impala采用mapreduce作为计算引擎

Impala是一个开源的大数据查询系统，它可以直接在Hadoop集群上运行SQL查询，而不需要把数据移动到专用的数据仓库。在早期版本中，Impala确实使用了MapReduce作为其计算引擎之一，主要是利用了Hadoop生态系统中已经成熟的技术和工具。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它将复杂的问题分解为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。

然而，随着时间的推移和Impala的发展，它开始使用自己的分布式查询引擎来提高效率。Impala直接在Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Amazon S3上运行SQL查询，绕过了MapReduce的开销。这使得Impala能够提供更快的查询速度和更低的延迟，尤其是在执行交互式或实时查询时。Impala的查询引擎与Hive的查询引擎不同，后者默认使用MapReduce作为其后端执行引擎，但也支持Tez和Spark等更高级的执行引擎。

Impala的设计目标是提供一个更轻量级、更快速的查询处理框架，因此它依赖于一个高度优化的分布式查询执行引擎，以实现对SQL的快速响应和处理能力。这使得Impala特别适合那些需要快速读取和查询大规模数据集的场景。