Impala自称数据查询效率比Hive快几倍甚至数十倍，它之所以这么快的原因大致有以下几点： 真正的MPP（大规模并行处理）查询引擎。 使用C++开发而不是Java，降低运行负荷。 运行时代码生成（LLVM IR），提高效率。 全新 ...

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 ...

impala中使用复杂类型(Hive): 如果Hive中创建的表带有复杂类型（array，struct，map），且储存格式（stored as textfile）为text或者默认，那么在impala中将无法查询到该表解决办法： 另建一张字段一致的表，将stored ...

1. Impala架构 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query ...

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 ...

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 ...

Impala的UDF有两种： 　　Native Imapal UDF:使用C++开发的，性能极高，官方性能测试比第二种高出将近10倍 　　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 第一种方式请参考我转载的文章【转 ...

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 ...