原文:impala为什么比hive快

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。 全新的执行引擎 不是Mapreduce 。 在执行SQL语句的时候,Impala不会把中间数据写入到磁盘,而是在内存中完成了所有的处理。 使用Impala的时候,查询任务会马 ...

2019-09-25 17:59 0 511 推荐指数:

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ImpalaHive的比较

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 ...

Thu Apr 03 21:38:00 CST 2014 0 9235
ImpalaHive的区别

ImpalaHive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 ...

Thu Jan 13 23:38:00 CST 2022 0 4392
ImpalaHive的关系(详解)

ImpalaHive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 ...

Mon Mar 30 21:56:00 CST 2020 0 2061
impala操作hase、hive

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 ...

Sat Feb 23 02:23:00 CST 2019 0 831
hiveimpala集成ldap

1、概要 1.1 环境信息 hadoop:cdh5.10 os:centos6.7 user:root hiveimpala已集成sentry 1.2 访问控制权限 这里通过使用openldap来控制hiveimpala的访问权限,即通过用户名、密码来进行访问 ...

Wed May 17 02:29:00 CST 2017 0 3750
ImpalaHive的关系(详解)

ImpalaHive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 ...

Sat Apr 29 22:45:00 CST 2017 5 51553
Impala 加载Hive的UDF

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 ...

Fri Jun 29 04:15:00 CST 2018 0 2395
HiveImpala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 ...

Thu May 27 00:42:00 CST 2021 0 2113
 
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