impala适合跑数据大的表格吗

是的，Impala非常适合处理大规模的表格数据。Impala是一个高性能的分布式SQL查询引擎，基于内存的计算技术以及并行化的查询执行，可以快速地处理PB级别的数据集。Impala与Hadoop生态系统中的其他组件（如HDFS、Hive、HBase等）无缝集成，可以直接查询存储在HDFS和HBase中的数据，同时也支持Parquet和Kudu等列式存储引擎，可以实现更快的查询速度和更低的存储成本。因此，如果你需要快速、高效地处理大规模的表格数据，那么Impala是一个非常好的选择。

相关问题

impala会因为数据量大而终止运行吗

Impala在处理大数据量时可能会遇到各种问题，包括但不限于：

1. 内存不足：Impala需要在内存中缓存数据以加快查询速度，如果数据量太大，内存不足可能会导致Impala崩溃或终止运行。

2. 磁盘空间不足：Impala需要将数据存储在磁盘上，如果磁盘空间不足，可能会导致Impala无法继续运行。

3. 网络拥塞：当Impala查询跨越多个节点时，网络拥塞可能会导致查询失败或时间过长。

4. 查询复杂度：如果查询的复杂度很高，可能会导致Impala无法处理或处理时间过长。

因此，Impala在处理大数据量时可能会终止运行，但这取决于具体情况。为了避免这种情况的发生，可以采取一些措施，如增加硬件配置、优化查询语句、分区和分桶等。

impala刷新表数据

在 Impala 中刷新表数据可以使用以下两种方式：

1. 使用 `INVALIDATE METADATA` 命令刷新整个数据库或表的元数据信息。这将使 Impala 重新加载表的元数据信息，包括表结构和数据分布等信息，但不会重新加载数据本身。命令格式如下：

   INVALIDATE METADATA [database_name.table_name]

如果省略了 `database_name.table_name`，则将刷新整个数据库的元数据信息。

2. 使用 `REFRESH` 命令刷新表的数据。这将使 Impala 重新加载表的数据，包括数据文件和数据分布等信息。命令格式如下：

   REFRESH [table_name]

如果省略了 `table_name`，则将刷新所有表的数据。

需要注意的是，使用 `INVALIDATE METADATA` 和 `REFRESH` 命令来刷新表的数据时，Impala 不会自动删除旧数据，需要手动删除。同时，在 Impala 中刷新数据时，需要保证数据文件的路径和文件名与表定义中的路径和文件名一致，否则可能会导致数据加载失败。