Hive vs Impala

目标

Apache Hive和Impala都可以在HDFS上执行查询，但是他们之间存在一些不同，在这片文章中，将会做一下对比。

介绍

Hive

一般使用Hive做数据密集型任务，例如查询，分析，处理，可视化。刚开始是由Facebook开发。Hive是基于Hadoop平台构建的数据仓库，当然也兼容其他的文件系统，例如S3。Hive提供HQL语言来读取数据并转换查询到MapReduce，Tez，Spark jobs，Hive有以下特性

提供索引加速处理

Hive支持各种类型的存储，例如文本，RCFile，HBase，ORC

支持元数据存储

支持SQL查询，尽管底层会把SQL转换为MapReduce，Tez，Spark

处理字符串，日期数据时，可以使用内建方法，也可以自建方法

Impala

Impala是一个开源的MPP SQL引擎。可以在HDFS，Hbase上运行查询。在数据处理时，impala并不会优先在节点之间移动数据，可以与Hadoop生态系统很好集成。作为一个开源的交互式BI任务，Impala的统一资源管理是它成为一个标准。

Impala支持HDFS，Hbase

Impala支持Hadoop文件格式，例如文本，LZO，Avro，RCFile，Parquet

支持Kerberos验证

集成Sentry，也支持基于角色的授权

Hive vs Impala

HiveImpala

查询处理	普遍存在冷启动的问题	避免可能的启动压力，Impala后端进程总是处在启动状态，随时处理查询
中间结果	Hive会物质化中间结果，这样增加可伸缩性，容错能力，但是会减慢数据处理速度	在executors之间进行流式传输中间结果，但是会带来伸缩性问题
运行期间	在编译时间，Hive形成查询表达式	在运行期间，Impala形成代码
交互式计算	对于交互式查询，Hive并不是理想	对于交互式查询，Impala是可选的
类型	是基于批量的Hadoop MapReduce	更像MPP数据库
复杂类型	支持复杂类型	不支持复杂类型
查询执行	Hive查询的结果具有容错能力，尽管有节点宕机	在查询执行中，如果节点宕机，那么Impala重新执行
性能	Hive适合运行中等或者高级复杂查询，低端查询使用Hive LLAP	尽管Impala一直在优化复杂查询，但是更适合低端查询
查询SQL	Hive LLAP允许进行亚秒级的交互式查询，不需要额外的分析工具	提供快速的，交互式的SQL查询
时间消耗	Hive LLAP的动态运行特性减少工作压力，使用LLAP可以减少时间消耗	对于简单的查询，消耗更少的时间，但是对于复杂的查询，比LLAP消耗更多的时间
直接交互	LLAP是一个长运行的进程，可以代替与HDFS直连，紧密集成基于DAG框架	Impala需要在HDFS，hbase上有文件
ETL jobs	对于长运行的jobs，Hive是理想的选择	NA
速度	NA	Impala比Hive块6-69倍

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Hive vs Impala的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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