impala是MPP型数据库, 支持HIVE 和 S3 作为底层存储.

impala 刷新元数据

impala 能从Hive的metastore里获取表结构的元数据, 但是并不能感知 hive 的改动, 所以如果hive的表结构发生了改动需要手动来刷新 impala 缓存的元数据.

刷新方式有两种:

INVALIDATE METADATA sometable;
REFRESH sometable;

1. 如果新增了一张表或者删除了一张表, 需要 使用 INVALIDATE METADATA

2. 如果是已经存在的表增删了分区, 使用 REFRESH 即可.

impala 查询 带有复杂类型(complex type, 又称 nested type)字段的表

impala不支持直接查询复杂类型字段, 当你用 select * 查询时只会返回基本类型的列

对于复杂来行, 基本的处理方式是把复杂类型当作一张表, 这和hive 的 LATERAL VIEW explode 很像

比如 array 类型视为 一张表, 其列名为 item

map类型有两个列, 一个是key, 一个是value

struct类型 的列名如hive表中定义

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-5-x/topics/impala_complex_types.html#complex_types_queries

https://blog.csdn.net/u014469615/article/details/78533162

以map类型为例:

select  col1, m.key, m.value from table1, table1.mapcol as m

Cloudera版本（Cloudera’sDistributionIncludingApache Hadoop，简称CDH），基于Web的用户界面,支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 HBase、Zookeeper、Sqoop，简化了大数据平台的安装、使用难度。 ClouderaManager的功能： 欢迎来到黑斑羚 闪电般的分布式 查询 ，用于存储存储在Apache Hadoop集群中的PB级数据。 Impala 是一个现代的，大规模分布，大规模并行的C ++ 查询 引擎，可让您分析，转换和合并来自各种数据源的数据： 同类最佳的性能和可伸缩性。 支持存储在 ， ， ， ， ， 等中的数据！ 广泛的分析SQL支持，包括窗口函数和子 查询 。 使用即时生成代码，以生成专门针对每个 查询 的快速闪电代码。 支持最常用的Hadoop文件格式，包括和 。 支持行业标准的安全协议，包括Kerberos，LDAP和TLS。 Apache许可的100％开源。 有关 Impala 的更多信息 试用 Impala 的最快方法是。 您可以在单台计算机上尝试在 Impala 中运行 查询 和处理数据集，而无需安装依赖项。 它可以自动将测试数据集加载为Apache Kudu和Apache Parquet格式，并且您可以在 Impala 是一个高性能的OLAP引擎， Impala 本身只是一个OLAP-SQL引擎，它访问的数据存储在第三方引擎中，第三方引擎包括HDFS、Hbase、kudu。对于HDFS上的数据， Impala 支持多种文件格式，目前可以访问Parquet、TEXT、avro、sequence file等。对于HDFS文件格式， Impala 不支持 更新 操作，这主要限制于HDFS对于 更新 操作的支持比较弱。本文主要介绍 Impala 是如何访问HDFS数据的， Impala 访问HDFS包括如下几种 类型 ：1、数据访问（ 查询 ）；2、数据写入（插入）；3、数据操作 Impala 交互式 查询 工具概述是什么 Impala 与Hive对比优势缺点适用场景安装安装Hadoop、Hive准备 Impala 所有依赖包安装 Impala 集群规划yum下载配置 Impala 配置hive-site.xml并分发创建短路读取本地中转站配置hdfs.xml并分发启动Hadpop集群引入HDFS、Hive配置 impala 自身配置修改bigtop的java_home路径消除影响启动 Impala linux123其他节点架构原理组件 impala dstatestoredcatalogd 查询 流程优化负载均衡基本优 文章目录15 数据仓库工具 impala impala 介绍 impala 与hive关系 impala 的优点 impala 的缺点： impala 安装 15 数据仓库工具 impala impala 介绍 impala 是cloudera提供的一款高效率的sql 查询 工具，提供实时的 查询 效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql 查询 比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的 查询 sql工具， impala 是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine、Pregel、Dremel ）当中的Dremel实现而来，其 在 Impala 中，invalidate metadata与refresh语句都可以用来刷新表，但它们本质上还是不同的。本文简要分析一下，并说明它们应该在什么情况下使用。 Impala on Hive介绍 我们一般会采用传统的MySQL或PostgreSQL数据库作为Hive的Metastore（ 元数据 存储）组件。在CDH中默认是MySQL，我们可以通过show tables in ... INVALIDATE METADATA操作带来的副作用是生成一个新的未完成的 元数据 对象，对于操作请求的 impala d（称它为 impala d-A），能够立马获取到该对象，对于其它的 impala d必须通过statestored同步，执行完该操作，因此处理该操作的 impala d对于该表的缓存是一个新的但是不完整的对象，其余的 impala d保存的是旧的 元数据 。因此， Impala 可以访问由Hive定义或加载的表，也就是说 impala 的操作对于hive来说是透明的，hive对于 impala 的操作也是透明的。 使用此模块之前，请先查看。 import { createClient } from 'node- impala ' ; const client = createClient ( ) ; client . connect ( { host : '127.0.0.1' , port : 21000 , resultType : 'json-array' } ) ; client . query ( 'SELECT column_name FROM table_name' ) . then ( result => console . log ( result ) ) . catch ( err => console . error ( err ) ) 一种解决 Impala 自定义属性 查询 的方案背景在使用 Impala 做自助分析的过程中，我们经常发现自定义属性的需求，通常情况下用户会将这种不确定key的字段全部塞到一个MAP字段中，然后通过 Impala 的 复杂 结构 查询 语法进行 查询 ，目前 Impala 只支持Parquet格式表的schema中使用 复杂 数据 类型 （包括STRUCT、ARRAY和MAP）， 查询 语法可以参考 Impala 复杂 类型 语法，但是它存在两个弊 1、 查询 表中的记录，基本语法：SELECT c1,c2 | * FROM table_name; 查询 emp表中记录：SELECT * FROM emp; SELECT name,age FROM emp;执行结果如下： 2、对 查询 结果进行排序，基本语法如下：SELECT * FROM table_name ORDER BY c1,… [ASC|DESC] [NULLS FIRST|NUL