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。