详细讲解impala和hive的区别 以及互相访问

Impala和Hive都是Hadoop生态系统中基于SQL的查询工具，但它们在实现方式和使用场景上有一些区别。

1. 实现方式

Hive是基于MapReduce实现的，它将SQL语句转化为MapReduce任务，在Hadoop集群上执行。而Impala是基于内存的MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，它能够通过多个节点并行执行查询，从而提供更快的查询性能。

2. 使用场景

Hive适用于大规模离线批处理数据处理，例如数据仓库和ETL（Extract, Transform, Load）工作流程。而Impala适用于交互式查询和实时数据分析，例如BI（Business Intelligence）和数据探索。

3. 互相访问

Hive和Impala都可以访问Hadoop中的HDFS文件系统和HCatalog元数据存储，因此它们可以互相访问和操作。具体来说，可以使用Impala查询Hive表和HDFS文件，也可以使用Hive查询Impala表和HDFS文件。但是需要注意的是，Impala和Hive使用的元数据存储不同，因此需要在两个系统之间同步元数据，例如使用Cloudera Manager或手动同步。

综上所述，Impala和Hive都是基于SQL的查询工具，但它们在实现方式和使用场景上有所不同。在实际应用中，可以根据具体的数据处理需求选择合适的工具。同时，它们可以互相访问和操作，但需要注意元数据同步的问题。