impala 写 hive

Impala是一个快速的分布式SQL查询引擎，而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，它可以通过类似SQL的语言HQL来查询和处理数据。在Impala中，可以通过Impala SQL语句直接查询Hive表，而不需要在Hive上执行查询语句。

如果你想使用Impala查询Hive表，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在Impala中创建一个Hive数据库：

CREATE DATABASE my_hive_db LOCATION '/user/hive/warehouse/my_hive_db.db';

2. 在Hive中创建一个表：

CREATE TABLE my_hive_table (id INT, name STRING, age INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE;

3. 在Hive中插入数据：

INSERT INTO my_hive_table VALUES (1, 'John', 25), (2, 'Mary', 30), (3, 'Bob', 40);

4. 在Impala中查询Hive表：

SELECT * FROM my_hive_db.my_hive_table;

这样就可以在Impala中查询Hive表了。需要注意的是，在Impala中查询Hive表时，需要使用Hive的表名，格式为“database.table”。

相关问题

impala连接hive

Impala可以通过JDBC或ODBC连接到Hive，从而实现与Hive的数据交互。连接Hive的步骤如下：
1. 在Impala中创建一个Hive元数据仓库的快照，以便Impala可以访问Hive表的元数据。
2. 在Impala中创建一个外部表，该表指向Hive中的表。
3. 在Impala中查询该外部表，以便访问Hive中的数据。

具体来说，可以按照以下步骤连接Impala和Hive：
1. 在Impala中创建一个Hive元数据仓库的快照，以便Impala可以访问Hive表的元数据。可以使用以下命令创建快照：

invalidate metadata;

2. 在Impala中创建一个外部表，该表指向Hive中的表。可以使用以下命令创建外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE impala_table
LIKE hive_table
LOCATION '/user/hive/warehouse/hive_table';

其中，impala_table是Impala中的表名，hive_table是Hive中的表名，LOCATION指定了Hive表的存储位置。
3. 在Impala中查询该外部表，以便访问Hive中的数据。可以使用以下命令查询外部表：

SELECT * FROM impala_table;

这样就可以在Impala中访问Hive中的数据了。

impala和hive

Impala和Hive都是Hadoop生态系统中的数据处理工具，但它们有一些不同之处。

Hive是一个基于SQL的数据仓库工具，它提供了一个类似于SQL的查询语言，用于查询和分析大数据集。 Hive将SQL查询转换为MapReduce作业，并在Hadoop集群上运行这些作业来处理数据。 Hive适用于离线批处理作业，它的查询速度相对较慢，因为它需要将SQL语句转换为MapReduce作业。

Impala是一个基于内存的分布式SQL查询引擎，它允许用户在Hadoop集群上快速查询和分析数据。 Impala可以直接查询存储在HDFS和HBase中的数据，并且查询速度比Hive快得多，因为它不需要将SQL查询转换为MapReduce作业。 Impala适用于需要快速查询和分析数据的实时应用程序。

总体而言，Hive适用于离线批处理作业，而Impala适用于需要实时响应的查询和分析。