1、執行速度不同：
Hive：底層基於Hadoop的MapReduce引擎，計算過程中經常要走shuffle過程，速度比較慢
Impala：底層基於內存，執行效率高，是Hive執行速度的5-50倍之間。
2、使用的函數之間有區別：
Hive：使用 concat() | concat_ws() 函數，連接的字段類型沒有限制
Impala：使用 concat() | concat_ws() 函數，連接的字段類型必須是string類型
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Hive：中有split(執行字段，指定切分符 ) [指定返回的列標] 函數 注意：索引以0開始
Impala：中有split_part(執行字段，指定切分符，指定返回的列標 ) 函數 注意：索引以1開始
3、關鍵字之間的區別：
hive： group by 后不能使用字段的別名
Impala：group by 后可以使用字段的別名
4、函數使用的不同
hive中concat() | concat_ws()函數可以拼接不同類型的字段
impala中concat() | concat_ws()函數只能拼接string類型的字段。如果不是string類型，需要使用cast(字段 as string)
一般SQL的執行順序：可以參考：MySQL中的注意事項 - SailorG - 博客園 (cnblogs.com)
- from
- join on
- where
- group by
- having
- select
- distinct
- union
- order by
在hive中group by后不能使用select后顯示字段的別名
在Impala、MySQL等【有待進一步驗證】數據庫中group by后面可以使用select后顯示字段的別名
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有待進一步整理