Impala的优点有哪些_第2页回答

2020-09-22 19:21发布

站内问答 / 大数据
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13条回答
雨陵西 - 每一代青年都有自己的际遇和机缘
2楼 · 2021-09-03 11:30

  1. 支持SQL查询，快速查询大数据。

  2. 可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。

  3. 多种存储格式可以选择（Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile）。

  4. 可以与Hive配合使用。


哈哈哈哈哈哈嗝
3楼 · 2021-09-10 11:11


1)基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。

2)无需转换为Mapreduce，直接访问存储在HDFS，HBase中的数据进行作业调度，速度快。

3)使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

4)支持各种文件格式，如TEXTFILE 、SEQUENCEFILE 、RCFile、Parquet。

5)可以访问hive的metastore，对hive数据直接做数据分析。



1)对内存的依赖大，且完全依赖于hive。

2)实践中，分区超过1万，性能严重下降。

3)只能读取文本文件，而不能直接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


小杨小杨
4楼 · 2021-09-10 16:11

无需转换为MR，大大降低了延迟。


兼容HiveSQL

支持hive基本的一些查询等，hive中的一些复杂结构是不支持的


freediandianer
5楼 · 2021-10-13 17:17

0. 原理

基于内存的分析框架.

1.为什么会有Impala?

hive进行计算太慢了,于是就有了Impala,Impala可以理解为是hive的内存版本.

2.Impala的优点.

  1. hive的升级版本,完全基于内存计算

  2. 会hive 就会Impala

3.什么时候可以用Impala?

当要计算的数据量小于内存时,并且使用频率非常高的,经常要看的数据,而且是变化的数据.

比如说,临时性的需求,最近几天要看的数据,以后又不一定要的数据,这个时候,你不可能去写个spark程序看结果,你要是用hive的话,计算又太慢了.就可以用Impala.

4. Impala的缺点

  1. 完全依赖内存,就是说计算的数据量不能大于内存

5.什么时候不可以用Impala?

不是特别紧急的结果,就不要用Impala.

数据量大于内存的时候,就不要用Impala


希希
6楼 · 2021-10-17 21:15

1.基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。

2.无需转换为Mapreduce，直接访问存储在HDFS，HBase中的数据进行作业调度，速度快。

3.使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

4.支持各种文件格式，如TEXTFILE 、SEQUENCEFILE 、RCFile、Parquet。


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