Hive與Impala都是構建在Hadoop之上的數據查詢工具，那麼在實際的應用中，它們是如何加載和存儲數據的呢？
Hive和Impala存儲和加載表，和所有的關係型數據庫一樣，有自己的數據管理結構，從它的Server到Database再到表和視圖。
在其他的數據庫中，表都是以自己特定的文件格式來存儲的，比如Oracle有自己的存儲格式，而對Hive而言，一個表就是包含一個或多個文件的HDFS目錄，這個文件是屬於表下面的內容，默認存儲路徑：/user/hive/warehouse/<table_name>，支持多種存儲格式。
以上就是數據的存儲，那麼每一個表、每一個結構都有自己的列或者類型定義的信息，這些信息該如何去保存呢？它們存儲在Metastore裏，而所有的數據都存儲在HDFS之上，所以我們想要獲得表結構信息，就需要知道hive的元數據中每個表的含義和結構。在hive中，有簡單的命令可以大概的查看錶的結構信息：describe formatted tableName; hive metastore表結構如下：
因爲Hive和Impala使用相同的數據，表在HDFS，元數據在Metastore，所以以上的存儲及結構介紹同樣適用於Impala。
數據加載及存儲示例：
在這裏呢我們必須要區分兩個概念：數據和元數據。數據指的是你存儲和處理的信息，比如賬單記錄、傳感器讀數和服務日誌等。而元數據用來描述數據的形態，比如字段名和順序等。
關於Hive和Impala的介紹，是自己經驗的分享，希望可以幫助大家瞭解和認識到Hive和Impala的功能，平常的時候我們做技術的也可以多關注一些大數據資訊。比如微信服務號“大數據cn”,“大數據時代學習中心”，對於改善我們自己的知識架構來說都是有很大的幫助和促進作用的。