Impala元数据存储在Hive中，不能独立运行，依赖Hive元数据。Impala执行查询时，不需要转换成MapReduce任务，可以直接与HDFS或HBase进行交互查询，查询效率远远高于Hive。Impala采用与Hive相同的SQL语法，ODBC驱动程序和用户接口。2、Impala架构 Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成，执行查询的时候分布在多个节点上进...
Impala与Hive都是用于在Hadoop平台上进行数据查询和分析的工具,但它们在多个方面存在显著区别。以下是它们的主要区别: ImpalaHive 查询性能 更快 相对较慢 原因 并行查询引擎,内存中直接查询数据 基于MapReduce的批处理框架 数据存储格式 支持Parquet、Avro和RCFile等 通常使用ORC和RCFile SQL语法支持 支持更多SQL语法和...
Hive依赖于MapReduce计算框架,Impala把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,直接分发执行计划到各个Impalad执行查询。 Hive在执行过程中,如果内存放不下所有数据,则会使用外存,以保证查询能顺序执行完成,而Impala在遇到内存放不下数据时,不会利用外存,所以Impala目前处理查询时会受到一定的限制。 Hive与Impala的相同点总...
Query Coordinator——用户在Impala集群上的某个节点提交数据处理请求(例如impala-shell提交SQL),则该Impalad节点称为Coordinator Node(协调节点),负责定位数据位置,拆分请求(Fragment),将任务分解为多个可并行执行的小请求,发送这些请求到多个Query Executor,接收Query Executor处理后返回的数据并构建最终结果返回给用户。
impala: 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是基于hive并使用内存进行计算,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点。
Hive 和 Impala 都是 Apache 开源的大数据处理工具,但是它们有一些重要的区别:1. 数据处理方式:Hive 是基于 MapReduce 的数据仓库工具,它将 SQL 查询转换为 ...
一、impala与hive的数据同步 首先,我们在hive命令行运行show databases;能够看到有以下几个数据库: 然后,我们在impala相同运行show databases;能够看到: 眼下的数据库都是一样的。 以下,我们在hive里面运行create database qyk_test;创建一个数据库,例如以下: ...
1、impala的介绍 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。 2、impala与hive的关系 impala是基于hive的大数据分析查询引擎,直接使用hive的元数据库metadata,意味着impala元数据都存储在hi...
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...
1、执行速度不同: Hive:底层基于Hadoop的MapReduce引擎,计算过程中经常要走shuffle过程,速度比较慢 Impala:底层基于内存,执行效率高,是Hive执行速度的5-50倍之间。 2、使用的函数之间有区别: Hive:使用 concat() | concat_ws() 函数,