Apache Hive 和 Apache Impala 之间的区别

Apache Hive 和 Apache Impala 是 Hadoop 生态系统中两个流行的数据仓库解决方案。两者都有自己的优缺点，本文将探讨它们之间的不同之处。

Hive 简介

Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库解决方案，它可以将结构化和非结构化数据导入到 HDFS，并提供了 SQL 类语言（称为 HiveQL）以查询数据。Hive 还可以持久化表格和视图，这使得用户可以像使用传统数据库一样进行数据分析和查询。

Impala 简介

Apache Impala 是一个快速的分布式 SQL 查询引擎，它可以直接访问 HDFS 中的数据。Impala 是一个 C++ 实现，通过分布式并行处理大型数据集，使查询响应时间更快，适用于交互式查询等场景。

区别

语言

HiveQL 和标准 SQL 语言类似，但有一些差异，因为 HiveQL 是基于 Hadoop 的 MapReduce 框架，如果你熟悉 SQL 语言，使用 HiveQL 应该不会太困难。Impala 支持 ANSI SQL 语言，对于熟悉 SQL 语言的开发者，Impala 更容易上手。

性能

Impala 是在 Hadoop 的核心组件HDFS之上构建的，因此 Impala 可以直接在数据存储位置执行查询，避免了从磁盘读取以及 shuffling 和 sorting 所带来的开销，而 HiveQL 查询在表中执行时，需要将表数据复制到别处（通常是 Hive Warehouse）并在那里分析数据。因此，Impala 相对于 Hive，在数据查询的速 度上拥有较大的优势。

应用场景

Hive 在数据仓库的大规模批量处理场景下具有优势，适合于处理大量数据，但通常需要牺牲查询响应时间。而 Impala 适用于交互式查询等场景，适合那些要求更快查询结果的应用及用户。

结论

Apache Hive 和 Apache Impala 是两种不同的数据仓库解决方案，各有自己的优点和适用场景。开发者应具体情况下进行选择。如果要处理大量数据，且不要求查询响应时间较短，使用 Hive 是一个不错的选择。如果需要更快的查询响应时间，可以考虑使用 Impala。