Impala 與Hive都是構(gòu)建在Hadoop之上的數(shù)據(jù)查詢工具，但是各有不同側(cè)重，那么我們?yōu)槭裁匆瑫r(shí)使用這兩個(gè)工具呢？單獨(dú)使用Hive或者Impala不可以嗎？

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一、介紹Impala和Hive

（1）Impala和Hive都是提供對(duì)HDFS/Hbase數(shù)據(jù)進(jìn)行SQL查詢的工具，Hive會(huì)轉(zhuǎn)換成MapReduce，借助于YARN進(jìn)行調(diào)度從而實(shí)現(xiàn)對(duì)HDFS的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，而Impala直接對(duì)HDFS進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。但是他們都是提供如下的標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)句，在機(jī)身里運(yùn)行。

（2）Apache Hive是MapReduce的高級(jí)抽象，使用HiveQL,Hive可以生成運(yùn)行在Hadoop集群的MapReduce或Spark作業(yè)。Hive最初由Facebook大約在2007年開(kāi)發(fā),現(xiàn)在是Apache的開(kāi)源項(xiàng)目。

Apache Impala是高性能的專(zhuān)用SQL引擎，使用Impala SQL，因?yàn)镮mpala無(wú)需借助任何的框架，直接實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)塊的查詢，所以查詢延遲毫秒級(jí)。Impala受到Google的Dremel項(xiàng)目啟發(fā)，2012年由Cloudera開(kāi)發(fā)，現(xiàn)在是Apache開(kāi)源項(xiàng)目。

二、Impala和Hive有什么不同？

（1）Hive有很多的特性：

1、對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型（比如arrays和maps）和窗口分析更廣泛的支持

2、高擴(kuò)展性

3、通常用于批處理

（2）Impala更快

1、專(zhuān)業(yè)的SQL引擎，提供了5x到50x更好的性能

2、理想的交互式查詢和數(shù)據(jù)分析工具

3、更多的特性正在添加進(jìn)來(lái)

三、高級(jí)概述：

四、為什么要使用Hive和Impala?

1、為數(shù)據(jù)分析人員帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)分析能力,不需要軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用已掌握的SQL知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。

2、比直接寫(xiě)MapReduce或Spark具有更好的生產(chǎn)力，5行HiveQL/Impala SQL等同于200行或更多的Java代碼。

3、提供了與其他系統(tǒng)良好的互操作性，比如通過(guò)Java和外部腳本擴(kuò)展，而且很多商業(yè)智能工具支持Hive和Impala。

五、Hive和Impala使用案例

（1）日志文件分析

日志是普遍的數(shù)據(jù)類(lèi)型，是當(dāng)下大數(shù)據(jù)時(shí)代重要的數(shù)據(jù)源，結(jié)構(gòu)不固定，可以通過(guò)Flume和kafka將日志采集放到HDFS，然后分析日志的結(jié)構(gòu)，根據(jù)日志的分隔符去建立一個(gè)表，接下來(lái)運(yùn)用Hive和Impala 進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。例如：

（2）情感分析

很多組織使用Hive或Impala來(lái)分析社交媒體覆蓋情況。例如：

（3）商業(yè)智能

很多領(lǐng)先的BI工具支持Hive和Impala

看了Hive和Impala的作用及功效闡述，對(duì)于掌握Hadoop數(shù)據(jù)處理有著重要作用。大家在平常要多去積累和總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，不斷提升技能水平。我自己平時(shí)除了總結(jié)自己的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，還喜歡看別人分享的知識(shí)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，對(duì)于完善自己的知識(shí)架構(gòu)有著重要作用。像“CSDN”論壇，“大數(shù)據(jù)cn”，“大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)習(xí)中心”微信服務(wù)號(hào)都挺不錯(cuò)，總之，努力汲取多方面知識(shí)，我們就會(huì)取得更大進(jìn)步！

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