用来处理存储在Hadoop集群中大量数据的大规模并行处理的sql查询引擎，它是由C++和Java编写的开源软件，它提供了访问Hadoop中分布式文件系统中的数据的最快的方法。
1.使用Impala，与其他SQL引擎（如Hive）相比，用户可以使用SQL查询以更快的方式与HDFS或HBase进行通信。
2.Impala将相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）用作Apache Hive，为面向批量或实时查询提供熟悉且统一的平台。
3.减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Apache Hive快。
虽然Cloudera Impala使用与Hive相同的查询语言，元数据和用户界面，但在某些方面它与Hive和HBase不同。 下表介绍了HBase，Hive和Impala之间的比较分析。
一、
HBase是基于Apache Hadoop的宽列存储数据库。 它使用BigTable的概念。
Hive是一个数据仓库软件。 使用它，我们可以访问和管理基于Hadoop的大型分布式数据集。
Impala是一个管理，分析存储在Hadoop上的数据的工具。
二、
HBase的数据模型是宽列存储。
Hive遵循关系模型。
Impala遵循关系模型。
三、
HBase是使用Java语言开发的。
Hive是使用Java语言开发的。
Impala是使用C ++开发的。
四、
HBase的数据模型是无模式的。
Hive的数据模型是基于模式的。
Impala的数据模型是基于模式的。
HBase提供Java，RESTful和Thrift API。
Hive提供JDBC，ODBC，Thrift API。
Impala提供JDBC和ODBC API。
六、
HBase支持C，C＃，C ++，Groovy，Java PHP，Python和Scala等编程语言。
Hive支持C ++，Java，PHP和Python等编程语言。
Impala支持所有支持JDBC / ODBC的语言。
七、
HBase提供对触发器的支持。
Hive不提供任何触发器支持。
Impala不提供对触发器的任何支持。
Original: https://www.cnblogs.com/lmandcc/p/16002906.html
Author: lmandcc
Title: Impala的使用
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