impala与hive的区别1

：“Impala与Hive的区别1” ：本话题主要探讨了Impala与Hive在大数据查询和处理方面的差异。Impala利用LLVM生成运行代码，针对特定查询优化性能，同时利用硬件指令如SSE4.2提高执行效率。 ：“hive” 【知识点详细说明】： 1. Impala 架构设计： - Impala是由Cloudera开发的实时交互SQL查询工具，旨在提供比Hive更高效的查询速度。它摒弃了Hive依赖的MapReduce批处理方式，采用分布式查询引擎，直接从HDFS或HBase读取数据进行查询。 - Impala的组件包括Impalad、State Store和CLI： - Impalad：驻留在DataNode上，负责接收查询请求，解析SQL，生成执行计划，并在各个节点之间分发任务，同时与State Store保持通信以确保集群健康。 - State Store：跟踪Impalad的状态，维护健康节点列表，确保查询任务被正确分配。 - CLI：提供用户界面，如Impala Shell，以及JDBC和ODBC接口，方便用户交互。 2. Impala与Hive的关系： - Impala和Hive都是基于Hadoop的数据查询系统，但在应用场景上有区别。Hive适合长时间的批处理查询，而Impala则专为实时交互式SQL查询设计，适合快速数据分析。 - 它们共享一些特性，如元数据、SQL语法、文件格式和ODBC/JDBC驱动，使得用户可以在两者之间切换使用。 - 在实际操作中，可以先用Hive做数据预处理，然后用Impala进行快速的分析。 3. Impala的查询处理流程： - Impala采用Java前端和C++后端的结构。Coordinator节点负责接收查询，通过JNI调用Java前端解析SQL，生成执行计划树。 - 执行计划树转化为多个PlanFragment，每个Fragment表示一个并行可执行的任务，其中0号Fragment负责汇总结果。 - PlanFragment可以并行执行，叶子节点通常是数据扫描操作，分布式执行确保高效率。 总结来说，Impala通过优化的查询引擎和硬件加速实现了对大数据的快速查询，与Hive相比，Impala更适合实时分析，而Hive更适合批处理场景。两者的结合使用可以充分利用Hadoop生态系统的不同优势，满足各种分析需求。