在hive-0.8.0后引入了import/export命令。Export命令可以导出一张表或分区的数据和元数据信息到一个输出位置，并且导出数据可以被移动到另一个hadoop集群或hive实例，并且可以通过import命令导入数据。当导出一个分区表，原始数据可能在hdfs的不同位置，export/import命令也支持导出分区表的不同子分区。导出的元数据存储在目标目录，并且数据文件是存储在不同的子
元数据--引入回顾Hive的功能：问题1：工作中使用Presto/SparkSQL/Impala来实现对Hive中的表进行处理，Presto/SparkSQL/Impala如何知道Hive中有哪些表呢？即使这些工具知道Hive中有哪些表，它怎么知道这些表对应的HDFS上的数据是什么呢 ？问题2：Hive的元数据存储在MySQL中，如果让这些框架直接读取MySQL中元数据，会有问题。问题3：如何配
1.脚本#!/bin/bash
# 设置Impala的连接属性
im_host="192.168.1.1"
im_port="21050"
im_user="hive"
im_password="11111"
# 刷新元数据
echo "刷新Impala元数据..."
# 执行刷新元数据的Impala命令
cmd="refresh dc_dev
原创
2023-09-01 13:44:28
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01 Impala简介Impala服务器是一个由Cloudera 开发并开源的，基于HDFS/Hbase，分布式的大规模并行处理(MMP)数据库引擎,它由你在特定的主机上运行不同的守护进程组成簇.从用户视图来看，impala和Hive还是相似的，可以共享一份元数据 02 Impala核心组件impalad:核心组件，用来读取和写入数据文件，接收客户端的查询，并行查询在集群中分配工作，并
HIVE元数据库Hive 将元数据存储在 RDBMS 中,一般常用的有MYSQL和DERBY。 DERBY启动HIVE的元数据库进入到hive的安装目录Eg:1、启动derby数据库/home/admin/caona/hive/build/dist/
运行startNetworkServer -h 0.0.0.0 2、连接Derby数据库进行测试查看/home/admin/caona/
impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。虽然Hive系统也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。换句话说，impala是性能最高的SQL引擎，它提供了访问存储在Ha
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2023-08-29 20:46:08
318阅读
## Impala Hive 同步元数据实现流程
### 1. 概述
在实现 Impala Hive 同步元数据的过程中，我们需要确保 Impala 和 Hive 的元数据保持同步，以便在 Impala 查询过程中能够准确地使用 Hive 表的元数据信息。
### 2. 实现步骤
下面是实现 Impala Hive 同步元数据的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
前言Impala采用了比较奇葩的多个impalad同时提供服务的方式，并且它会由catalogd缓存全部元数据，再通过statestored完成每一次的元数据的更新到impalad节点上，Impala集群会缓存全部的元数据，这种缓存机制就导致通过其他手段更新元数据或者数据对于Impala是无感知的，例如通过hive建表，直接拷贝新的数据到HDFS上等，Impala提供了两种机制来实现元数据的更新，
Apache ImpalaImpala是个实时的查询工具，与hive相比，减少了YARN资源申请时间和MR计算过程的ShuffleHive计算，SQL语句解析编译成MR程序，提交到YARN上运行 Impala，SQL语句不再转化成MR程序执行，而是编译成执行计划树Hive和Impala拥有相同的一套元数据，也可以理解成Impala直接使用Hive的元数据库Impala适用于实时查询的场景、hive
Impala基本介绍 impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastor
目 录1. 引言 31.1 背景介绍 31.2 编写目的 31.3 适用范围 31.4 角色职责 31.5 其他 32. 非生产环境测试结果 42.1 impala参数调整前测试 42.2impala参数调整后测试 43. Impala现有环境介绍 43.1现有集群规模 43.2调参缘由 43.3离
推荐
原创
2022-05-27 10:07:55
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Impala 提供对HDFS,HBASE数据的高性能，低延迟的交互式sql查询功能 基于HIVE,使用内存计算，具有实时，批处理，多并发特点 是处理pb级大数据实时查询分析引擎优点： 基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉大量I/O开销 无需转换为MR，直接访问hdfs,hbase的数据进行调度 使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行
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2023-07-23 15:15:53
101阅读
在Cloudera官方文档 Impala Metadata Management，找到了CDH平台中Impala自动同步Hive元数据的配置方法。文档中提示这是CDH6.3/Impala3.3的一个预览特性，不是普遍有效的。经过在CDH6.3.2集群中的实际测试，发现对于Hive的一般操作，Impala都可以有效自动同步。文档中提到对于Spark INSERT Hive的操作，Impala也可以自
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2023-07-12 09:25:35
282阅读
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Impala 在传统的MYSQL 或 PostgreSQL 数据库称为 Metastore 上保持其表定义，Hive 也在相同的数据库上保存此类型的数据。因此，Impala 可以访问由 Hive 定义或加载的表。 对于具有大量数据或多个分区的表，检索表内所有元数据可能会花费很长时间，在某些情况下需要几分钟。因此，每个 Impala 节点缓存所有这些数据，以便在未来对同一表进行查询时重复使用。
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2023-09-06 17:44:29
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描述：目前，在lmpala中，有多种方法可以使存储在catalog中的表元数据失效或刷新。Catalog中的对象可以根据基于使用的方法(invalidate_tables_timeout_s)或在存在GC压力(invalidate_tables_on_memory_pressure)时失效(IMPALA-7448)。然而，大多数用户在想要同步到HDFS或HMS的最新信息时都会使用invalidate 命令。然而，当数据被修改或在Impala(如Hive)或不同的Impala集群之外添加新的数据时，用户.
原创
2021-06-21 16:03:36
2036阅读
描述：目前，在lmpala中，有多种方法可以使存储在catalog中的表元数据失效或刷新。Catalog中的对象可以根据基于使用的方法(invalidate_tables_timeout_s)或在存在GC压力(invalidate_tables_on_memory_pressure)时失效(IMPALA-7448)。然而，大多数用户在想要同步到HDFS或HMS的最新信息时都会使用invalidate 命令。然而，当数据被修改或在Impala(如Hive)或不同的Impala集群之外添加新的数据时，用户.
原创
2022-01-07 15:54:47
1693阅读
# Impala如何自动同步Hive元数据
## 问题描述
在使用Impala和Hive时，由于数据仓库的复杂性，经常需要手动同步Hive元数据到Impala，以确保Impala能够及时反映出Hive数据仓库中的变更。这种手动同步过程繁琐且容易出错，因此需要一种自动同步的解决方案。
## 解决方案
为了解决自动同步Hive元数据到Impala的问题，可以使用以下方案：
1. 监听Hive元数
原创
2023-07-30 12:10:38
338阅读
更新声明（仅限Impala 2.8或更高版本）更新Kudu表中的任意行数。此语句仅适用于使用Kudu存储引擎的Impala表。句法：<span style="color:#000000"><code>
UPDATE [database_name.]table_name SET col = val [, col = val ... ]
[ FROM joined_tabl
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2023-11-01 22:43:00
137阅读
一、impala同步hive的元数据的两种方式 1、invalidate metadata 对于通过Hive创建，删除或者修改表等操作，Impala无法自动感知到Hive元数据的变化，想让Impala识别到这个变化需要在impala shell中输入invalidate metadata，该语句会使得impala原元数据失效并且重新从元数据库同步元数据信息。可以对所有表执行，也可以指定某张表inv
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2023-07-18 12:31:17
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# CDH Impala与Hive 自动元数据同步
## 介绍
Apache Impala和Apache Hive都是基于Hadoop生态系统的数据仓库解决方案。Impala是一个高性能的SQL引擎，用于实时查询和分析大规模数据集。Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础设施，它提供了一个SQL-like查询语言来分析大规模数据。
在实际的数据仓库中，经常需要在Impala和Hive之间
原创
2023-09-28 23:48:38
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