一、基本定位 Impala:是一个高性能、分布式、SQL查询引擎,主要用于交互式数据分析。它最初是为了解决Hive在处理大规模数据时速度较慢的问题而开发的。 Hive:是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构,提供了类似于SQL的查询语言HiveQL,用于分析和处理大规模的结构化数据。 二、查询性能 Impala:支持实时查询,可以在数据更新...
3、关键字之间的区别: hive: group by 后不能使用字段的别名 Impala:group by 后可以使用字段的别名 4、函数使用的不同 hive中concat() | concat_ws()函数可以拼接不同类型的字段 impala中concat() | concat_ws()函数只能拼接string类型的字段。如果不是string类型,需要使用cast(字段 as string) 一般SQL的执...
Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询。 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...
5、容错不同 impala:在查询过程中,没有容错逻辑,如果在执行过程中发生故障,直接返回错误,impala的特性是实时查询,一次查询失败,再查一次就好啦,再查一次的成本也很低。但整体的impala是能很好的容错,所有的impalad是对等的结构,用户可以向所有的impalad提交查询,如果一个impalad查询失效,其上运行的所有查询都将失败...
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 ...
Impala和Hive都是用于在Hadoop平台上进行数据查询和分析的工具,但它们之间有一些区别:1. 查询性能:Impala的查询性能通常比Hive更快,因为Impala是一个并行查询引擎,可以...
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...
impala是基于内存进行运算。 2.impala和hive的关系 impala和hive是紧耦合的关系,必须要有hive,impala才能完成数据的查询。 原因是impala查询是通过sql进行,需要表的描述。 前提:需要安装hive,并且要启动hive中的metastore服务。 3.优点: 1)基于内存进行查询,速度快。
Impala和Hive在数据存储、查询性能和处理速度方面有明显的区别 2楼2023-12-25 16:58 回复 III-XX 1. 数据存储:Hive基于Hadoop,是一个为MapReduce框架设计的集成架构,可以处理大规模数据的仓库系统 3楼2023-12-25 16:58 回复 III-XX 而Impala是由Cloudera提供的分布式SQL接口,它与Hadoop集成为专用的引擎...