请详细说明hive，impala，hadoop等相关大数据组件的功能及区别

好的，理解了您的要求。以下是对hive、impala、hadoop等大数据组件的功能以及区别的详细说明：

1. Hive

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库系统，可以使用户利用类似于SQL的语言(HQL)来查询大规模数据。Hive将查询转换为MapReduce任务，将数据存储在Hadoop的HDFS分布式文件系统中。Hive提供了简单易用的数据定义、数据操作以及数据查询功能，适用于非常大型数据集的批量处理。

2. Impala

Impala是又是一种基于Hadoop的分布式SQL查询引擎，它会快速的对大型数据集进行实时的交互式分析。通过使用Impala，可以直接将分析工作分配给Hadoop群集中的数据，而不必将这些数据从Hadoop导出到另一个系统中。

3. Hadoop

Hadoop是一个分布式系统框架，它允许使用大量的集群计算资源来处理和存储大规模数据。Hadoop的核心组件包括HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架。HDFS提供了高度容错性和可扩容的文件系统，而MapReduce允许分布式计算来处理大型数据集。

区别：

从组件角度来看，Hadoop是一个分布式系统框架，Hive和Impala是基于Hadoop的数据仓库和SQL查询引擎，因此Hive和Impala都需要Hadoop来存储和处理数据。但是，Hive是为批处理设计的，而Impala具有交互式查询功能，因此它可以快速处理实时数据，并且查询响应时间更快。此外，Impala还支持更复杂的查询和更高级的数据建模。因此，选择使用哪种组件需要根据具体的需求和用例来决定。

相关问题

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。

sql on hadoop性能对比－hive、spark sql、impala

SQL on Hadoop是指在Hadoop生态系统中使用SQL查询和分析大数据。在这个生态系统中，有多种SQL引擎可供选择，包括Hive、Spark SQL和Impala。这些引擎在性能上有所不同。

Hive是Hadoop生态系统中最早的SQL引擎之一。它使用Hadoop MapReduce作为执行引擎，因此它的查询速度相对较慢。但是，Hive具有广泛的生态系统支持和易于使用的接口，因此它仍然是许多企业的首选。

Spark SQL是一个基于Spark的SQL引擎，它使用Spark的内存计算引擎来加速查询。相对于Hive，Spark SQL的查询速度更快，特别是在处理大型数据集时。此外，Spark SQL还支持许多高级功能，如机器学习和图形处理。

Impala是一个基于内存的SQL引擎，它专门为快速查询大型数据集而设计。Impala的查询速度比Hive和Spark SQL都要快，特别是在处理大型数据集时。但是，Impala的生态系统支持相对较少，因此它可能不适合所有企业。

总的来说，选择哪个SQL引擎取决于企业的具体需求和数据规模。如果需要广泛的生态系统支持和易于使用的接口，则Hive可能是最好的选择。如果需要快速查询大型数据集，则Impala可能是最好的选择。如果需要高级功能和快速查询速度，则Spark SQL可能是最好的选择。