impala查询比hive快的底层逻辑

时间: 2023-11-30 22:39:29 浏览: 23
根据提供的引用内容,可以了解到Impala查询比Hive快的底层逻辑是因为Impala使用了内存计算,而Hive则需要将数据写入磁盘进行计算。此外,Impala还使用了Dremel实现的技术,可以在查询过程中进行流式计算,而Hive则需要将数据全部加载到内存中进行计算。因此,Impala在实时查询方面具有更高的性能和效率。
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 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”。

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