【转载】Impala和Hive的区别 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...
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,连接的字段类型没有限制 Impala:使用 concat() | concat_ws() 函数,连接的...
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: 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 MapReduce 任务来处理数据。而 Impala 是一个用于实时查询的 MPP(Massively Parallel Processing) SQL 查询引擎,它直接在 Hadoop 集群上执行 SQL 查询,不需要转...
关于hive和impala是否一样的问题: 1、执行计划不同 impala:就像一颗计划树一样,是发布计划到各个impalad执行查询,因此impala有更好的并发性; hive:就像管道一样,将执行计划组装成map-reduce模型(map-shuffle-reduce-map-shuffle-reduce…),中间会产生不必要的sort和shuffle,根据MapReduce执行框架本身的特点,过多的中...
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同样采用了独立的执行器，它专为SQL查询而设计，特别适用于大规模数据分析场景。Impala的性能在某些情况下甚至能超过Hive，尤其是在处理实时数据和交互式查询时。Impala的优化器能够生成高效的执行计划，提高查询效率。综上所述，Presto、Impala、Hive和Spark SQL在执行框架、核心设计理念、以及目标应用...
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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,但从客户端使用来看Impala与...
二、Impala和Hive有什么不同? (1)Hive有很多的特性: 1、对复杂数据类型(比如arrays和maps)和窗口分析更广泛的支持 2、高扩展性 3、通常用于批处理 (2)Impala更快 1、专业的SQL引擎,提供了5x到50x更好的性能 2、理想的交互式查询和数据分析工具