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。

相关问题

详细讲解impala和hive的区别 以及互相访问

Impala和Hive都是Hadoop生态系统中基于SQL的查询工具，但它们在实现方式和使用场景上有一些区别。

1. 实现方式

Hive是基于MapReduce实现的，它将SQL语句转化为MapReduce任务，在Hadoop集群上执行。而Impala是基于内存的MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，它能够通过多个节点并行执行查询，从而提供更快的查询性能。

2. 使用场景

Hive适用于大规模离线批处理数据处理，例如数据仓库和ETL（Extract, Transform, Load）工作流程。而Impala适用于交互式查询和实时数据分析，例如BI（Business Intelligence）和数据探索。

3. 互相访问

Hive和Impala都可以访问Hadoop中的HDFS文件系统和HCatalog元数据存储，因此它们可以互相访问和操作。具体来说，可以使用Impala查询Hive表和HDFS文件，也可以使用Hive查询Impala表和HDFS文件。但是需要注意的是，Impala和Hive使用的元数据存储不同，因此需要在两个系统之间同步元数据，例如使用Cloudera Manager或手动同步。

综上所述，Impala和Hive都是基于SQL的查询工具，但它们在实现方式和使用场景上有所不同。在实际应用中，可以根据具体的数据处理需求选择合适的工具。同时，它们可以互相访问和操作，但需要注意元数据同步的问题。

impala连接hive

Impala是Apache的一个开源分布式SQL查询引擎，它可以直接访问Hadoop集群中的数据，并提供了类似于关系型数据库的高性能查询功能。而Hive是一个数据仓库基础设施，它提供了一种将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统HDFS的方法。

在使用Impala连接Hive之前，需要确保Impala和Hive都已经在Hadoop集群上正确地安装和配置。

首先，我们需要在Impala中启用对Hive的支持。在Impala的配置文件中（一般是impalad或impala-shell），将参数`-use_hive_catalog=true`设置为True。这样Impala将会连接到Hive的元数据存储，以获取Hive表的信息。

然后，我们可以使用Impala Shell或者Impala JDBC/ODBC驱动程序连接到Impala。在连接字符串中，需要指定Impala Daemon的主机名和端口号。例如：`impala-shell -i hostname:port`。

在Impala Shell中，默认情况下，可以使用`USE DATABASE`语句来切换到Hive数据库。例如：`USE DATABASE hive_db;`。

一旦连接到Hive数据库，我们可以使用Impala的SQL语法来查询Hive表。例如：`SELECT * FROM hive_table LIMIT 10;`。Impala会将查询转换为MapReduce任务并直接在HDFS上运行，从而实现高性能的查询。

需要注意的是，Impala和Hive虽然都能够处理结构化数据，但它们的数据模型和查询语法可能略有不同。因此，需要根据具体情况来调整查询语句，以确保查询的正确性和性能。

总结起来，Impala连接Hive可以通过在Impala的配置文件中启用对Hive的支持，并使用Impala Shell或驱动程序连接到Impala，然后可以直接使用Impala的SQL语法来查询Hive表。这样可以充分利用Impala的高性能查询功能来处理Hive中的数据。