求大神解惑,找了很久都没有找到为什么??? hive支持length() 函数,不支持ifnull()函数??? impala实现hive查询 支持ifnull()函数,不支持length()  函数???

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,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中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启示下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),能够直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大减少了延迟.其架构如图 1所看到的,Im

1. Impala架构        Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner.Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟.其架构如图 1所示,Impa

Impala和Hive的关系  Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎,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中.并且impala兼容Hive的sql解析,实现了Hive的SQL语义的子集,功能还在不断的完善中. 与Hive的关系 Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数 据.ODBC/JDBC驱动.SQ

HIVE小结 HIVE基本语法 HIVE和Mysql十分类似 建表规则 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name,

C++与Java的语法区别 首先,两个大的不同是主函数和怎样编译的不同,接下来是许多小的区别. main 函数C++//自由浮动的函数int main( int argc, char* argv[]){    printf( "Hello, world" );}Java// 每个函数都必须是一个类的一部分;当java <class>运行是一个特定类的主函数会被调用// (因此你可以让每个类都有一个main函数,这在写单元测试是很有用)class HelloWorld{   

Hadoop Hive sql语法详解 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构 化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需 要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把 己写的

Python2和Python3的一些语法区别 python 1.print 在版本2的使用方法是: print 'this is version 2 也可以是 print('this is version 2') 但到了3,就只能加上括号,像一个函数一样来使用 print: print('this is version 3') 2.input 2里面有两个用来从命令行接受输入的函数:input 和raw_input. value = input() input接收的是一个值或变量,也就是说,你如

https://blog.csdn.net/wiborgite/article/details/78813342 背景说明: 基于CHD quick VM环境,在一个VM中同时包含了HDFS.YARN.HBase.Hive.Impala等组件. 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive,同步元数据后,在Impala中进行数据操作. ----------------------------------------------------------------------------------

python2 与 python3 语法区别 概述# 原稿地址:使用 2to3 将代码移植到 Python 3 几乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地运行在Python 3的环境下.为了简化这个转换过程,Python 3自带了一个叫做2to3的实用脚本(Utility Script),这个脚本会将你的Python 2程序源文件作为输入,然后自动将其转换到Python 3的形式.案例研究:将chardet移植到Python 3(porting chardet to Python 3

最近读的几篇关于impala的文章,这篇良心不错:https://www.biaodianfu.com/impala.html(本文截取部分内容) 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.已有的Hive系统虽然也提供了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. Impala

浅谈Hive vs. HBase 区别在哪里 导读:Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,Apache HBase是运行于HDFS顶层的NoSQL(=Not Only SQL,泛指非关系型的数据库)数据库系统.区别于Hive,HBase具备随即读写功能,是一种面向列的数据库. 对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用. Hive是什么?(h

定位: HIVE:长时间的批处理查询分析 impala:实时交互式SQL查询 impala优缺点优点: 1. 生成执行计划树,不用多次启动job造成多余开销,并且减少中间结果数据写入磁盘,执行速度快 2. 不占用yarn的资源 3. 缺点: 1. 不支持Date类型 2. 与HIVE数据不同步,需要手工刷新 3. 排序异常 4. 不支持多个count(distinct) 5. 不支持用户定义函数UDF 6. 不支持查询期的容错7. sum后精度只保留两位小数,需强转为double Impala与

MySQL与Oracle的语法区别详细对比 Oracle和mysql的一些简单命令对比在本文中将会涉及到很多的实例,感兴趣的你不妨学习一下,就当巩固自己的知识了   Oracle和mysql的一些简单命令对比 1) SQL> select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd') from dual;  SQL> select to_char(sysdate,'hh24-mi-ss') from dual;  mysql> select date_format(now(

python语法区别: 大小写敏感 (动态语言:python)变量不用声明 p.s: 静态语言(Java)必须声明变量 语句末尾可以不打分号 可以直接进行数学计算 复制.粘贴功能失效,粘贴到别的地方的代码需要重新检查缩进是否正确 整数没有大小限制 浮点数也没有大小限制,但超出一定范围直接表示为inf(无限大)

Hive 介绍 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容,这套SQL 简称Hive SQL,使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer

1.Hive不支持等值连接 •SQL中对两表内联可以写成:•select * from dual a,dual b where a.key = b.key;•Hive中应为•select * from dual a join dual b on a.key = b.key; 而不是传统的格式:SELECT t1.a1 as c1, t2.b1 as c2FROM t1, t2WHERE t1.a2 = t2.b2 2.分号字符•分号是SQL语句结束标记,在HiveQL中也是,但是在HiveQL中

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

作者:有点文链接:https://www.zhihu.com/question/21677041/answer/185664626来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 先放结论:Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用. 一.区别: Hbase: Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据