impala怎么判断从hive里刷新那部分元数据

Impala 获取hive 的 metadata

Impala 通常和Hive共用同一个metadata 数据库(通常是MySQL/PostgreSQL), 所以Impala 能够读取到Hive的元数据信息 如果Impala需要访问Hive表, 需要将Hive metadata 刷新到impala中

在Hive中Create/Drop表后, 或者HDFS rebalance,或者手工删除HDFS的文件后, 则需要在impala中执行下面两行命令:

INVALIDATE METADATA table_name;

describe table_name;

第一行命令 INVALIDATE METADATA 告诉impala 指定的 table 元数据已经过期, impala 将在下一次使用到该表时自动刷新元数据, 第二行命令即触发impala去更新元数据, 以免将来真正使用该表耗时太久

如果Impala已经知道了Hive表的存在后, 又通过Hive增加或删除分区或alter table, 使用 refresh 命令即可更新元数据 refresh是对元数据进行增量更新, 和INVALIDATE METADATA相比, refresh命令使用成本低很多

利用catalogd提供元数据服务。可以直接连DB也可以通过catalogd，一般是利用hive里的metastore获取数据。Impala高效的原因是其将原始数据缓存下来，catalogd启动会浏览缓存获取数据

因为impla默认catalogd会缓存，因此如果你重启的后，catalogd会将缓存数据存入到内存中，

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：

（1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。

（2）数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

发展现状

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

数据库管理系统

编辑

数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。

1、想问下原来数据库中的数据会不会有更新和删除，如果有的话，想实时同步到hive中很难。

另外即使能实时同步到hive中，hive中分析查询也速度也比较慢的。

2、可以尝试MySQL-Binlog这个软件 ,开源中国上搜索即可

Hive中内部表与外部表的区别：

Hive 创建内部表时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若创建外部表，仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，而外部表只删除元数据，不删除数据。这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。

需要注意的是传统数据库对表数据验证是 schema on write（写时模式），而 Hive 在load时是不检查数据是否符合schema的，hive 遵循的是 schema on read（读时模式），只有在读的时候hive才检查、解析具体的数据字段、schema。

读时模式的优势是load data 非常迅速，因为它不需要读取数据进行解析，仅仅进行文件的复制或者移动。

写时模式的优势是提升了查询性能，因为预先解析之后可以对列建立索引，并压缩，但这样也会花费要多的加载时间。

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