hive 和 impala的区别
时间: 2023-03-24 22:04:35 浏览: 81
Hive 和 Impala 都是 Hadoop 生态系统中的 SQL 查询引擎,但它们的设计目标和适用场景不同。Hive 是一个基于 MapReduce 的数据仓库工具,适用于大规模离线批处理数据分析,而 Impala 则是一个基于内存的分布式 SQL 查询引擎,适用于实时查询和交互式分析。此外,Impala 支持更广泛的 SQL 语法和更高效的查询执行,但 Hive 在数据处理和 ETL 方面更加强大和灵活。
相关问题
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。
hive和impala哪个适合复杂的查询
对于复杂的查询,Impala更适合。因为Impala是一个基于内存的分布式SQL查询引擎,它可以快速查询和分析数据,而且其查询速度比Hive快得多。Impala可以直接在Hadoop集群上查询存储在HDFS和HBase中的数据,并且支持复杂的查询,包括聚合、连接、子查询等。
相比之下,Hive虽然也提供了一个类似SQL的查询语言,但它需要将SQL查询转换为MapReduce作业,然后在Hadoop集群上运行这些作业来处理数据。这个过程比较慢,因此Hive在处理大规模数据时,查询速度相对较慢。而且,Hive不支持复杂的查询,如连接、子查询等,需要使用一些技巧来实现。
因此,总的来说,如果需要处理复杂的查询,建议使用Impala。如果只需要处理一些简单的查询,或者需要进行大规模的批处理作业,则可以考虑使用Hive。