hadoop和hive的关系 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。

GreenPlum与hadoop什么关系？

Greenplum采用PostgreSQL框架，这是PostgreSQL系统的一个重要应用。从这个角度来看，我们可以知道Greenplum是一个关系数据库。

Hadoop框架是一个分布式平台设计概念。它本身不是一个数据库。Impala可以看作是一个非关系数据库，hive相当于SQL。

分布式，是一个多方面的，最重要的是存储。Greenplum的分发主要体现在多机文件的存储和授权上。Hadoop的文件管理也是分布式的，因为只有分布式部署才能最大限度地提高发回Hadoop函数的效率。

因此，可以认为Greenplum与Hadoop没有直接关系。

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