数据存储

使用相同的存储数据池都支持把数据存储于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：

Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。

Impala: 在遇到内存放不下数据时，当前版本1.0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一 定的限制，最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作(insert除外)

调度

Hive任务的调度依赖于Hadoop的调度策略。

Impala的调度由自己完成，目前的调度算法会尽量满足数据的局部性，即扫描数据的进程应尽量靠近数据本身所在的物理机器。但目前调度暂时还没有考虑负载均衡的问题。从Cloudera的资料看，Impala程序的瓶颈是网络IO，目前Impala中已经存在对Impalad机器网络吞吐进行统计，但目前还没有利用统计结果进行调度。

容错

Hive任务依赖于Hadoop框架的容错能力，可以做到很好的failover

Impala中不存在任何容错逻辑，如果执行过程中发生故障，则直接返回错误。当一个Impalad失败时，在这个Impalad上正在运行的所有query都将失败。但由于Impalad是对等的，用户可以向其他Impalad提交query，不影响服务。当StateStore失败时，也不会影响服务，但由于Impalad已经不能再更新集群状态，如果此时有其他Impalad失败，则无法及时发现。这样调度时，如果谓一个已经失效的Impalad调度了一个任务，则整个query无法执行。

三、Impala Shell

1、Impala 外部shell

不进入Impala内部，直接执行的ImpalaShell

例如：

$impala-shell -h -- 通过外部Shell查看Impala帮助

$impala-shell -p select count(*) from t_stu -- 显示一个SQL语句的执行计划

下面是Impala的外部Shell的一些参数：

-h (--help) 帮助

-v (--version) 查询版本信息

-V (--verbose) 启用详细输出

--quiet 关闭详细输出

-p 显示执行计划

-i hostname (--impalad=hostname) 指定连接主机格式hostname：port 默认端口21000, impalad shell 默认连接本机impalad

- r(--refresh_after_connect)刷新所有元数据

-q query (--query=query) 从命令行执行查询，不进入impala-shell

-d default_db (--database=default_db) 指定数据库

-B(--delimited)去格式化输出

--output_delimiter=character 指定分隔符

--print_header 打印列名

-f query_file(--query_file=query_file)执行查询文件，以分号分隔

-o filename (--output_file filename) 结果输出到指定文件

-c 查询执行失败时继续执行

-k (--kerberos) 使用kerberos安全加密方式运行impala-shell

-l 启用LDAP认证

-u 启用LDAP时，指定用户名

2、Impala内部Shell

#impala shell进入

#普通连接

impala-shell

#impala shell命令

#查看impala版本

select version;

#特殊数据库

#default，建立的没有指定任何数据库的新表

#_impala_builtins，用于保存所有内置函数的系统数据库

#库操作

#创建

create database tpc;

#展示

show databases;

#展示库名中含有指定(格式)字符串的库展示

#进入

use tpc;

#当前所在库

select current_database();

#表操作

#展示(默认default库的表)

show tables;

#指定库的表展示

show tables in tpc;

#展示指定库中表名中含有指定字符串的表展示

show tables in tpc like 'customer*';

#表结构

describe city; 或 desc city;

#select insert create alter

#表导到另一个库中(tcp:city->d1:city)

alter table city rename to d1.city

#列是否包含null值

select count(*) from city where c_email_address is null

#hive中 create、drop、alter,切换到impala-shell中需要如下操作

invalidate metadata

#hive中 load、insert、change表中数据(直接hdfs命令操作),切换到impala-shell中需要如下操作

refresh table_name

3、参考文章