本文主要是介绍impala与hive的比较以及impala的优缺点，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Impala相对于Hive所使用的优化技术
- 没有使用MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。与MapReduce相比：Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，减少了把中间结果写入磁盘的步骤，再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。
- 使用LLVM产生运行代码，针对特定查询生成特定代码，同时使用Inline的方式减少函数调用的开销，加快执行效率。
- 充分利用可用的硬件指令（2）。
- 更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。
- 通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。
- 最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。
Impala与Hive的异同
相同点：
- 数据存储：使用相同的存储数据池都支持把数据存储于HDFS, HBase。
- 元数据：两者使用相同的元数据。
- SQL解释处理：比较相似都是通过词法分析生成执行计划。
不同点：
执行计划：
- Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
- Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。
数据流：
- Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。
- Impala: 采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用。
内存使用：
- Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。
- Impala: 在遇到内存放不下数据时，当前版本0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。
调度：
- Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。
- Impala: 调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。调度器目前还比较简单，在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到，现在还没有考虑负载，网络IO状况等因素进行调度。但目前Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。
容错：
- Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。
- Impala: 在查询过程中，没有容错逻辑，如果在执行过程中发生故障，则直接返回错误（这与Impala的设计有关，因为Impala定位于实时查询，一次查询失败，再查一次就好了，再查一次的成本很低）。但从整体来看，Impala是能很好的容错，所有的Impalad是对等的结构，用户可以向任何一个Impalad提交查询，如果一个Impalad失效，其上正在运行的所有Query都将失败，但用户可以重新提交查询由其它Impalad代替执行，不会影响服务。对于State Store目前只有一个，但当State Store失效，也不会影响服务，每个Impalad都缓存了State Store的信息，只是不能再更新集群状态，有可能会把执行任务分配给已经失效的Impalad执行，导致本次Query失败。
适用面：
- Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。
- Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。
Impala的优缺点
优点：
- 支持SQL查询，快速查询大数据。
- 可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。
- 多种存储格式可以选择（Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile）。
- 可以与Hive配合使用。
缺点：
- 不支持用户定义函数UDF。
- 不支持text域的全文搜索。
- 不支持Transforms。
- 不支持查询期的容错。
- 对内存要求高。
在Cloudera的测试中，Impala的查询效率比Hive有数量级的提升。从技术角度上来看，Impala之所以能有好的性能，主要有以下几方面的原因。
- Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。
- 省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。
- Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。
- 通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。
- 用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。
- 使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。
虽然Impala是参照Dremel来实现的，但它也有一些自己的特色，例如Impala不仅支持Parquet格式，同时也可以直接处理文本、SequenceFile等Hadoop中常用的文件格式。另外一个更关键的地方在于，Impala是开源的，再加上Cloudera在Hadoop领域的领导地位，其生态圈有很大可能会在将来快速成长。
原文地址：https://blog.csdn.net/gemini_two/article/details/78992484
这篇关于impala与hive的比较以及impala的优缺点的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
