Hadoop 工具的认识

2018-5-18【来源网络】

在众多大数据框架中,Impala定位类似Hive,不过Impala更关注即席查询SQL的快速解析,对于执行时间过长的SQL,仍旧是Hive更合适。对于GroupBy等SQL查询,Impala进行的是内存计算,因而Impala对机器配置要求较高,官方建议内存128G以上,此类问题Hive底层对应的是传统的MapReduce计算框架,虽然执行效率低,但是稳定性好,对机器配置要求也低。

执行效率是Impala的最大优势,对于存储在HDFS中的数据,Impala的解析速度本来就远快于Hive,有了Kudu加成之后,更是如虎添翼,部分查询执行速度差别可达百倍。

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