impala底层是怎么计算的，用的什么计算引擎

Impala是一个分布式SQL查询引擎，其底层计算引擎是Apache Hadoop的一个组件——Apache Hadoop Distributed File System（HDFS）和Apache Hadoop的一个计算引擎——Apache Spark和Apache Hive。

Impala通过使用内存和多核处理器来提高查询性能，并且具有一些优化技术，包括数据压缩和分区，以加快查询速度。Impala还可以从Hive的元数据存储库中获取元数据信息，并利用Hadoop的分布式存储和计算技术来实现高性能的数据分析操作。

Impala主要采用了MPP（Massively Parallel Processing）架构，将查询分发到多个计算节点上进行并行计算，以获得更高的查询性能和较短的查询响应时间。在计算方面，Impala主要利用了Apache Spark的内存计算特性，以及Apache Hadoop的高可靠性和可扩展性。

相关问题

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。

impala计算方差标准差

Impala是一个基于Hadoop的数据查询工具，它提供了一个类似SQL的查询界面，用于快速分析大规模数据集。当你需要在Impala中计算方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）时，你可以使用内置的数学函数。

对于方差，可以使用`VAR_POP()`函数，这个函数返回总体方差，不考虑每个分组的平均值；如果你想知道每个分组内的方差，可以使用`VAR_SAMP()`函数，它会根据每个分组内的样本计算方差。

标准差是方差的平方根，所以在Impala中，你可以通过`SQRT(VAR_POP(column_name))`或`SQRT(VAR_SAMP(column_name))`来得到每个分组的标准差，其中`column_name`是要计算的列名。

例如，假设你有一个名为`sales`的表和一列`amount`，你可以这样计算`amount`列的总体方差和标准差：

SELECT VAR_POP(amount) AS population_variance, SQRT(VAR_POP(amount)) AS population_stddev,
       VAR_SAMP(amount) AS sample_variance, SQRT(VAR_SAMP(amount)) AS sample_stddev
FROM sales;