impala 函数（impala函数大全）

1. impala与hive区别

impala与hive区别

Impala和Hive都是提供对HDFS/Hbase数据进行SQL查询的工具,Hive会转换成MapReduce,借助于YARN进行调度从而实现对HDFS的数据的访问,而Impala直接对HDFS进行数据查询。但是他们都是提供如下的标准SQL语句,在机身里运行。

2.

Apache Hive是MapReduce的高级抽象,使用HiveQL,Hive可以生成运行在Hadoop集群的MapReduce或Spark作业。Hive最初由Facebook大约在2007年开发,现在是Apache的开源项目。 

Impala和Hive都是Hadoop生态系统中常用的SQL查询工具，但它们有一些区别。

架构和数据处理方式：Impala是一个高度并行化的分布式SQL查询引擎，它使用内存和列存储技术，通过在每个节点上运行查询来实现快速的查询响应时间。而Hive是一个基于MapReduce的分布式SQL查询工具，它使用磁盘和行存储技术，通过将SQL查询转换为MapReduce任务来实现查询。

查询速度：由于Impala使用内存和列存储技术，因此它可以实现更快的查询响应时间，通常可以在几秒钟内返回查询结果。而Hive通常需要几分钟或更长时间来完成查询。

数据格式：Hive通常使用HDFS中的文本文件或序列化文件存储数据，而Impala则支持多种数据格式，包括Parquet、Avro、RCfile和SequenceFile等。

数据类型：Impala支持更广泛的数据类型，包括时间戳、枚举、集合和映射等，而Hive则对数据类型的支持相对较少。

impala与hive有明显的区别。
原因是impala是基于内存的高速查询引擎，而hive是基于Hadoop平台的数据仓库。
因此，impala的查询速度更快，特别是在查询较小的数据集时，而hive适用于更大的数据集和复杂的查询。
另外，impala的操作接口与Hadoop生态系统的其他组件不同，而hive基于SQL语言，更方便数据分析和数据挖掘。
此外，impala对数据的改动也会更快速，而hive需要更长的时间来对数据进行处理。
在实际应用中，需要根据具体的业务需求和适用场景来选择使用哪种技术。

Impala和Hive都是基于Hadoop的关系型数据库管理系统，但Impala更适用于实时查询，而Hive则适用于批处理作业。

Impala是基于内存的高速查询引擎，可以提供实时、交互式的分析，而Hive则是一个基于Hadoop的数据仓库，适合处理大量的数据，但查询速度相对较慢。

根据需求选择合适的工具，如果需要实时查询，可以选择Impala，如果处理大量数据的批处理，则可以选择Hive。

Impala和Hive都是Hadoop的重要组成部分，拥有优点和缺点，用户可以根据自己的需求进行选择，同时需要注意其在使用中可能会出现的性能问题。

Impala和Hive都是Hadoop生态系统中重要的组成部分，其差异在于适用场景不同，使用者需要针对自己的需求进行选择。

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