怎樣將hive的數(shù)據(jù)同步到impala？HBase是一個(gè)基于列的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以靈活地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。它本身就是一張大桌子。在一些應(yīng)用中，通過設(shè)計(jì)rowkey，可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速存儲(chǔ)和訪問。但是對

怎樣將hive的數(shù)據(jù)同步到impala？

HBase是一個(gè)基于列的NoSQL數(shù)據(jù)庫，可以靈活地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。它本身就是一張大桌子。在一些應(yīng)用中，通過設(shè)計(jì)rowkey，可以實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速存儲(chǔ)和訪問。

但是對于復(fù)雜的查詢統(tǒng)計(jì)需求，如果直接基于HBase API實(shí)現(xiàn)，性能很差，或者可以通過實(shí)現(xiàn)MapReduce程序來分析，也繼承了MapReduce的延遲。

impala為什么比hive快？

Impala聲稱數(shù)據(jù)查詢的效率比hive快幾倍甚至幾十倍。為什么黑斑羚這么快的原因如下：

真正的MPP查詢引擎。

使用C開發(fā)而不是Java來減少運(yùn)行負(fù)載。

運(yùn)行時(shí)代碼生成（llvm IR）以提高效率。

新的執(zhí)行引擎（不是MapReduce）。

執(zhí)行SQL語句時(shí)，impala不會(huì)將中間數(shù)據(jù)寫入磁盤，而是在內(nèi)存中完成所有處理。

使用impala時(shí)，將立即執(zhí)行查詢?nèi)蝿?wù)而不是生產(chǎn)MapReduce任務(wù)，這將節(jié)省大量初始化時(shí)間。

Impala查詢計(jì)劃解析器使用更智能的算法在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上以分布式方式執(zhí)行每個(gè)查詢步驟，同時(shí)避免了排序和洗牌這兩個(gè)非常耗時(shí)的階段，這兩個(gè)階段通常是不必要的。

Impala在HDFS上有每個(gè)數(shù)據(jù)塊的信息。在處理查詢時(shí)，impala可以在每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上更均勻地分布查詢。

另一個(gè)關(guān)鍵原因是impala為每個(gè)查詢生成程序集級(jí)代碼。當(dāng)impala在本地內(nèi)存中運(yùn)行時(shí)，匯編代碼的執(zhí)行效率比任何其他代碼框架都要快，因?yàn)榇a框架會(huì)增加額外的延遲。

hive和oracle區(qū)別？

Oracle是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，而hive是一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫。它們之間最大的區(qū)別在于存儲(chǔ)和計(jì)算。Oracle數(shù)據(jù)庫支持存儲(chǔ)和計(jì)算，hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具。Hive本身沒有存儲(chǔ)和計(jì)算能力，完全依賴HDFS和MapReduce進(jìn)行分布式存儲(chǔ)和并行計(jì)算。通過將Oracle/MySQL等數(shù)據(jù)庫中的表映射到HIV上，利用HQL語句對表數(shù)據(jù)進(jìn)行添加、刪除、修改和查詢，本質(zhì)上就是將HQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce程序運(yùn)行。

依靠MapReduce本身進(jìn)行計(jì)算，內(nèi)置的計(jì)算能力不支持?jǐn)?shù)據(jù)更新，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新處理，大數(shù)據(jù)量規(guī)模大，執(zhí)行延遲高，數(shù)據(jù)規(guī)模小，執(zhí)行延遲低，依靠HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)和分布式大容量存儲(chǔ)，存儲(chǔ)容量有限，可擴(kuò)展性高，非插件情況下不支持事務(wù)，可擴(kuò)展性差，支持事務(wù)，支持復(fù)雜索引，不能訪問web前端顯示，數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中心，它們之間沒有直接的關(guān)系，但它們對企業(yè)價(jià)值的重視程度不同。

作為一個(gè)集中的存儲(chǔ)庫，任何大小的所有結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以存儲(chǔ)在其中。在數(shù)據(jù)湖中，可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并且可以運(yùn)行不同類型的分析，而無需結(jié)構(gòu)化。

也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，它是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，將來自不同來源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聚合起來，以便在商業(yè)智能領(lǐng)域進(jìn)行比較和分析。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)包含各種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫，并且是高度建模的。

是承接技術(shù)、引領(lǐng)業(yè)務(wù)、打造標(biāo)準(zhǔn)化、全球互聯(lián)、智能化數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的平臺(tái)。其建設(shè)目標(biāo)是高效地滿足前端數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的需要。數(shù)據(jù)中心離業(yè)務(wù)更近，能夠更快速、更可追溯、更準(zhǔn)確地滿足業(yè)務(wù)和應(yīng)用開發(fā)的需要。

數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫是越來越多面向不同對象的不同形式的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。數(shù)據(jù)中心更強(qiáng)調(diào)為前臺(tái)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)邏輯、標(biāo)簽、算法和模型的重用。

數(shù)據(jù)中心就像一個(gè)“數(shù)據(jù)工廠”，涵蓋數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和其他存儲(chǔ)組件。隨著數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，未來數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的概念可能會(huì)被弱化。

數(shù)據(jù)空間不斷增長，為了更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，未來的數(shù)據(jù)技術(shù)趨于融合，也在不斷創(chuàng)新。