impala 概述
什么是Impala？
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。
换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。
为什么选择Impala？
Impala通过使用标准组件（如HDFS，HBase，Metastore，YARN和Sentry）将传统分析数据库的SQL支持和多用户性能与Apache Hadoop的可扩展性和灵活性相结合。
使用Impala，与其他SQL引擎（如Hive）相比，用户可以使用SQL查询以更快的方式与HDFS或HBase进行通信。
Impala可以读取Hadoop使用的几乎所有文件格式，如Parquet，Avro，RCFile。
Impala将相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）用作Apache Hive，为面向批量或实时查询提供熟悉且统一的平台。
与Apache Hive不同，Impala不基于MapReduce算法。 它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。
因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Apache Hive快。
Impala的优点
以下是Cloudera Impala的一些值得注意的优点的列表。
使用impala，您可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS中的数据。
由于在数据驻留（在Hadoop集群上）时执行数据处理，因此在使用Impala时，不需要对存储在Hadoop上的数据进行数据转换和数据移动。
使用Impala，您可以访问存储在HDFS，HBase和Amazon s3中的数据，而无需了解Java（MapReduce作业）。您可以使用SQL查询的基本概念访问它们。
为了在业务工具中写入查询，数据必须经历复杂的提取 - 变换负载（ETL）周期。但是，使用Impala，此过程缩短了。加载和重组的耗时阶段通过新技术克服，如探索性数据分析和数据发现，使过程更快。
Impala正在率先使用Parquet文件格式，这是一种针对数据仓库场景中典型的大规模查询进行优化的柱状存储布局。
Impala的功能
以下是cloudera Impala的功能 -
Impala可以根据Apache许可证作为开源免费提供。
Impala支持内存中数据处理，即，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。
您可以使用Impala使用类SQL查询访问数据。
与其他SQL引擎相比，Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。
使用Impala，您可以将数据存储在存储系统中，如HDFS，Apache HBase和Amazon s3。
您可以将Impala与业务智能工具（如Tableau，Pentaho，Micro策略和缩放数据）集成。
Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。
Impala使用Apache Hive的元数据，ODBC驱动程序和SQL语法。
关系数据库和Impala
Impala使用类似于SQL和HiveQL的Query语言。 下表描述了SQL和Impala查询语言之间的一些关键差异。
| Impala | 关系型数据库 |
|---|---|
| Impala使用类似于HiveQL的类似SQL的查询语言。 | 关系数据库使用SQL语言。 |
| 在Impala中，您无法更新或删除单个记录。 | 在关系数据库中，可以更新或删除单个记录。 |
| Impala不支持事务。 | 关系数据库支持事务。 |
| Impala不支持索引。 | 关系数据库支持索引。 |
| Impala存储和管理大量数据（PB）。 | 与Impala相比，关系数据库处理的数据量较少（TB）。 |
Hive，Hbase和Impala
虽然Cloudera Impala使用与Hive相同的查询语言，元数据和用户界面，但在某些方面它与Hive和HBase不同。 下表介绍了HBase，Hive和Impala之间的比较分析。
| HBase | Hive | Impala |
|---|---|---|
| HBase是基于Apache Hadoop的宽列存储数据库。 它使用BigTable的概念。 | Hive是一个数据仓库软件。 使用它，我们可以访问和管理基于Hadoop的大型分布式数据集。 | Impala是一个管理，分析存储在Hadoop上的数据的工具。 |
| HBase的数据模型是宽列存储。 | Hive遵循关系模型。 | Impala遵循关系模型。 |
| HBase是使用Java语言开发的。 | Hive是使用Java语言开发的。 | Impala是使用C ++开发的。 |
| HBase的数据模型是无模式的。 | Hive的数据模型是基于模式的。 | Impala的数据模型是基于模式的。 |
| HBase提供Java，RESTful和Thrift API。 | Hive提供JDBC，ODBC，Thrift API。 | Impala提供JDBC和ODBC API。 |
| 支持C，C＃，C ++，Groovy，Java PHP，Python和Scala等编程语言。 | 支持C ++，Java，PHP和Python等编程语言。 | Impala支持所有支持JDBC / ODBC的语言。 |
| HBase提供对触发器的支持。 | Hive不提供任何触发器支持。 | Impala不提供对触发器的任何支持。 |
所有这三个数据库 -
是NOSQL数据库。
可用作开源。
支持服务器端脚本。
按照ACID属性，如Durability和Concurrency。
使用分片进行分区。
Impala的缺点
使用Impala的一些缺点如下 -
- Impala不提供任何对序列化和反序列化的支持。
- Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。
- 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。