HDInsight 交互式查询

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交互式查询通常在冷路径方案中实现，在此方案中，你具有表格格式的数据，并且想要使用 SQL 语法快速提出问题并获得交互式响应。 下图显示了所有 HDInsight 冷路径和热路径解决方案的解决方案体系结构，并说明了通过 Hive LLAP 在服务层中处理交互式查询的方式。 可通过 Hive 引入数据，通过 Hive LLAP 处理交互式查询，并可为下游应用程序（如 Power BI）提供输出。

Interactive Query Solution Architecture

Interactive Query 体系结构

现在，让我们深入了解 Interactive Query 体系结构。

Interactive Query 用户可以从各种 ODBC 或 JDBC 客户端中进行选择，针对其业务数据运行查询，如 Data Analytics Studio、Zeppelin 笔记本和 Visual Studio Code。 客户端提交 HiveQL 查询后，该查询将到达 HiveServer，后者负责查询规划、优化以及安全修整。 Hive 的运行方式是，在群集中的分布式节点之间划分分析任务。 查询被拆分为多个子任务并发送到处理每个子任务的节点，这些子任务甚至会进行进一步拆分，其中每个任务都会从基础业务数据存储层读取数据。 该体系结构得到了优化，因为它不仅使用了“始终启用”LLAP 守护程序，而且还使用了共享的内存中缓存，前者可避免启动时间，后者可存储从存储区中检索到的数据，并可在所有节点之间共享数据。

Hive Architecture

Interactive Query 群集利用的固态硬盘 (SSD) 将 RAM 和 SSD 合并到缓存使用的巨大内存池。 通过这种资源组合，典型的服务器配置文件可以缓存 4 倍以上的数据，因此可处理更大的数据集并支持更多用户。 Interactive Query 缓存可感知远程存储（Azure 存储）中的基础数据更改，因此，如果基础数据发生更改，并且用户发出查询，则更新的数据将加载到内存中，而无需用户执行任何其他步骤。