hive、spark sql、impala比较

Hive、Spark SQL和Impala都是大数据处理领域中的SQL查询工具，它们的主要区别如下：

1. Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它使用HiveQL语言进行查询和分析。Hive的优点是可以处理大规模数据，但是查询速度较慢。

2. Spark SQL是基于Spark的SQL查询工具，它可以在内存中处理数据，因此查询速度比Hive快。Spark SQL还支持多种数据源，包括Hive、JSON、Parquet等。

3. Impala是基于Hadoop的实时SQL查询工具，它可以在秒级别内查询PB级别的数据。Impala的优点是查询速度快，但是它不支持所有的HiveQL语法。

综上所述，选择哪种工具取决于具体的需求和场景。如果需要处理大规模数据，可以选择Hive；如果需要快速查询数据，可以选择Spark SQL或Impala。

相关问题

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。

如何比较hive，spark，impala和presto？

Hive、Spark、Impala和Presto都是大数据处理框架，它们各有特点和适用场景。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并提供类SQL的查询语言。Hive适合处理大规模的离线批处理任务，但对于实时数据处理和交互式查询的支持较弱。

Spark是一个通用的大数据处理框架，支持批处理、流处理、机器学习等多种计算模式。Spark的内存计算能力和优化算法使其在处理大规模数据时表现出色，同时也支持交互式查询和实时数据处理。

Impala是基于Hadoop的高性能SQL查询引擎，可以在Hadoop集群上实现实时查询和交互式分析。Impala的查询速度比Hive快得多，但它的适用场景主要是针对SQL查询，不支持Spark的机器学习和图计算等功能。

Presto是一个分布式SQL查询引擎，可以在多个数据源上进行查询，包括Hadoop、关系型数据库和NoSQL数据库等。Presto的查询速度非常快，支持交互式查询和实时数据处理，但它的数据处理能力相对Spark较弱。

因此，选择哪种框架取决于具体的业务需求和数据处理场景。