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什么是 Azure HDInsight 中的交互式查询?What is Interactive Query In Azure HDInsight

交互式查询(也称为 Apache Hive LLAP 或低延迟分析处理)是一种 Azure HDInsight 群集类型Interactive Query (also called Apache Hive LLAP, or Low Latency Analytical Processing) is an Azure HDInsight cluster type. 交互式查询支持内存中缓存,可提高 Apache Hive 查询速度和交互性。Interactive Query supports in-memory caching, which makes Apache Hive queries faster and much more interactive. 客户使用交互式查询以超快的方式查询存储在 Azure 存储和 Azure Data Lake Storage 中的数据。Customers use Interactive Query to query data stored in Azure storage & Azure Data Lake Storage in super-fast manner. 交互式查询使开发人员和数据科学家可以使用他们最喜欢的 BI 工具轻松处理大数据。Interactive query makes it easy for developers and data scientist to work with the big data using BI tools they love the most. HDInsight 交互式查询支持使用多种工具轻松访问大数据。HDInsight Interactive Query supports several tools to access big data in easy fashion.

交互式查询群集与 Apache Hadoop 群集有所不同。An Interactive Query cluster is different from an Apache Hadoop cluster. 交互式 Hive 群集只包含 Hive 服务。It contains only the Hive service.

仅可通过 Apache Ambari Hive 视图、Beeline 和 Microsoft Hive 开放式数据库连接驱动程序 (Hive ODBC) 访问交互式查询群集中的 Hive 服务。You can access the Hive service in the Interactive Query cluster only via Apache Ambari Hive View, Beeline, and the Microsoft Hive Open Database Connectivity driver (Hive ODBC). 不能通过 Hive 控制台、Templeton、Azure 经典 CLI 或 Azure PowerShell 对其进行访问。You can't access it via the Hive console, Templeton, the Azure Classic CLI, or Azure PowerShell.

创建交互式查询群集Create an Interactive Query cluster

有关创建 HDInsight 群集的信息,请参阅在 HDInsight 中创建 Apache Hadoop 群集For information about creating a HDInsight cluster, see Create Apache Hadoop clusters in HDInsight. 选择“交互式查询”群集类型。Choose the Interactive Query cluster type.

重要

交互式查询群集的最小头节点大小为 Standard_D13_v2。The minimum headnode size for Interactive Query clusters is Standard_D13_v2. 有关详细信息,请参阅 Azure VM 大小调整图表See the Azure VM Sizing Chartfor more information.

从交互式查询执行 Apache Hive 查询Execute Apache Hive queries from Interactive Query

若要执行 Hive 查询,可以使用以下选项:To execute Hive queries, you have the following options:

方法Method 说明Description
Microsoft Power BIMicrosoft Power BI 请参阅在 Azure HDInsight 中使用 Power BI 直观显示交互式查询 Apache Hive 数据以及在 Azure HDInsight 中使用 Power BI 直观显示大数据See Visualize Interactive Query Apache Hive data with Power BI in Azure HDInsight, and Visualize big data with Power BI in Azure HDInsight.
Visual StudioVisual Studio 请参阅使用针对 Visual Studio 的 Data Lake 工具连接到 Azure HDInsight 并运行 Apache Hive 查询See Connect to Azure HDInsight and run Apache Hive queries using Data Lake Tools for Visual Studio.
Visual Studio CodeVisual Studio Code 请参阅将 Visual Studio Code 用于 Apache Hive、LLAP 或 pySparkSee Use Visual Studio Code for Apache Hive, LLAP, or pySpark.
Apache Ambari Hive 视图Apache Ambari Hive View 请参阅将 Apache Hive 视图与 Azure HDInsight 中的 Apache Hadoop 配合使用See Use Apache Hive View with Apache Hadoop in Azure HDInsight. Hive 视图不可用于 HDInsight 4.0。Hive View is not available for HDInsight 4.0.
Apache BeelineApache Beeline 请参阅通过 Beeline 将 Apache Hive 与 HDInsight 中的 Apache Hadoop 配合使用See Use Apache Hive with Apache Hadoop in HDInsight with Beeline. 可以使用来自头结点或空边缘节点的 Beeline。You can use Beeline from either the head node or from an empty edge node. 建议使用来自空边缘节点的 Beeline。We recommend using Beeline from an empty edge node. 有关如何使用空边缘节点创建 HDInsight 群集的信息,请参阅在 HDInsight 中使用空边缘节点For information about creating an HDInsight cluster by using an empty edge node, see Use empty edge nodes in HDInsight.
Hive ODBCHive ODBC 请参阅使用 Microsoft Hive ODBC 驱动程序将 Excel 连接到 Apache HadoopSee Connect Excel to Apache Hadoop with the Microsoft Hive ODBC driver.

若要查找 Java Database Connectivity (JDBC) 连接字符串:To find the Java Database Connectivity (JDBC) connection string:

  1. 在 Web 浏览器中导航到 https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/#/main/services/HIVE/summary,其中的 CLUSTERNAME 是群集的名称。From a web browser, navigate to https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/#/main/services/HIVE/summary, where CLUSTERNAME is the name of your cluster.

  2. 若要复制 URL,请选择剪贴板图标:To copy the URL, select the clipboard icon:

    HDInsight Hadoop 交互式查询 LLAP JDBC

后续步骤Next steps