简述hive与impala的不同点

Hive和Impala都是用于处理大规模数据的SQL查询工具，但它们有以下几个关键区别：

1. **实时查询**：Impala设计初衷就是提供快速的交互式查询服务，它支持对Hadoop HDFS上的数据进行近乎实时的分析，而Hive通常需要先将数据加载到Hadoop的HDFS上并写入Hive表，然后才能进行查询，速度相对较慢。

2. **查询性能**：Impala通过内存优化、列式存储和预计算等技术提升了查询速度，适合OLAP（在线分析处理）场景，而Hive更倾向于批处理模式，更适合离线数据分析。

3. **语法和优化**：Impala的SQL语法与标准SQL更为接近，支持窗口函数和分区过滤等特性，而Hive虽然基于SQL，但有一些限制。Impala还提供了更多的自动优化选项。

4. **资源管理**：Impala是一个独立的服务，可以单独部署和扩展；而Hive依赖于Hadoop MapReduce框架，资源管理和调度由YARN负责。

5. **复杂度和学习曲线**：Hive的查询可能涉及编写MapReduce任务，对于新手来说相对复杂；而Impala操作简单，易学上手。

相关问题

简述Hive、Pig、Impala的区别

Hive、Pig、Impala都是Hadoop生态系统中的数据处理工具，但是它们的设计目标和使用场景略有不同：

1. Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。Hive适合处理大规模的数据仓库，但是对于实时性要求较高的场景不太适用。

2. Pig：Pig是一种数据流语言，可以将数据处理过程看作一系列的数据流操作和转换。Pig适合用于数据清洗、ETL等数据预处理场景，但是对于复杂的数据分析和查询场景不太适用。

3. Impala：Impala是一个高性能的SQL查询引擎，可以直接在Hadoop存储上执行SQL查询。Impala适合用于实时查询和分析场景，支持更加复杂的查询和数据分析操作。

综上所述，Hive、Pig、Impala都有各自的优缺点和适用场景，需要根据具体的业务需求和数据处理场景来选择使用哪种工具。

hive和impala refresh

"Refresh" 在 Hive 和 Impala 中指的是重新加载数据的元数据信息，以便查询系统能够识别新的或更改的表和列。

在 Hive 中，您可以使用 "REFRESH" 命令来刷新元数据。该命令可以在 Hive CLI 或通过 Hive API 调用。例如：

hive> REFRESH table_name;

在 Impala 中，您可以使用 "INVALIDATE METADATA" 命令来刷新元数据。该命令可以在 Impala-shell 或通过 Impala API 调用。例如：

impala-shell> INVALIDATE METADATA table_name;

请注意，在刷新元数据后，您需要重新编译任何与该表相关的查询才能看到变更。