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impala刷新hive元数据
impala
怎么判断从
hive
里
刷新
那部分
元数据
答:
Impala
通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到
Hive的元数据
信息. 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata
刷新
到
impala
中.在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS的文件后, 则需要在impala中执行下面两行命令:INVALIDATE METADAT...
1、通过亿级
数据
量在
hive
和
impala
中查询比较text、orc和parquet性能表 ...
答:
创建Kafka topic并写入
数据
,通过Flink导入MySQL将MySQL数据转换为orc和parquet格式写入HDFS,对比压缩后大小和读取性能在Hive中以textfile、orc和parquet格式创建表并加载数据,验证导入在
Impala
中
刷新Hive
表,继续查询性能测试整个过程旨在通过实际操作展示不同文件格式在大数据处理中的优劣,具体细节将在后续章节...
Impala的
SYNC_DDL
答:
那天去面试,面试官问我知不知道Impala同步
数据
的方式,我回答invalidate metadata和refresh table [partition],后来他问我还有没有其他的方式,当时我没想到别的,因为工作中用到impala都是和
hive
结合的,spark把数据落到hive中,然后
刷新impala
,impala提供查询。后来他提了下问我是否知道
Impala的
SYNC_DDL。
impala
和
hive的
区别有什么
答:
3、所使用的内存不同:
Impala
:在遇到内存放不下
数据
时,会直接返回错误,而不会利用外存,这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制,最好还是与
Hive
配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据,在执行过程不会有写磁盘的操作(insert除外)。Hive:在执行过程中如果内存放不下所有数据,则会使用外...
如何配置
impala
更新
hive
时间
答:
如何配置
impala
更新
hive
时间 在hive下创建临时IO的tmp文件夹。然后将路径配置到下列参数中 hive.querylog.location /home/username/hive/iotmp Location of
Hive
run time structured log file hive.exec.local.scratchdir /home/username/hive/iotmp Local scratch space ...
hive
,
impala
,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的
答:
hbase作为面向列的数据库,支持按列读取和行读取,并解决了关系型数据库的分表的一些需求,如:关系型数据库中有些表的列重复数据太多了,需要重新建表来存重复列的数据,减少表的大小。hive和
impala
则更偏向于查询分析,impala需要依赖
hive的元数据
,它们都有自己的查询分析引擎,只是impala是纯查询分析...
impala
为什么比
hive
快
答:
Impala
自称
数据
查询效率比
Hive
快几倍甚至数十倍,它之所以这么快的原因大致有以下几点:真正的MPP查询引擎。使用C++开发而不是Java,降低运行负荷。运行时代码生成(LLVM IR),提高效率。全新的执行引擎(不是Mapreduce)。在执行SQL语句的时候,Impala不会把中间数据写入到磁盘,而是在内存中完成了所有的...
Apache
Impala
答:
Apache Impala是一个建立在Hadoop之上,专为实时数据分析设计的高性能查询引擎。它通过低延迟、高并发的方式,支持SQL查询,并能直接从HDFS或HBase中获取数据,显著提升了查询效率,官方测试速度比Hive快10到100倍。
Impala的
核心组件包括Statestored、Catalogd和Impalad。Catalogd负责与
Hive的元数据
库交互,...
简述
impala
和
hive的
不同
答:
Hive,作为Hadoop生态系统的一部分,主要依赖于MapReduce技术来执行
数据
处理任务。它是以Java编写的,设计初衷是为了解决大规模数据仓库的查询需求。
Hive的
架构主要由Java前端和后端的MapReduce任务组成,其执行流程相对繁琐,适合于批处理和长期运行的查询。相比之下,
Impala
则是一个更为实时和高效的查询服务。
简述
impala
和
hive的
不同
答:
Hive
依赖于Hadoop的MapReduce来进行
数据
查询和处理,而
Impala
则是专为Cloudera的CDH平台设计的查询执行引擎。相较于Hive,Impala在数据查询速度上表现更优,因为它直接在Hadoop集群上执行查询,避免了MapReduce的序列化开销和磁盘读写延迟。2. 查询语言与兼容性的差异 Hive支持SQL语言进行数据查询,同时兼容Hive...
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