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Impala 與Hive都是構(gòu)建在Hadoop之上的數(shù)據(jù)查詢工具,但是各有不同側(cè)重,那么我們?yōu)槭裁匆瑫r(shí)使用這兩個(gè)工具呢?單獨(dú)使用Hive或者Impala不可以嗎?
一、介紹Impala和Hive
(1)Impala和Hive都是提供對(duì)HDFS/Hbase數(shù)據(jù)進(jìn)行SQL查詢的工具,Hive會(huì)轉(zhuǎn)換成MapReduce,借助于YARN進(jìn)行調(diào)度從而實(shí)現(xiàn)對(duì)HDFS的數(shù)據(jù)的訪問(wèn),而Impala直接對(duì)HDFS進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。但是他們都是提供如下的標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)句,在機(jī)身里運(yùn)行。
(2)Apache Hive是MapReduce的高級(jí)抽象,使用HiveQL,Hive可以生成運(yùn)行在Hadoop集群的MapReduce或Spark作業(yè)。Hive最初由Facebook大約在2007年開(kāi)發(fā),現(xiàn)在是Apache的開(kāi)源項(xiàng)目。
Apache Impala是高性能的專用SQL引擎,使用Impala SQL,因?yàn)?/span>Impala無(wú)需借助任何的框架,直接實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)塊的查詢,所以查詢延遲毫秒級(jí)。Impala受到Google的Dremel項(xiàng)目啟發(fā),2012年由Cloudera開(kāi)發(fā),現(xiàn)在是Apache開(kāi)源項(xiàng)目。
二、Impala和Hive有什么不同?
(1)Hive有很多的特性:
1、對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)類型(比如arrays和maps)和窗口分析更廣泛的支持
2、高擴(kuò)展性
3、通常用于批處理
(2)Impala更快
1、專業(yè)的SQL引擎,提供了5x到50x更好的性能
2、理想的交互式查詢和數(shù)據(jù)分析工具
3、更多的特性正在添加進(jìn)來(lái)
三、高級(jí)概述:
四、為什么要使用Hive和Impala?
1、為數(shù)據(jù)分析人員帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)分析能力,不需要軟件開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用已掌握的SQL知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。
2、比直接寫(xiě)MapReduce或Spark具有更好的生產(chǎn)力,5行HiveQL/Impala SQL等同于200行或更多的Java代碼。
3、提供了與其他系統(tǒng)良好的互操作性,比如通過(guò)Java和外部腳本擴(kuò)展,而且很多商業(yè)智能工具支持Hive和Impala。
五、Hive和Impala使用案例
(1)日志文件分析
日志是普遍的數(shù)據(jù)類型,是當(dāng)下大數(shù)據(jù)時(shí)代重要的數(shù)據(jù)源,結(jié)構(gòu)不固定,可以通過(guò)Flume和kafka將日志采集放到HDFS,然后分析日志的結(jié)構(gòu),根據(jù)日志的分隔符去建立一個(gè)表,接下來(lái)運(yùn)用Hive和Impala 進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。例如:
(2)情感分析
很多組織使用Hive或Impala來(lái)分析社交媒體覆蓋情況。例如:
(3)商業(yè)智能
很多領(lǐng)先的BI工具支持Hive和Impala
看了Hive和Impala的作用及功效闡述,對(duì)于掌握Hadoop數(shù)據(jù)處理有著重要作用。大家在平常要多去積累和總結(jié)經(jīng)驗(yàn),不斷提升技能水平。我自己平時(shí)除了總結(jié)自己的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),還喜歡看別人分享的知識(shí),取長(zhǎng)補(bǔ)短,對(duì)于完善自己的知識(shí)架構(gòu)有著重要作用。像“CSDN”論壇,“大數(shù)據(jù)cn”,“大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)習(xí)中心”微信服務(wù)號(hào)都挺不錯(cuò),總之,努力汲取多方面知識(shí),我們就會(huì)取得更大進(jìn)步!
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