hive元数据是什么 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，它可以实现的数据的灵活存储。它本身是一个大表，在一些应用中，通过设计RowKey，可以实现对海量数据的快速存储和访问。

但是，对于复杂的查询统计类需求，如果直接基于HBase API来实现，性能非常差，或者，可以通过实现MapReduce程序来进行查询分析，这也继承了MapReduce所具备的延迟性。

hive数据同步到关系型数据（mysql），以下说法哪些正确？

给出一种实践过得方案：1.数据可以直接存放到hdfs。如果是日志文件可以用flume等工具传输，如果数据存在关系型数据库中可以选择使用sqoop导入hdfs2.数据在hdfs上就好办了，你可以写mr或者干脆用hive计算统计结果，最后的结果数据应该是很少的。3.将上面的结果数据倒回到MySQL（这里有很多方法可以选择），用来做在线查询over

hbase和hive的差别是什么，各自适用在什么场景中？

一、区别：

Hbase主要解决实时数据查询问题，

Hive主要解决数据处理和计算问题，

二者通常协作配合使用。

二、适用场景：

1、Hbase：海量明细数据的随机实时查询，采集的网页数据存储；

2、hive：适用于离线的批量数据计算，一般用于查询分析统计。

如何实现Spark实时统计日志数据并将结果同步到hive？

park shark ，可以直接用hive原来的表。phpHiveAdmin将HQL请求发送给HAproxy负载的Hive server集群。 三、phpHiveAdmin读取Metadata的数据，注意这里是只读，并不存在对Metadata的读写。因为元数据非常重要，涉及到底层数据的正确性，所以不能随意修改。

hive外部表和内部表数据压缩上有区别吗？

Hive中内部表与外部表的区别：Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的数据字段、schema。读时模式的优势是load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费要多的加载时间。

元数据管理系统集成的系统有哪些？

hive的元数据一般存储在内置derby库或者Mysql库中，Java可以连接这两个数据库读取

Hive几种数据导入方式？

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。

二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。

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