怎樣將hive的數據同步到impala？HBase是一個基于列的NoSQL數據庫，可以靈活地存儲數據。它本身就是一張大桌子。在一些應用中，通過設計rowkey，可以實現(xiàn)海量數據的快速存儲和訪問。但是對

怎樣將hive的數據同步到impala？

HBase是一個基于列的NoSQL數據庫，可以靈活地存儲數據。它本身就是一張大桌子。在一些應用中，通過設計rowkey，可以實現(xiàn)海量數據的快速存儲和訪問。

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

impala為什么比hive快？

Impala聲稱數據查詢的效率比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來減少運行負載。

運行時代碼生成（llvm IR）以提高效率。

新的執(zhí)行引擎（不是MapReduce）。

執(zhí)行SQL語句時，impala不會將中間數據寫入磁盤，而是在內存中完成所有處理。

使用impala時，將立即執(zhí)行查詢任務而不是生產MapReduce任務，這將節(jié)省大量初始化時間。

在分布式解析器中實現(xiàn)智能查詢規(guī)劃的兩個階段比在洗牌算法中更耗時。

Impala在HDFS上有每個數據塊的信息。在處理查詢時，impala可以在每個數據節(jié)點上更均勻地分布查詢。

另一個關鍵原因是impala為每個查詢生成程序集級代碼。當impala在本地內存中運行時，匯編代碼的執(zhí)行效率比任何其他代碼框架都要快，因為代碼框架會增加額外的延遲。

將hive數據導入到cdh集群，impala報錯？

這是由于ES的數據類型限制，導致ES和hive之間的數據類型對應問題。黑斑羚不支持它。Impala可以直接訪問hive數據

Oracle是一個數據庫，而hive是一個數據倉庫。它們之間最大的區(qū)別在于存儲和計算。Oracle數據庫支持存儲和計算，hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具。Hive本身沒有存儲和計算能力，完全依賴HDFS和MapReduce進行分布式存儲和并行計算。通過將Oracle/MySQL等數據庫中的表映射到HIV上，利用HQL語句對表數據進行添加、刪除、修改和查詢，本質上就是將HQL語句轉換成MapReduce程序運行。

依靠MapReduce本身進行計算，內置的計算能力不支持數據更新，支持數據更新處理，大數據量規(guī)模大、執(zhí)行延遲大、數據規(guī)模小、執(zhí)行延遲小，依靠HDFS存儲和分布式大容量存儲，存儲容量有限，可擴展性強。它不支持非插件情況下的事務，可擴展性較差。它支持事務和復雜索引。它不能訪問web前端進行顯示，但可以訪問前端web進行顯示