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 ...
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有不同的侧重适应面,但从客 ...
2022-01-13 15:38 0 4392 推荐指数:
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 ...
Hbase | Hive | Impala | Kudu 区别 ...
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简介 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。 已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询 ...
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 ...
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、概要 1.1 环境信息 hadoop:cdh5.10 os:centos6.7 user:root hive、impala已集成sentry 1.2 访问控制权限 这里通过使用openldap来控制hive、impala的访问权限,即通过用户名、密码来进行访问 ...