力的四缸发动机，已经能覆盖日常全部工况。

数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用得多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难。数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划。大数据技术:这个相对来说有些难度，不过有专业的工具让我们用，比如第四范式的产品和阿里云的机器学习PAN都是可以直接出结果的工具；分析&AI：这部分先了解数据分析的基本流程和分析手法；上面的如果都学了，可以到阿里云大学上面去做几个数据分析方面的案例，增加对数据分析的流程理解和相关技术应用，但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具来实现的，比较简单，建议大家自己编程实现，也可以到九道门商业数据分析实训中心上去看一些案例，自己做做训练。

雪佛兰

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燃油汽车翻新为燃气汽车这一现象在世界上许多地区都很常见，比如巴尔干地区，而在美国等其他地方这种改造后的燃气汽车就相对较少。这看起来并不符合常理，毕竟近几年美国的天然气库存充足且价格低廉。许多公司正在试图用天然气这种更为清洁的化石燃料代替汽油，但这很难成为现实，至少就目前来讲几率甚微。那么究竟为何如此呢？首先，天然气为何可用作汽车燃料呢？可以肯定的是，天然气价格比汽油价格低。在尾气排放方面，天然气也更为环保，加之燃气汽车与燃油汽车发动机功率相当，天然气用作汽车燃料没有问题，更重要的是，天然气更为安全：它比空气轻，发生事故时可以消散，液体汽油则无法做到这一点。但在燃油汽车怀疑者看来，放置在汽车后部的油箱有爆炸的危险，虽然这种爆炸风险小于专业安装的现代油箱。因此，发动机性能相当的情况下，天然气相对更加实惠、更加清洁且更加安全。那么为何燃油汽车还未成为过去式呢？首先，燃气供应站是一个问题。在美国专为燃气汽车设置的燃料供应站很少，建设一个全国的燃气供应网也没有什么利益可图：燃气汽车腾飞之时（尚不确定它们一定会如此），其他可以代替汽油的燃料——更有可能是电动汽车——可能会更受大众欢迎，那么燃气供应网就没有任何建设的必要了。其次是成本问题。天然气价格低于汽油价格并不代表燃气汽车的价格低于燃油汽车。一辆天然气汽车的燃气效率并不典型。美国市场上曾推出过两种压缩天然气汽车——本田Civic和雪佛兰Impala双燃料汽车，现在均已停产。本田思域的燃气效率相当于每加仑汽油31英里，雪佛兰Impala的效率相当于每加仑汽油19英里，燃气效率并不可观。第三，现在美国市场上几乎没有天然气汽车出售，在本田Civic和雪佛兰Impala停产后，除了批量销售，在美国人们几乎买不到压缩天然气汽车。人们只能自行在汽车上安装燃气设施。但如果单从尾气排放的方面考虑，天然气还是可以替代汽油，用做卡车和公交车的燃料。2016年，美国交通运输所产生的温室气体排放量占到总量的28%。把卡车和公交车改造成燃气汽车是可行的，因为这是是为了更好的运送货物，为旅客提供优质的服务，而不是为了打破发动机的性能记录。除此之外，为公交车和卡车建设燃气供应网更为简单且成本较低。在其他地区，燃气汽车的前景更加广阔。大众汽车一位高管近日说道，在欧洲和德国，燃气汽车的销售量可以占到汽车总销售量的十分之一。事实上，史蒂芬纽曼告诉清洁能源网，燃气汽车可以成为电动汽车的替代品，与化石燃料汽车相比，电动汽车的行驶里程较短，充电时间也更长。翻译：于海梅审校：郝杰