impala 和hive查询性能简单对比

最新推荐文章于 2022-10-25 23:46:36 发布
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分类专栏： impala Hive
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SDKLHKJAS/article/details/100016132
这篇博客对比了Impala和Hive在处理一亿级数据查询时的性能。通过Sqoop将数据从Oracle导入到Hive，Hive查询行数耗时约2分钟。而Impala在相同场景下，复杂查询的执行速度远快于Hive，首次用时15秒，后续查询仅需3秒。实验展示了Impala在大数据分析上的高效能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                                          Sqoop 一亿级数据导入测试

用SQOOP从oracel 中把数据倒入到hive中做测试

首先表是这样的

服务器资源

Sqoop 导入脚本

 

 

sqoop import --hive-import \

--connect jdbc:oracle:thin:@10.32.3.4:1521/orcl \

--username xjcs \

--password xjcs \

--table MDL_HLBF_2 \

最低0.47元/天 解锁文章
hive&impala查询准备工作
实用的博客
02-12 624
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impala为什么比hive快
09-25 1573
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impala和hive的笔记
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09-24
大规模数据查询Hive及Impala技术原理及架构
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日进一步
12-15 7572
背景说明： 基于CHD quick VM环境，在一个VM中同时包含了HDFS、YARN、HBase、Hive、Impala等组件。 本文将一个文本数据从HDFS加载到Hive，同步元数据后，在Impala中进行数据操作。 ----------------------------------------------------------------------------------
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紫天专栏
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Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。在介绍Impala之前需要先介绍Google的Dremel系统
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匠人精神，持之以恒！
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1. 什么是实时分析（在线查询）系统？ 大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客户投诉处理，实时数据分析，在线查询等等过。因为是查询应用，通常有以下特点： a. 时延低（秒级别）。 b. 查询条件复杂（多个维度，维度不固定），有简单（带有ID)。 c. 查询范围大（通常查询表记录在几十亿级别）。 d. 返回结果数小（几十条甚至几千条）。 e. 并发数要求高（几百上千同时并发）。 f. 支持SQL（这个业界基本上达成共识了，原因是很难找到一个又会数据分析，还能写JA
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