数据流:
内存使用:
调度:
容错:
适用面:
Impala相对于Hive所使用的优化技术
Impala的优缺点
Impala****与Hive的异同
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数据存储
使用相同的存储数据池都支持把数据储于HDFS, HBase。
元数据
两者使用相同的元数据。
SQL解释处理
比较相似都是通过词法分析生成执行计划。
执行计划:
Hive: 依赖于MapReduce执行框架,执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce,则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点,过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。
数据流:
Hive: 采用推的方式,每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。
Impala: 采用拉的方式,后续节点通过getNext主动向前面节点要数据,以此方式数据可以流式的返回给客户端,且只要有1条数据被处理完,就可以立即展现出来,而不用等到全部处理完成,更符合SQL交互式查询使用。
内存使用:
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