Impala自稱數據查詢效率比Hive快幾倍甚至數十倍，它之所以這么快的原因大致有以下幾點： 真正的MPP（大規模並行處理）查詢引擎。 使用C++開發而不是Java，降低運行負荷。 運行時代碼生成（LLVM IR），提高效率。 全新 ...

Impala和Hive的關系 　　Impala是基於Hive的大數據實時分析查詢引擎，直接使用Hive的元數據庫Metadata,意味着impala元數據都存儲在Hive的metastore中。並且impala兼容Hive的sql解析，實現了Hive的SQL語義的子集，功能還在不斷 ...

impala中使用復雜類型(Hive): 如果Hive中創建的表帶有復雜類型（array，struct，map），且儲存格式（stored as textfile）為text或者默認，那么在impala中將無法查詢到該表解決辦法： 另建一張字段一致的表，將stored ...

1. Impala架構 Impala是Cloudera在受到Google的Dremel啟發下開發的實時交互SQL大數據查詢工具，Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理，而是通過使用與商用並行關系數據庫中類似的分布式查詢引擎（由Query ...

Impala和Hive的關系 Impala是基於Hive的大數據實時分析查詢引擎，直接使用Hive的元數據庫Metadata,意味着impala元數據都存儲在Hive的metastore中。並且impala兼容Hive的sql解析，實現了Hive的SQL語義的子集，功能還在不斷的完善中 ...

Impala和Hive的關系 　　Impala是基於Hive的大數據實時分析查詢引擎，直接使用Hive的元數據庫Metadata,意味着impala元數據都存儲在Hive的metastore中。並且impala兼容Hive的sql解析，實現了Hive的SQL語義的子集，功能還在不斷的完善 ...

Impala的UDF有兩種： 　　Native Imapal UDF:使用C++開發的，性能極高，官方性能測試比第二種高出將近10倍 　　Hive的UDF:是Hive中的UDF，直接加載到Impala中，優點是不需要任何改動，完全跟Hive中用法相同 第一種方式請參考我轉載的文章【轉 ...

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 ...