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impala和hive的關系 怎樣將hive的數(shù)據(jù)同步到impala?

怎樣將hive的數(shù)據(jù)同步到impala?HBase是一個基于列的NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以靈活地存儲數(shù)據(jù)。它本身就是一張大桌子。在一些應用中,通過設計rowkey,可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速存儲和訪問。但是對

怎樣將hive的數(shù)據(jù)同步到impala?

HBase是一個基于列的NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以靈活地存儲數(shù)據(jù)。它本身就是一張大桌子。在一些應用中,通過設計rowkey,可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速存儲和訪問。

但是對于復雜的查詢統(tǒng)計需求,如果直接基于HBase API實現(xiàn),性能很差,或者可以通過實現(xiàn)MapReduce程序來分析,也繼承了MapReduce的延遲。

impala為什么比hive快?

Impala聲稱數(shù)據(jù)查詢的效率比hive快幾倍甚至幾十倍。為什么黑斑羚這么快的原因如下:

真正的MPP查詢引擎。

使用C開發(fā)而不是Java來減少運行負載。

運行時代碼生成(llvm IR)以提高效率。

新的執(zhí)行引擎(不是MapReduce)。

執(zhí)行SQL語句時,impala不會將中間數(shù)據(jù)寫入磁盤,而是在內存中完成所有處理。

使用impala時,將立即執(zhí)行查詢任務而不是生產MapReduce任務,這將節(jié)省大量初始化時間。

在分布式解析器中實現(xiàn)智能查詢規(guī)劃的兩個階段比在洗牌算法中更耗時。

Impala在HDFS上有每個數(shù)據(jù)塊的信息。在處理查詢時,impala可以在每個數(shù)據(jù)節(jié)點上更均勻地分布查詢。

另一個關鍵原因是impala為每個查詢生成程序集級代碼。當impala在本地內存中運行時,匯編代碼的執(zhí)行效率比任何其他代碼框架都要快,因為代碼框架會增加額外的延遲。

將hive數(shù)據(jù)導入到cdh集群,impala報錯?

這是由于ES的數(shù)據(jù)類型限制,導致ES和hive之間的數(shù)據(jù)類型對應問題。黑斑羚不支持它。Impala可以直接訪問hive數(shù)據(jù)

Oracle是一個數(shù)據(jù)庫,而hive是一個數(shù)據(jù)倉庫。它們之間最大的區(qū)別在于存儲和計算。Oracle數(shù)據(jù)庫支持存儲和計算,hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具。Hive本身沒有存儲和計算能力,完全依賴HDFS和MapReduce進行分布式存儲和并行計算。通過將Oracle/MySQL等數(shù)據(jù)庫中的表映射到HIV上,利用HQL語句對表數(shù)據(jù)進行添加、刪除、修改和查詢,本質上就是將HQL語句轉換成MapReduce程序運行。

依靠MapReduce本身進行計算,內置的計算能力不支持數(shù)據(jù)更新,支持數(shù)據(jù)更新處理,大數(shù)據(jù)量規(guī)模大、執(zhí)行延遲大、數(shù)據(jù)規(guī)模小、執(zhí)行延遲小,依靠HDFS存儲和分布式大容量存儲,存儲容量有限,可擴展性強。它不支持非插件情況下的事務,可擴展性較差。它支持事務和復雜索引。它不能訪問web前端進行顯示,但可以訪問前端web進行顯示