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impala可以使用hive的内嵌函数吗

1、应该不会，Impala是相当专注于传统企业客户和OLAP和数据仓库工作负载。Shark支持传统OLAP。比较：总体上 Shark扩展了Apache Hive，大大加快在内存和磁盘上的查询。

2、即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

3、hive内置函数有：在HIVE会话中add自定义函数的jar文件，然后创建function，继而使用函数。在进入HIVE会话之前先自动执行创建function，不用用户手工创建。把自定义的函数写到系统函数中，使之成为HIVE的一个默认函数。

4、Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。使用Impala来实现SQL on Hadoop，用来进行大数据实时查询分析。

5、可以。从Hive0开始DISTINCT支持和窗口函数中的聚合函数一起使用，因此是可以的，且两款软件都是属于互补的可以自由切换非常实用。

6、在使用层面上来看，hive在使用上更像数据库，它提供非常丰富的系统函数，各种数据的操作，hbase在这方面就不太像一般的关系型数据库，它还是一个key-val的NoSQL，这方面的操作支持很有限，impala在这方面也是比较弱。

hive使用教程(2)--数据导入导出、查询与排序

1、从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。

2、首先，我们需要明白Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模的数据。在Hive中，全局排序是指对整个数据集进行排序，而不是对单个reducer的输出进行排序。在Hive SQL中，可以通过使用SORT BY子句来进行全局排序。

3、^Atest^A30^A13888888888888 8 3^Azs^A34^A899314121 可以看出，这就是wyp表中的所有数据。数据中的列与列之间的分隔符是^A（ascii码是\00001）。

4、MapReduce Job 推荐使用sqoop，它的底层实现是mapreduce，数据并行导入的，这样无须自己开发代码，过滤条件通过query参数可以实现。

5、目前使用比较顺畅的方式是通过spark-shell2， 先把Hive表转化为DataFrame，再基于DataFrame.writer.csv（）（DataFrameWriter.csv）导出到HDFS。

6、处理方式如下：先将excel表中数据另存转化为data.csv格式，转化为.csv格式的文件默认就是用“，”进行分割的，可以用notepad++打开data.csv格式查看。然后再讲数据导入到hive仓库中即可。

关于among的用法及解释

用法 Among 作为介词，通常表示在一群或一组中，或者在很多事物中的一个。例如：He was among the first to arrive.（他是最早到达的人之一。） Among 用来表示分配或者分享给一群人。

在前与后之间 among surgerys 在手术之中；正在做手术 ▼ among的例句 One thing you can never insure against is corruption among your staff.—Agreed.“永远也防不胜防的就是员工内部的_。”——“同意。

among主要用于三者或三者以上，其宾语通常是表示笼统数量或具有复数意义的名词或代词。among有时相当于one of， 即“…当中的一个”。