hive中的orc表 在impala中查不到 hive中的parquet表,可以i在impala中查到,为什么

时间: 2023-06-19 12:10:04 浏览: 41
可能是因为Impala和Hive对于ORC和Parquet文件的支持不同导致的。 Impala和Hive都可以查询ORC和Parquet格式的表,但是它们对于文件格式的支持有所不同。在Hive中,ORC文件是默认的文件格式,而在Impala中,Parquet文件是默认的文件格式。因此,如果你在Hive中创建了一个ORC表,而在Impala中却无法查找到,可能是因为Impala默认不支持ORC文件格式。 解决方法是在Impala中添加对ORC文件格式的支持。你可以使用以下命令启用: ``` SET USE_HIVE_COMPATIBILITY_MODE=1; ``` 这将使用Hive的配置文件来配置Impala,以便Impala可以查找和查询ORC表。如果你想在Impala中使用Parquet表,你可以使用以下命令: ``` SET FILE_FORMAT=PARQUET; ``` 这将使Impala默认使用Parquet文件格式。
相关问题

使用hive创建了一张表,为什么在impala中使用sql查不到

可能是因为Hive和Impala的元数据不同步。Hive和Impala是两个不同的计算框架,它们的元数据是分别存储在各自的元数据存储中的。当你在Hive中创建一个表时,它的元数据会被存储在Hive的元数据存储中。但是,如果你要在Impala中查询这个表,你需要确保Impala中的元数据和Hive中的元数据同步。 你可以尝试在Impala中运行“INVALIDATE METADATA”命令,这将强制Impala重新加载元数据,并且将包括最新的Hive表信息。如果这个命令不起作用,你可以尝试在Impala中运行“REFRESH”命令,这个命令会重新加载Impala中的所有元数据。 如果这些方法都不起作用,你可以考虑在Hive中重新创建表,并尝试在Impala中查询它。

在impala中建了一张表 在hive中可以查到 相反,在hive中建了一张表,在impala却查不到

这种情况可能是由于 Impala 和 Hive 元数据同步出现了问题导致的。你可以按照以下步骤尝试解决该问题: 1. 在 Impala 中执行 `INVALIDATE METADATA` 命令,该命令会使 Impala 重新加载元数据。 2. 如果问题仍然存在,可以尝试在 Impala 中执行 `REFRESH <database_name>.<table_name>` 命令,该命令会使 Impala 重新加载指定表的元数据。 3. 如果问题仍然存在,可以尝试在 Hive 中执行 `MSCK REPAIR TABLE <table_name>` 命令,该命令会修复 Hive 中指定表的元数据,并且在 Impala 中也会同步更新。 如果上述方法都无法解决问题,可能需要更进一步的调查和排查。

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### 回答1: 将文件中的数据导入到 Hive 表中,可以通过以下步骤实现: 1. 在 Hive 中创建一个表,定义表的结构和字段类型,例如: CREATE TABLE mytable ( id INT, name STRING, age INT ); 2. 将文件上传到 HDFS 中,例如: hadoop fs -put /path/to/file /user/hive/warehouse/mytable/ 3. 使用 Hive 的 LOAD DATA 命令将数据导入到表中,例如: LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/mytable/file' INTO TABLE mytable; 4. 导入完成后,可以使用 SELECT 命令查询表中的数据,例如: SELECT * FROM mytable; 以上就是将文件中的数据导入到 Hive 表中的简单步骤。 ### 回答2: 将文件中的数据导入到 Hive表中可以使用HiveQL语句或者通过Hive的命令行工具进行操作。 方法一:使用HiveQL语句导入数据 1.首先需要创建一个相应的Hive表来存储数据,这个表的字段需要和文件数据的字段相匹配。 例如我们有一个名为employee的表,包括员工号、姓名和部门字段。 CREATE TABLE employee (emp_id int, emp_name string, dept string); 2.将文件上传到HDFS中,然后使用LOAD DATA命令将文件数据导入到Hive表中。 例如,将数据文件employee.txt上传到HDFS的/user/hive/warehouse目录下。 LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/employee.txt' INTO TABLE employee; 注意:在执行LOAD DATA命令前需要确保Hive和Hadoop的服务已经启动。 方法二:使用Hive的命令行工具导入数据 1.将数据文件上传到HDFS中,例如将文件employee.txt上传到HDFS的/user/hive/warehouse目录下。 2.打开Hive的命令行工具,输入以下命令: hive 3.创建Hive表,与方法一相同。 CREATE TABLE employee (emp_id int, emp_name string, dept string); 4.使用LOAD命令将数据文件导入表中。 LOAD DATA INPATH '/user/hive/warehouse/employee.txt' INTO TABLE employee; 导入数据成功后,可以使用SELECT语句来查看数据是否成功导入到表中。 例如,使用以下语句查看表中的数据: SELECT * FROM employee; 以上就是将文件中的数据导入到Hive表中的方法。无论是使用HiveQL语句还是通过Hive的命令行工具,导入数据的步骤都类似,只是具体的语法和操作方式有所不同。在实际应用中需要根据不同的数据文件和表结构进行相应的调整。 ### 回答3: 在将文件中的数据导入到hive表之前,需要先确保已经创建好了hive表并且表结构与导入数据文件的格式匹配。如果hive表结构与文件格式不匹配,hive将无法正确解析数据文件。 一般情况下,推荐将导入文件上传到HDFS文件系统中,然后通过load命令将数据导入到Hive表中。load命令的语法如下: LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename 其中,LOCAL关键字表示上传的文件是在本地计算机上,如果不加该关键字,则hive会认为上传的文件在hdfs文件系统上;INPATH后面是文件在hdfs上的路径;OVERWRITE表示是否覆盖原有的数据,如果不加该关键字,则hive会尝试将数据追加到原有数据的尾部;INTO TABLE tablename表示导入数据的目标表名。 例如,假设我们需要将本地计算机上的文件example.csv导入到hive表employee中,且表结构和example.csv文件的格式相匹配,则可以执行以下命令: LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/example.csv' INTO TABLE employee; 注意,为了确保数据导入成功,需要确保example.csv文件的格式与employee表的表结构相匹配,包括字段名、字段类型、字段顺序等。如果在导入数据的过程中遇到错误,可以通过hive日志进行排查并处理。

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