impala 更新元数据 以及 用impala对复杂类型的列 查询

最新推荐文章于 2022-12-13 10:44:01 发布
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本文介绍Impala数据库的元数据刷新机制，包括INVALIDATE METADATA和REFRESH命令的区别及使用场景，以及如何处理带有复杂类型字段的表查询，提供了解决方案和示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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;

区别: 

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

 

参考:

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

https://blog.youkuaiyun.com/u014469615/article/details/78533162

 

以map类型为例:

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

 

Hive/Impala 复杂类型使用 Complex types
firefaith的专栏
10-31 2138
主要是在impala中使用复杂类型（array，struct，map），作为测试所以需要hive。具体过程： 创建hive表1 编写本地数据文件，导入数据 创建hive表2，存储为parquet（这样才能在impala中使用），从表1导入到表2 cloudera impala有不同的example提供，可参考 但其中唯有一点没有说清楚：即在第二部中，本地文件的编写，如果嵌套层级很深，如何写...
impala 在没有kudu存储引擎的情况下变相修改指定数据（update 功能）
weixin_47528463的博客
11-11 1130
impala 在没有kudu存储引擎的情况下变相修改指定数据（update 功能） 针对update用法仅适用于使用Kudu存储引擎的Impala表， 在其他储存环境下做update操作（如在hive的hdfs里存储）。 通过insert overwrite 来解决，在需要修改的字段里加case…when…then …end判断。按照需求把需要修改的 字段返回一个直接想要的值，其他的地方不做改变，覆盖原来的表内容，实现update的操作。 例如： insert overwrite dwd.settlemen
impala的update用法
ClearloveXXX的博客
08-22 1万+
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 join...
impala查询带有map类型字段的表
小白学编程
09-27 5697
impala不支持复杂类型字段的查询，当使用select * 查询时，只会返回基本类型的列 对复杂类型的处理方式是，把复杂类型当作一张表 api_event表中的response_data是一个map类型的字段 SELECT a.dt,t.`key`,t.value from finhub_eventlog.api_event a,a.response_data t where t.`key`='haspassword' 注意：如果给表写了别名 map字段前的表名要用别名 不然关联不上 查出来的就是笛卡尔
Hive及Impala的Map类型使用案例
weixin_42687074的博客
09-03 1876
前文： 当一个用户拥有多个标签(私有属性)或一个标签拥有多个用户时，可以使用map来维护复杂的关系。 一、 1.1 Impala建表 这里使用常用的parquet格式展示 drop table if exists hive_map; CREATE TABLE hive_map( id INT, name MAP < STRING, STRING > ) STORED AS PARQUET; 1.2 Hive插入 只能使用MR引擎，否则报错 insert i...
impala刷新元数据_Impala介绍以及常见问题
weixin_36477469的博客
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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，并将中间查询结果...
如何在impala中修改parquet表的字段类型以及修复过程
duketyson2009的博客
11-22 8668
一、需求场景 众所周知impala和hive是共用一天元数据。因为前期设计impala外部表的时候考虑不足，某些字段设置成int类型，但是随着业务增长数值已经超过了int的最大值，不能满足业务需求，所以要对某些int类型的字段进行修改字段类型为string。但是parquert在存储上，做了加密，二级制存储压缩，因为Impala对Parquet文件中列的顺序很敏感，所以在表的列定义与Parque...
Impala中变相实现删除和更新
a118170653的专栏
01-07 1万+
通用的删除SQL语句： delete from ODS_DPFM02 a  where exists (   select 1 from ODS_DPFM18 d    where a.DM02ACCT = d.DM18ACCT    and a.DM02ACCS = d.DM18ACCS ); 通用的更新SQL语句： update ODS_DPFM02 a set a.D
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12-05
表注释信息,没有注释信息的表,字段注释信息,没有注释信息的字段
impala中常用SQL操作，建表，增加分区，增加统计信息，增加字段，修改字段信息，impala-shell使用
LeoHan
05-06 1万+
impala中常用SQL操作： 建表并创建分区，指定存储类型 create EXTRENAL table IF NOT EXISTS testDB.testTable( a INT, b BIGINT, c STRING, d FLOAT, e DOUBLE, f BOOLEAN ) PARTITIONED BY (year INT,month INT,day INT) stored as parquet 从指定位置导入表： CREATE table testDB.testTable( a I
Impala数据类型
一度凡尘的专栏
10-20 2万+
数据类型及说明 BIGINT 此数据类型存储数值，此数据类型的范围为-9223372036854775808至9223372036854775807.此数据类型在create table和alter table语句中使用。 BOOLEAN 此数据类型只存储true或false值，它用于create table语句的列定义。 CHAR 此数据类型是固定长度的存储，它用空格填充，可以存储最大
15 数据仓库工具impala
06-12 1301
文章目录15 数据仓库工具impalaimpala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
Impala交互式查询工具
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impala两种方式同步hive元数据
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12-13 1391
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impalad（称它为impalad-A），能够立马获取到该对象，对于其它的impalad必须通过statestored同步，执行完该操作，因此处理该操作的impalad对于该表的缓存是一个新的但是不完整的对象，其余的impalad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。
Impala修改/删除/清空表操作
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一度凡尘的专栏
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1、通过impala shell修改表名，基本语法如下： ALTER TABLE o_tb_name RENAME TO n_tb_name; 修改student表名为emp： ALTER TABLE student RENAME TO emp; 执行语句，验证结果： 2、通过impala shell向表中添加一列，基本语法如下： ALTER TABLE tb_name ADD CO
Impala的数据刷新
Sin_Geek成长の迹
10-28 5146
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，分别...
Impala 和 Hive 元数据一致
最新发布
06-26
<think>我们正在讨论的是Impala和Hive之间的元数据同步问题。根据引用内容，我们知道Impala有自己的一套元数据缓存机制，而Hive则直接访问元数据存储（Metastore）。因此，当在Hive中修改了元数据（例如创建、删除表，修改表结构等）时，Impala不会自动感知这些变化，需要手动刷新元数据。根据引用[1]，Impala在某些情况下可以自动同步Hive元数据，比如通过Hive进行的一般操作（但具体哪些操作并未详细说明）。但引用[2]和[3]指出，对于通过Hive进行的数据操作或元数据更新，Impala需要手动刷新元数据。用户现在想确保Impala和Hive之间的元数据一致性，因此我们需要总结同步方法。主要同步方法有两种：1.使用`INVALIDATEMETADATA`命令：-这个命令会使Impala中所有表（或指定表）的元数据失效，然后在下一次查询时重新从Metastore加载。-适用于在Hive中进行了表结构变更（如ALTERTABLE）、创建表、删除表等操作。-语法：```sql--使所有表的元数据失效（谨慎使用，因为会影响所有表）INVALIDATEMETADATA;```或者```sql--使特定表的元数据失效INVALIDATEMETADATA[table_name];```2.使用`REFRESH`命令：-这个命令用于更新单个表的元数据，特别是当表的数据文件发生变化（例如通过Hive或HDFS操作添加、删除了数据文件）而表结构没有变化时。-它比`INVALIDATEMETADATA`更轻量，因为它只重新加载该表的文件列表和分区信息，而不重新解析整个表结构。-语法：```sqlREFRESH[table_name];```-注意：如果表是分区表，并且只新增了分区，那么也可以使用`REFRESH`来更新分区信息。另外，引用中提到了两种简单的应对方案（方案一和方案二），但用户只引用了方案一，而方案二没有给出。根据引用[2]的内容，方案一可能是通过事件监听（比如使用HiveHook）在Hive操作后自动触发Impala的刷新命令。方案二可能是定期执行刷新脚本。但是，用户的问题是如何确保一致性，所以我们需要给出具体操作建议。总结建议：1.当在Hive中执行了DDL操作（如CREATE,ALTER,DROP等）后，在Impala中执行`INVALIDATEMETADATA[table]`。2.当在Hive中执行了DML操作（如INSERT,LOADDATA等）只改变了数据而没有改变表结构时，在Impala中执行`REFRESH[table]`。注意：在CDH中，Impala从1.1版本开始支持`REFRESH`，从1.2版本开始支持`INVALIDATEMETADATA`。另外，引用[1]提到在CDH6.3.2中，对于Hive的一般操作，Impala可以自动同步，但并未明确说明哪些操作。因此，为了确保一致性，建议还是手动执行刷新命令。关于自动同步的方案，可以考虑：-使用HiveHook：在Hive操作完成后自动触发Impala的刷新命令。这需要编写Hook并配置到Hive中。-使用脚本：在Hive操作后调用Impalashell执行刷新命令。但是，这些自动方案需要额外的开发和维护。最后，关于Hive端，由于Hive每次查询都会访问Metastore，所以当Impala修改了数据（比如通过Impala插入数据）后，Hive不需要执行刷新操作（除非是分区表新增了分区，则需要使用`MSCKREPAIRTABLE`来修复分区）。但这个问题是用户之前问过的，这里用户主要关注的是Impala如何同步Hive的元数据变化。因此，针对用户的问题，我们主要回答如何让Impala同步Hive的元数据变化。回答结构：1.先说明Impala和Hive共享元数据存储，但Impala有缓存机制。2.当在Hive中修改元数据后，Impala需要手动刷新。3.介绍两种刷新命令及其使用场景。4.可以提及自动同步的方案（可选，但用户可能感兴趣）。根据引用，我们给出如下回答：</think>为确保 Impala 和 Hive 之间的元数据一致性，需要根据操作类型选择手动同步策略。以下是关键方法总结： ### 🔄 元数据同步方法 1. **`INVALIDATE METADATA`（结构变更时使用）** **适用场景**：Hive 中执行了**表结构变更**（如 `CREATE/ALTER/DROP TABLE`） **命令示例**： ```sql -- 同步单表元数据（推荐） INVALIDATE METADATA [table_name]; -- 同步所有表元数据（谨慎使用，性能开销大） INVALIDATE METADATA; ``` **作用**：使 Impala 缓存元数据失效，强制从 Metastore 重新加载表结构信息[^3]。 2. **`REFRESH`（数据变更时使用）** **适用场景**：Hive 中执行了**数据变更操作**（如 `INSERT/LOAD DATA`） **命令示例**： ```sql REFRESH [table_name]; ``` **作用**：仅更新指定表的数据文件列表，不重新解析表结构（效率更高）[^2]。 3. **自动同步方案（CDH 环境）** - CDH 6.3.2+ 支持部分操作的**自动同步**（如 Hive 的 DDL 操作）[^1] - 可通过配置 `impala catalog` 的 `--hms_event_polling_interval_s` 参数调整自动同步频率 - 非 CDH 环境建议通过 **Hive Hook** 触发 Impala 刷新（需二次开发） ### 📌 最佳实践建议 1. **优先使用精确同步命令** ```sql -- 结构变更后 INVALIDATE METADATA sales_table; -- 数据插入后 REFRESH sales_table; ``` 2. **避免全量刷新** `INVALIDATE METADATA;`（无表名）会刷新所有表元数据，在大型集群中可能导致 catalog 服务阻塞。 3. **分区表特殊处理** 新增 Hive 分区后需额外执行： ```sql REFRESH sales_table PARTITION (year=2023, month=10); ``` 4. **自动化方案参考** ```bash # 通过脚本实现自动同步（示例） hive -e "INSERT INTO ..." && \ impala-shell -q "REFRESH target_table" ``` > ⚠️ **注意**：虽然 CDH 新版支持部分自动同步[^1]，但复杂操作（如 Spark 写入 Hive 表）仍需手动刷新以确保一致性。 --- ### 🔍 相关问题 1. [Impala 的 `INVALIDATE METADATA` 和 `REFRESH` 有什么区别？](#) 2. [如何监控 Impala 和 Hive 的元数据同步状态？](#) 3. [分区表新增数据后 Impala 无法查询怎么办？](#) 4. [非 CDH 环境中如何实现自动元数据同步？](#) 5. [Impala 同步 Hive 元数据时出现超时错误如何解决？](#)
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