impala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。

在分布式解析器中实现智能查询规划的两个阶段比在洗牌算法中更耗时。

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。

将hive数据导入到cdh集群，impala报错？

这是由于ES的数据类型限制，导致ES和hive之间的数据类型对应问题。黑斑羚不支持它。Impala可以直接访问hive数据

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、执行延迟大、数据规模小、执行延迟小，依靠HDFS存储和分布式大容量存储，存储容量有限，可扩展性强。它不支持非插件情况下的事务，可扩展性较差。它支持事务和复杂索引。它不能访问web前端进行显示，但可以访问前端web进行显示

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