元数据和主数据的区别 怎样将hive的数据同步到impala？

怎样将hive的数据同步到impala？

HBase是一个基于列的NoSQL数据库，可以灵活地存储数据。它本身就是一张大桌子。在一些应用中，通过设计rowkey，可以实现海量数据的快速存储和访问。

但是对于复杂的查询统计需求，如果直接基于HBase API实现，性能很差，或者可以通过实现MapReduce程序来分析，也继承了MapReduce的延迟。

impala为什么比hive快？

Impala声称数据查询的效率比hive快几倍甚至几十倍。为什么黑斑羚这么快的原因如下：

真正的MPP查询引擎。

使用C开发而不是Java来减少运行负载。

运行时代码生成（llvm IR）以提高效率。

新的执行引擎（不是MapReduce）。

执行SQL语句时，impala不会将中间数据写入磁盘，而是在内存中完成所有处理。

使用impala时，将立即执行查询任务而不是生产MapReduce任务，这将节省大量初始化时间。

Impala查询计划解析器使用更智能的算法在多个节点上以分布式方式执行每个查询步骤，同时避免了排序和洗牌这两个非常耗时的阶段，这两个阶段通常是不必要的。

Impala在HDFS上有每个数据块的信息。在处理查询时，impala可以在每个数据节点上更均匀地分布查询。

另一个关键原因是impala为每个查询生成程序集级代码。当impala在本地内存中运行时，汇编代码的执行效率比任何其他代码框架都要快，因为代码框架会增加额外的延迟。

hive和oracle区别？

Oracle是一个数据库，而hive是一个数据仓库。它们之间最大的区别在于存储和计算。Oracle数据库支持存储和计算，hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具。Hive本身没有存储和计算能力，完全依赖HDFS和MapReduce进行分布式存储和并行计算。通过将Oracle/MySQL等数据库中的表映射到HIV上，利用HQL语句对表数据进行添加、删除、修改和查询，本质上就是将HQL语句转换成MapReduce程序运行。

依靠MapReduce本身进行计算，内置的计算能力不支持数据更新，支持数据更新处理，大数据量规模大，执行延迟高，数据规模小，执行延迟低，依靠HDFS进行存储和分布式大容量存储，存储容量有限，可扩展性高，非插件情况下不支持事务，可扩展性差，支持事务，支持复杂索引，不能访问web前端显示，数据湖、数据仓库和数据中心，它们之间没有直接的关系，但它们对企业价值的重视程度不同。

作为一个集中的存储库，任何大小的所有结构化和非结构化数据都可以存储在其中。在数据湖中，可以存储数据，并且可以运行不同类型的分析，而无需结构化。

也称为企业数据仓库，它是一种数据存储系统，将来自不同来源的结构化数据聚合起来，以便在商业智能领域进行比较和分析。数据仓库是一个包含各种数据的存储库，并且是高度建模的。

是承接技术、引领业务、打造标准化、全球互联、智能化数据处理平台的平台。其建设目标是高效地满足前端数据分析和应用的需要。数据中心离业务更近，能够更快速、更可追溯、更准确地满足业务和应用开发的需要。

数据湖和数据仓库是越来越多面向不同对象的不同形式的数据资产。数据中心更强调为前台服务，实现逻辑、标签、算法和模型的重用。

数据中心就像一个“数据工厂”，涵盖数据湖、数据仓库和其他存储组件。随着数据中心的发展，未来数据湖和数据仓库的概念可能会被弱化。

数据空间不断增长，为了更好地发挥数据的价值，未来的数据技术趋于融合，也在不断创新。

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