2018-5-18【来源网络】
在众多大数据框架中，Impala定位类似Hive，不过Impala更关注即席查询SQL的快速解析，对于执行时间过长的SQL，仍旧是Hive更合适。对于GroupBy等SQL查询，Impala进行的是内存计算，因而Impala对机器配置要求较高，官方建议内存128G以上，此类问题Hive底层对应的是传统的MapReduce计算框架，虽然执行效率低，但是稳定性好，对机器配置要求也低。
执行效率是Impala的最大优势，对于存储在HDFS中的数据，Impala的解析速度本来就远快于Hive，有了Kudu加成之后，更是如虎添翼，部分查询执行速度差别可达百倍。
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