Hive是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可對(duì)存儲(chǔ)在HDFS上的文件中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)整理、特殊查詢和分析處理，提供了類似于SQL語(yǔ)言的查詢語(yǔ)言–HiveQL，可通過(guò)HQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MR統(tǒng)計(jì)，Hive將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MR任務(wù)進(jìn)行執(zhí)行。
一、概述
1-1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相對(duì)穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反應(yīng)歷史變化(Time Variant)的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)通常含四個(gè)層次：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用。
數(shù)據(jù)源：是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源，含外部數(shù)據(jù)、現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)和文檔資料等;
數(shù)據(jù)集成：完成數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載任務(wù)，數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)采用ETL(Extract-Transform-Load)工具以固定的周期加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理：此層次主要涉及對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)檢測(cè)、運(yùn)行與維護(hù)工具和元數(shù)據(jù)管理等。
數(shù)據(jù)服務(wù)：為前端和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，可直接從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)供前端應(yīng)用使用，也可通過(guò)OLAP(OnLine Analytical Processing，聯(lián)機(jī)分析處理)服務(wù)器為前端應(yīng)用提供負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)服務(wù)。
數(shù)據(jù)應(yīng)用：此層次直接面向用戶，含數(shù)據(jù)查詢工具、自由報(bào)表工具、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具和各類應(yīng)用系統(tǒng)。
1-2 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的問(wèn)題
無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，橫向擴(kuò)展性較差，縱向擴(kuò)展有限。
無(wú)法處理不同類型的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只能存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)源的格式越來(lái)越豐富。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立在關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上，計(jì)算和處理能力不足，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到TB級(jí)后基本無(wú)法獲得好的性能。
1-3 Hive
Hive是建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，由Facebook開(kāi)發(fā)，在某種程度上可以看成是用戶編程接口，本身并不存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，依賴于HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，依賴MR處理數(shù)據(jù)。有類SQL語(yǔ)言HiveQL，不完全支持SQL標(biāo)準(zhǔn)，如，不支持更新操作、索引和事務(wù)，其子查詢和連接操作也存在很多限制。
Hive把HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MR任務(wù)后，采用批處理的方式對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是靜態(tài)數(shù)據(jù)，很適合采用MR進(jìn)行批處理。Hive還提供了一系列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、轉(zhuǎn)換、加載的工具，可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在HDFS上的數(shù)據(jù)。
1-4 Hive與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中其他組件的關(guān)系
Hive依賴于HDFS存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，依賴MR處理數(shù)據(jù);
Pig可作為Hive的替代工具，是一種數(shù)據(jù)流語(yǔ)言和運(yùn)行環(huán)境，適合用于在Hadoop平臺(tái)上查詢半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，用于與ETL過(guò)程的一部分，即將外部數(shù)據(jù)裝載到Hadoop集群中，轉(zhuǎn)換為用戶需要的數(shù)據(jù)格式;
HBase是一個(gè)面向列的、分布式可伸縮的數(shù)據(jù)庫(kù)，可提供數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)訪問(wèn)功能，而Hive只能處理靜態(tài)數(shù)據(jù)，主要是BI報(bào)表數(shù)據(jù)，Hive的初衷是為減少?gòu)?fù)雜MR應(yīng)用程序的編寫工作，HBase則是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)訪問(wèn)。
1-5 Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比
1-6 Hive的部署和應(yīng)用
1-6-1 Hive在企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中的應(yīng)用
當(dāng)前企業(yè)中部署的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，除Hadoop的基本組件HDFS和MR外，還結(jié)合使用Hive、Pig、HBase、Mahout，從而滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。
上圖是企業(yè)中一種常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)部署框架 ，在這種部署架構(gòu)中：
Hive和Pig用于報(bào)表中心，Hive用于分析報(bào)表，Pig用于報(bào)表中數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換工作。
HBase用于在線業(yè)務(wù)，HDFS不支持隨機(jī)讀寫操作，而HBase正是為此開(kāi)發(fā)，可較好地支持實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)。
Mahout提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法實(shí)現(xiàn)，用于創(chuàng)建商務(wù)智能(BI)應(yīng)用程序。
二、Hive系統(tǒng)架構(gòu)
下圖顯示Hive的主要組成模塊、Hive如何與Hadoop交互工作、以及從外部訪問(wèn)Hive的幾種典型方式。
Hive主要由以下三個(gè)模塊組成：
喜歡圖形界面的用戶，可采用幾種典型的外部訪問(wèn)工具：Karmasphere、Hue、Qubole等。
三、Hive工作原理
3-1 SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce作業(yè)的基本原理
3-1-1 用MapReduce實(shí)現(xiàn)連接操作
假設(shè)連接(join)的兩個(gè)表分別是用戶表User(uid,name)和訂單表Order(uid,orderid)，具體的SQL命令：
- SELECT name, orderid FROM User u JOIN Order o ON u.uid=o.uid;
上圖描述了連接操作轉(zhuǎn)換為MapReduce操作任務(wù)的具體執(zhí)行過(guò)程。
首先，在Map階段，
User表以u(píng)id為key，以name和表的標(biāo)記位(這里User的標(biāo)記位記為1)為value，進(jìn)行Map操作，把表中記錄轉(zhuǎn)換生成一系列KV對(duì)的形式。比如，User表中記錄(1,Lily)轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)(1,<1,Lily>)，其中第一個(gè)“1”是uid的值，第二個(gè)“1”是表User的標(biāo)記位，用來(lái)標(biāo)示這個(gè)鍵值對(duì)來(lái)自User表;
同樣，Order表以u(píng)id為key，以orderid和表的標(biāo)記位(這里表Order的標(biāo)記位記為2)為值進(jìn)行Map操作，把表中的記錄轉(zhuǎn)換生成一系列KV對(duì)的形式;
接著，在Shuffle階段，把User表和Order表生成的KV對(duì)按鍵值進(jìn)行Hash，然后傳送給對(duì)應(yīng)的Reduce機(jī)器執(zhí)行。比如KV對(duì)(1,<1,Lily>)、(1,<2,101>)、(1,<2,102>)傳送到同一臺(tái)Reduce機(jī)器上。當(dāng)Reduce機(jī)器接收到這些KV對(duì)時(shí)，還需按表的標(biāo)記位對(duì)這些鍵值對(duì)進(jìn)行排序，以優(yōu)化連接操作;
最后，在Reduce階段，對(duì)同一臺(tái)Reduce機(jī)器上的鍵值對(duì)，根據(jù)“值”(value)中的表標(biāo)記位，對(duì)來(lái)自表User和Order的數(shù)據(jù)進(jìn)行笛卡爾積連接操作，以生成最終的結(jié)果。比如鍵值對(duì)(1,<1,Lily>)與鍵值對(duì)(1,<2,101>)、(1,<2,102>)的連接結(jié)果是(Lily,101)、(Lily,102)。
3-1-2 用MR實(shí)現(xiàn)分組操作
假設(shè)分?jǐn)?shù)表Score(rank, level)，具有rank(排名)和level(級(jí)別)兩個(gè)屬性，需要進(jìn)行一個(gè)分組(Group By)操作，功能是把表Score的不同片段按照rank和level的組合值進(jìn)行合并，并計(jì)算不同的組合值有幾條記錄。SQL語(yǔ)句命令如下：
- SELECT rank,level,count(*) as value FROM score GROUP BY rank,level;
上圖描述分組操作轉(zhuǎn)化為MapReduce任務(wù)的具體執(zhí)行過(guò)程。
首先，在Map階段，對(duì)表Score進(jìn)行Map操作，生成一系列KV對(duì)，其鍵為<rank, level>，值為“擁有該<rank, level>組合值的記錄的條數(shù)”。比如，Score表的第一片段中有兩條記錄(A,1)，所以進(jìn)行Map操作后，轉(zhuǎn)化為鍵值對(duì)(<A,1>,2);
接著在Shuffle階段，對(duì)Score表生成的鍵值對(duì)，按照“鍵”的值進(jìn)行Hash，然后根據(jù)Hash結(jié)果傳送給對(duì)應(yīng)的Reduce機(jī)器去執(zhí)行。比如，鍵值對(duì)(<A,1>,2)、(<A,1>,1)傳送到同一臺(tái)Reduce機(jī)器上，鍵值對(duì)(<B,2>,1)傳送另一Reduce機(jī)器上。然后，Reduce機(jī)器對(duì)接收到的這些鍵值對(duì)，按“鍵”的值進(jìn)行排序;
在Reduce階段，把具有相同鍵的所有鍵值對(duì)的“值”進(jìn)行累加，生成分組的最終結(jié)果。比如，在同一臺(tái)Reduce機(jī)器上的鍵值對(duì)(<A,1>,2)和(<A,1>,1)Reduce操作后的輸出結(jié)果為(A,1,3)。
3-2 Hive中SQL查詢轉(zhuǎn)換成MR作業(yè)的過(guò)程
當(dāng)Hive接收到一條HQL語(yǔ)句后，需要與Hadoop交互工作來(lái)完成該操作。HQL首先進(jìn)入驅(qū)動(dòng)模塊，由驅(qū)動(dòng)模塊中的編譯器解析編譯，并由優(yōu)化器對(duì)該操作進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，然后交給執(zhí)行器去執(zhí)行。執(zhí)行器通常啟動(dòng)一個(gè)或多個(gè)MR任務(wù)，有時(shí)也不啟動(dòng)(如SELECT * FROM tb1，全表掃描，不存在投影和選擇操作)
上圖是Hive把HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)化成MR任務(wù)進(jìn)行執(zhí)行的詳細(xì)過(guò)程。
由驅(qū)動(dòng)模塊中的編譯器–Antlr語(yǔ)言識(shí)別工具，對(duì)用戶輸入的SQL語(yǔ)句進(jìn)行詞法和語(yǔ)法解析，將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成抽象語(yǔ)法樹(shù)(AST Tree)的形式;
遍歷抽象語(yǔ)法樹(shù)，轉(zhuǎn)化成QueryBlock查詢單元。因?yàn)锳ST結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不方便直接翻譯成MR算法程序。其中QueryBlock是一條最基本的SQL語(yǔ)法組成單元，包括輸入源、計(jì)算過(guò)程、和輸入三個(gè)部分;
遍歷QueryBlock，生成OperatorTree(操作樹(shù))，OperatorTree由很多邏輯操作符組成，如TableScanOperator、SelectOperator、FilterOperator、JoinOperator、GroupByOperator和ReduceSinkOperator等。這些邏輯操作符可在Map、Reduce階段完成某一特定操作;
Hive驅(qū)動(dòng)模塊中的邏輯優(yōu)化器對(duì)OperatorTree進(jìn)行優(yōu)化，變換OperatorTree的形式，合并多余的操作符，減少M(fèi)R任務(wù)數(shù)、以及Shuffle階段的數(shù)據(jù)量;
遍歷優(yōu)化后的OperatorTree，根據(jù)OperatorTree中的邏輯操作符生成需要執(zhí)行的MR任務(wù);
啟動(dòng)Hive驅(qū)動(dòng)模塊中的物理優(yōu)化器，對(duì)生成的MR任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，生成最終的MR任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃;
最后，有Hive驅(qū)動(dòng)模塊中的執(zhí)行器，對(duì)最終的MR任務(wù)執(zhí)行輸出。
Hive驅(qū)動(dòng)模塊中的執(zhí)行器執(zhí)行最終的MR任務(wù)時(shí)，Hive本身不會(huì)生成MR算法程序。它通過(guò)一個(gè)表示“Job執(zhí)行計(jì)劃”的XML文件，來(lái)驅(qū)動(dòng)內(nèi)置的、原生的Mapper和Reducer模塊。Hive通過(guò)和JobTracker通信來(lái)初始化MR任務(wù)，而不需直接部署在JobTracker所在管理節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。通常在大型集群中，會(huì)有專門的網(wǎng)關(guān)機(jī)來(lái)部署Hive工具，這些網(wǎng)關(guān)機(jī)的作用主要是遠(yuǎn)程操作和管理節(jié)點(diǎn)上的JobTracker通信來(lái)執(zhí)行任務(wù)。Hive要處理的數(shù)據(jù)文件常存儲(chǔ)在HDFS上，HDFS由名稱節(jié)點(diǎn)(NameNode)來(lái)管理。
四、Hive HA基本原理
在實(shí)際應(yīng)用中，Hive也暴露出不穩(wěn)定的問(wèn)題，在極少數(shù)情況下，會(huì)出現(xiàn)端口不響應(yīng)或進(jìn)程丟失問(wèn)題。Hive HA(High Availablity)可以解決這類問(wèn)題。
在Hive HA中，在Hadoop集群上構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是由多個(gè)Hive實(shí)例進(jìn)行管理的，這些Hive實(shí)例被納入到一個(gè)資源池中，由HAProxy提供統(tǒng)一的對(duì)外接口。客戶端的查詢請(qǐng)求，首先訪問(wèn)HAProxy，由HAProxy對(duì)訪問(wèn)請(qǐng)求進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。HAProxy收到請(qǐng)求后，會(huì)輪詢資源池中可用的Hive實(shí)例，執(zhí)行邏輯可用性測(cè)試。
如果某個(gè)Hive實(shí)例邏輯可用，就會(huì)把客戶端的訪問(wèn)請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到Hive實(shí)例上;
如果某個(gè)實(shí)例不可用，就把它放入黑名單，并繼續(xù)從資源池中取出下一個(gè)Hive實(shí)例進(jìn)行邏輯可用性測(cè)試。
對(duì)于黑名單中的Hive，Hive HA會(huì)每隔一段時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一處理，首先嘗試重啟該Hive實(shí)例，如果重啟成功，就再次把它放入資源池中。
由于HAProxy提供統(tǒng)一的對(duì)外訪問(wèn)接口，因此，對(duì)于程序開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，可把它看成一臺(tái)超強(qiáng)“Hive”。
五、Impala
5-1 Impala簡(jiǎn)介
Impala由Cloudera公司開(kāi)發(fā)，提供SQL語(yǔ)義，可查詢存儲(chǔ)在Hadoop和HBase上的PB級(jí)海量數(shù)據(jù)。Hive也提供SQL語(yǔ)義，但底層執(zhí)行任務(wù)仍借助于MR，實(shí)時(shí)性不好，查詢延遲較高。
Impala作為新一代開(kāi)源大數(shù)據(jù)分析引擎，最初參照Dremel(由Google開(kāi)發(fā)的交互式數(shù)據(jù)分析系統(tǒng))，支持實(shí)時(shí)計(jì)算，提供與Hive類似的功能，在性能上高出Hive3~30倍。Impala可能會(huì)超過(guò)Hive的使用率能成為Hadoop上最流行的實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)。Impala采用與商用并行關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)類似的分布式查詢引擎，可直接從HDFS、HBase中用SQL語(yǔ)句查詢數(shù)據(jù)，不需把SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MR任務(wù)，降低延遲，可很好地滿足實(shí)時(shí)查詢需求。
Impala不能替換Hive，可提供一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)用于實(shí)時(shí)查詢。Impala的運(yùn)行依賴于Hive的元數(shù)據(jù)(Metastore)。Impala和Hive采用相同的SQL語(yǔ)法、ODBC驅(qū)動(dòng)程序和用戶接口，可統(tǒng)一部署Hive和Impala等分析工具，同時(shí)支持批處理和實(shí)時(shí)查詢。
5-2 Impala系統(tǒng)架構(gòu)
上圖是Impala系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，虛線模塊數(shù)據(jù)Impala組件。Impala和Hive、HDFS、HBase統(tǒng)一部署在Hadoop平臺(tái)上。Impala由Impalad、State Store和CLI三部分組成。
Implalad：是Impala的一個(gè)進(jìn)程，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)客戶端提供的查詢執(zhí)行，給其他Impalad分配任務(wù)，以及收集其他Impalad的執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行匯總。Impalad也會(huì)執(zhí)行其他Impalad給其分配的任務(wù)，主要是對(duì)本地HDFS和HBase里的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行操作。Impalad進(jìn)程主要含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三個(gè)模塊，與HDFS的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(HDFS DataNode)運(yùn)行在同一節(jié)點(diǎn)上，且完全分布運(yùn)行在MPP(大規(guī)模并行處理系統(tǒng))架構(gòu)上。
State Store：收集分布在集群上各個(gè)Impalad進(jìn)程的資源信息，用于查詢的調(diào)度，它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)statestored進(jìn)程，來(lái)跟蹤集群中的Impalad的健康狀態(tài)及位置信息。statestored進(jìn)程通過(guò)創(chuàng)建多個(gè)線程來(lái)處理Impalad的注冊(cè)訂閱以及與多個(gè)Impalad保持心跳連接，此外，各Impalad都會(huì)緩存一份State Store中的信息。當(dāng)State Store離線后，Impalad一旦發(fā)現(xiàn)State Store處于離線狀態(tài)時(shí)，就會(huì)進(jìn)入恢復(fù)模式，并進(jìn)行返回注冊(cè)。當(dāng)State Store重新加入集群后，自動(dòng)恢復(fù)正常，更新緩存數(shù)據(jù)。
CLI：CLI給用戶提供了執(zhí)行查詢的命令行工具。Impala還提供了Hue、JDBC及ODBC使用接口。
5-3 Impala查詢執(zhí)行過(guò)程
注冊(cè)和訂閱。當(dāng)用戶提交查詢前，Impala先創(chuàng)建一個(gè)Impalad進(jìn)程來(lái)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)客戶端提交的查詢，該進(jìn)程會(huì)向State Store提交注冊(cè)訂閱信息，State Store會(huì)創(chuàng)建一個(gè)statestored進(jìn)程，statestored進(jìn)程通過(guò)創(chuàng)建多個(gè)線程來(lái)處理Impalad的注冊(cè)訂閱信息。
提交查詢。通過(guò)CLI提交一個(gè)查詢到Impalad進(jìn)程，Impalad的Query Planner對(duì)SQL語(yǔ)句解析，生成解析樹(shù);Planner將解析樹(shù)變成若干PlanFragment，發(fā)送到Query Coordinator。其中PlanFragment由PlanNode組成，能被分發(fā)到單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，每個(gè)PlanNode表示一個(gè)關(guān)系操作和對(duì)其執(zhí)行優(yōu)化需要的信息。
獲取元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)地址。Query Coordinator從MySQL元數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取元數(shù)據(jù)(即查詢需要用到哪些數(shù)據(jù))，從HDFS的名稱節(jié)點(diǎn)中獲取數(shù)據(jù)地址(即數(shù)據(jù)被保存到哪個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上)，從而得到存儲(chǔ)這個(gè)查詢相關(guān)數(shù)據(jù)的所有數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。
分發(fā)查詢?nèi)蝿?wù)。Query Coordinator初始化相應(yīng)的Impalad上的任務(wù)，即把查詢?nèi)蝿?wù)分配給所有存儲(chǔ)這個(gè)查詢相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。
匯聚結(jié)果。Query Executor通過(guò)流式交換中間輸出，并由Query Coordinator匯聚來(lái)自各個(gè)Impalad的結(jié)果。
返回結(jié)果。Query Coordinator把匯總后的結(jié)果返回給CLI客戶端。
5-4 Impala與Hive
不同點(diǎn)：
Hive適合長(zhǎng)時(shí)間批處理查詢分析;而Impala適合進(jìn)行交互式SQL查詢。
Hive依賴于MR計(jì)算框架，執(zhí)行計(jì)劃組合成管道型MR任務(wù)模型進(jìn)行執(zhí)行;而Impala則把執(zhí)行計(jì)劃表現(xiàn)為一棵完整的執(zhí)行計(jì)劃樹(shù)，可更自然地分發(fā)執(zhí)行計(jì)劃到各個(gè)Impalad執(zhí)行查詢。
Hive在執(zhí)行過(guò)程中，若內(nèi)存放不下所有數(shù)據(jù)，則會(huì)使用外存，以保證查詢能夠順利執(zhí)行完成;而Impala在遇到內(nèi)存放不下數(shù)據(jù)時(shí)，不會(huì)利用外存，所以Impala處理查詢時(shí)會(huì)受到一定的限制。
相同點(diǎn)：
使用相同的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)池，都支持把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS和HBase中，其中HDFS支持存儲(chǔ)TEXT、RCFILE、PARQUET、AVRO、ETC等格式的數(shù)據(jù)，HBase存儲(chǔ)表中記錄。
使用相同的元數(shù)據(jù)。
對(duì)SQL的解析處理比較類似，都是通過(guò)詞法分析生成執(zhí)行計(jì)劃。
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