Impala与Hive的关系及应用场景

Impala和Hive的关系可以概括为：互补与并存，而非替代。

它们两者都是构建在Hadoop之上的SQL查询引擎，共享相同的存储层（如HDFS）和元数据（Hive Metastore），但它们的架构设计和适用场景有显著区别。

下面我们从几个维度来详细解释它们的关系。

核心关系：共享与互补

1. 共享底层数据

   • 存储：两者都直接读取HDFS或云存储（如S3、ADLS）上的数据文件，支持相同的格式，如TextFile、SequenceFile、Avro、RCFile，尤其是ORC和Parquet这两种列式存储格式。
   • 元数据：两者都使用Hive Metastore。这意味着你在Hive中创建一张表，Impala可以直接查询，反之亦然。这极大地简化了数据管理，实现了“一份数据，多种计算引擎”。

2. 互补的架构与场景

   • Hive：基于MapReduce或Tez等执行引擎。它的工作模式是“批处理”。

     • 优点：稳定、容错性极好、适合处理超大规模数据（ETL任务）、扩展性强。
     • 缺点：延迟高，查询通常需要几十秒甚至分钟级。
     • 场景：离线数据处理、数据仓库、大型ETL作业。适合对时间不敏感的重型批处理任务。