而 Impala 主要支持 Parquet、ORC 这种列式存储格式,对数据压缩和查询性能更有优势。 数据一致性:由于 Hive 是基于 MapReduce 的批处理框架,它的查询结果可能会有延迟。而 Impala 是实时查询引擎,数据的一致性会更高。 总的来说,如果对于查询性能和实时性有较高要求的话,可以选择 Impala;如果数据规模较大,不需要...
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...
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,可以在内存中直接查询数据,而Hive是一个基于MapReduce的批处理框架。 数据存储格式:Impala支持多种数据存储格式,如Parquet、Avro和RCFile等,而Hive通常使用的是Hive自己的存储格式,如ORC和RCFile。 SQL语法支持:Impala支持更多的SQL语法和函数,而...
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...
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，依赖HDFS完成数据存储，依赖于MapReduce处理数据。其本身并不存储数据。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，通过编写HiveQL语句，运行具体的MapReduce任务。2、特征：1）采用批处理方式处理海量数据。2）提供了ETL工具。3、Hive架构：Hive的体系结构可以分为以下几部分：...
三、HIVE通用调优 1、orc存储和snappy压缩 2、fetch抓取与MR本地模式 3、join优化 3、数据倾斜优化 4、其他优化 总结 前言 数据仓库是为了解决大数据分析而产生的数据存储平台,简称数仓:DW(DataWarehouse),面向分析的集成化数据平台,分析结果给公司提供决策依据。
Hive的UDF:是Hive中的UDF,直接加载到Impala中,优点是不需要任何改动,完全跟Hive中用法相同。 这里选择方法二,来添加Impala的函数。 1. hive 函数位置: 该function所在的jar包是在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hive/lib/hive-exec-1.1.0-cdh5.13.3.jar。
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: 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,可以在内存中直接查询数据,而Hive是一个基于MapReduce的批处理框架。 数据存储格式:Impala支持多种数据存储格式,如Parquet、Avro和RCFile等,而Hive通常使用的是...
Hive和Impala的区别 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...
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。 Impala和Hive的关系 Impala是基于Hive的大数据实时分析查...