<think>嗯，我需要仔细梳理
用户的问题。
用户的核心需求分为两部分：一是理解
Impala、
Hive、Solr、SQL
和Hue的功能及相互关系；二是解决数据导入时取消勾选“引号内识别分隔符”
和“数据类型检测”的设置方法。先看组件关系部分。
用户提到的五个工具都属于Hadoop生态系统，但定位
不同：
-SQL是通用
查询语言，
Hive和Impala都支持SQL语法
-Hive是面向批处理的数据仓库，适合大规模ETL
-Impala专注于交互式SQL
查询，低延迟是其
优势
-Solr提供全文搜索能力，常与
Hive/
Impala的数据集结合使用
-Hue则是统一的WebUI操作界面关于导入设置问题，
用户引用了之前讨论Excel处理的内容，但实际场景可能转到大数据平台。我注意到
用户引用中涉及Sqoop（HDFS数据同步）、
Hive外部表定义（包括存储格式
和分隔符控制），以及
Impala的操作文档。这说明
用户可能在处理：1.从关系数据库向
Hive导入数据时保留特殊字符2.避免
Hive/
Impala自动推断数据类型导致的数据异常具体到技术方案，取消“引号内识别分隔符”对应
Hive的serialization.norl配置，禁用类型检测则需在Sqoop中用
--map
-column
-java参数。考虑到
用户引用中提到文本文件（TextFile）存储格式，还要注意LOADDATA操作时的转义规则。特别需要注意的是，
用户提供的引用[3]展示了
Hive外部表如何通过ROWFORMAT子句精确控制分隔符，这正好匹配“取消引号识别分隔符”的需求——指定COLLECTIONITEMSTERMINATEDBY','时，逗号在集合内
不被误识别为字段分隔符。</think>
###
Impala、
Hive、Solr、SQL与
Hue的功能及关系
| 组件 | 功能 | 与其他组件的关系 |
|
-----------|
----------------------------------------------------------------------|
----------------------------------------------------------------------------------------------------|
| **SQL** | 结构化
查询语言，用于数据操作
和分析 |
Hive/
Impala使用类SQL语法（
HiveQL/
Impala SQL），
Hue提供SQL编辑界面 |
| **
Hive** | 数据仓库工具，将SQL转为MapReduce/Tez任务，**适合批处理** | 元数据存于Metastore；
Impala共享其元数据；
Hue集成
Hive编辑器；Solr可索引
Hive表 |
| **
Impala**| 内存计算引擎，**低延迟SQL
查询**（无需转MapReduce） | 直接读取HDFS/HBase数据；共享
Hive元数据；
Hue提供
查询界面；性能
优于
Hive但
不及Solr实时搜索 |
| **Solr** | 全文搜索引擎，支持高并发实时
查询 | 可索引
Hive表数据；
Hue集成Solr界面；
Impala不适合文本搜索场景 |
| **
Hue** | 可视化Web UI，**统一操作入口** | 集成
Hive/
Impala/Solr的编辑器；提供SQL
查询、数据浏览、工作流
调度等功能 |
### 取消勾选"引号内识别分隔符"
和"数据类型检测"的方法
> **核心原理**：禁用智能解析以避免数据被篡改（如双引号丢失或科学计数法转换）
#### 1.
Hive数据导入设置（参考引用[2][3]）
```sql
-- 建表时指定原始格式（取消引号识别）
CREATE TABLE raw_data (
col1 STRING,
-- 显式定义STRING类型避免类型推断
col2 STRING
) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.
hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
"separatorChar" = ",",
-- 分隔符
"quoteChar" = "\"",
-- 保留引号字符
"escapeChar" = "\\",
-- 转义符
"serialization.norl" = "true"
-- 取消引号内分隔符识别❗（关键参数）
)
STORED AS TEXTFILE;
-- 原始文本格式（禁用压缩）
```
- **效果**：字段`"USD,123"`导入后保持原样，
不会被拆分为两列
- **禁用类型检测**：所有列显式声明为`STRING`（避免数值转科学计数法）[^2]
#### 2. Sqoop导入到
Hive（参考引用[1]）
```bash
sqoop import \
--hive-import \
--fields
-terminated
-by ',' \
--escaped
-by '\\' \ # 指定转义符
--enclosed
-by '\"' \ # 保留引号
--map
-column
-hive col1=STRING,col2=STRING \ # 强制指定类型❗
--input
-null
-string '\\N' # 关闭空值自动转换
```
#### 3.
Hue界面操作指南
1. **数据导入时**：
- 在`Data Browser` > `Import Data`界面
- **取消勾选** `Detect delimiters within quoted fields`（引号内识别分隔符）[^3]
- **字段类型**：手动选择全部列类型为`Text`
<img src="
hue_import_setting.png" width="400" alt="
Hue取消引号识别选项">
2. **
查询时临时禁用解析**：
```sql
SET
hive.serialization.norl=true;
-- Impala/
Hive会话级生效
```
### 关键技术对比
| 场景 | 解决方案 |
优势 |
|
---------------------|
------------------------------|
----------------------------------------------|
| 保留带逗号的引号字段 | `serialization.norl=true` | 避免`"A,B"`被拆分为两列 |
| 防止数值转科学计数法 | 显式定义列类型为`STRING` | 保证`123456789012`
不被转为`1.23457E
+11`[^2] |
| 兼容特殊字符 | 指定`escaped
-by`
和`enclosed
-by` | 正确处理`\"USD\"`等转义字符 |
> **重要提示**：
Hive/
Impala默认启用引号内分隔符识别（`serialization.norl=false`），需根据业务数据特性选择是否关闭[^3]。
本文档介绍了如何在Hue中解决Hive和Impala查询后资源未释放的问题。通过配置Impala的查询超时时间和HiveServer2的会话超时，实现了资源的有效释放，以达到调优目的。
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