Impala 和 hBASE 的区别

Impala和hBASE都是在大数据处理领域非常受欢迎的工具，但是它们在很多方面都有区别。下面将从不同的角度来介绍它们的主要区别。

数据库类型

Impala是一种SQL支持高性能分布式分析的MPP数据库类型，它是基于Hadoop生态系统的，可与远程服务进行交互。Impala使用类似于Hive的查询引擎，具有快速的持久化和分析功能。

hBASE是一个分布式NoSQL数据库，通常用于存储非结构化或半结构化数据。它的数据模型是简单的键/值对，其中键是一个字符串，值可以是任何类型的数据（例如JSON，HTML等）。

数据处理速度

Impala的速度通常比hBASE更快。因为它是一个MPP数据库，可以快速处理大量数据。Impala是一种基于内存的SQL引擎，在执行查询时，Impala可以操作以GB为单位的数据更快地进行查询。

hBASE的处理速度通常比Impala稍慢。因为hBASE需要将数据移动到适当的节点，每个节点都必须使用HDFS访问数据。但是，当在需要高度可扩展性的大数据环境中进行大数据存储和处理时，hBASE是一个优秀的选择。

数据一致性

Impala是一种关系数据库，因此在进行更改时，可以保证数据的一致性。当更新和删除操作执行时，Impala总是尝试将更改反映到表中，以便用户可以按预期查看更新后的结果。

hBASE是一种“线性”数据库，无法保证强一致性。hBASE主张最终一致性，即在进行修改时，数据可能会被分布式而异地修改，然后变得具有一致性。因此，在hBASE中，数据查询可能会返回旧数据。

数据存储方式

Impala通常将表存储在HDFS存储层中，因此它不需要存储其自己的数据，可以直接从存储层中检索数据。这意味着Impala可以通过在HDFS上的数据逐步增加来进行扩展。

hBASE可以存储PB级别的数据量，并且具有自己的存储引擎。它可以管理存储在HDFS文件系统中的非结构化或半结构化数据，使得在hBASE上进行大规模数据处理变得更加容易。

结论

总的来说，Impala适合需要快速，具有高性能和强一致性的MPP数据库。而hBASE适合大规模的非结构化数据存储和处理，具有高度可扩展性和最终一致性，因此可以作为Impala的另一种选择。