SQLonHadoop技术解析:Hive与Impala的架构对比
94 浏览量
更新于2024-08-30
收藏 866KB PDF 举报
"这篇文章主要探讨了SQL on Hadoop领域中主要采用的技术,通过对比不同的系统,如Hive、Impala,以及提及SparkSQL、Presto、TAJO等,分析了两种主要架构:基于运行时框架和MPP(大规模并行处理)架构。文章并未深入讨论商业产品如HAWQ或成熟度较低的开源方案Apache Drill。"
在SQL on Hadoop的世界里,Hive是最早被广泛采用的系统,它基于Hadoop的MapReduce框架构建查询引擎。然而,随着对交互式查询需求的增加,出现了更多针对性能优化的解决方案。Impala便是其中之一,它的设计灵感来源于传统的关系数据库MPP架构,强调内存中的计算以提高性能。
MPP架构的系统,如Impala和Presto,通常比基于运行时框架的系统表现更优,主要体现在以下几个方面:
1. **DAG(有向无环图)与MR(MapReduce):** MPP架构的系统能够避免中间结果写入磁盘,从而减少了I/O操作,实现了连续计算。
2. **流水线计算:** 结果在上游阶段产出后立即传递,减少了延迟。
3. **并行处理:** 数据被分割并在多台机器上并行处理,提高了效率。
4. **内存计算:** 数据尽可能地保留在内存中,减少了磁盘访问,提升了速度。
然而,Hive代表的基于现有计算模型的方法并非没有价值。例如,它能够利用Hadoop生态系统的灵活性,适应大规模数据处理,并且与多种数据源兼容。此外,Hive支持复杂的查询和数据转换,适合批量处理任务,而不仅仅局限于交互式查询。
SparkSQL是另一个值得一提的系统,它结合了Spark的DAG计算模型和SQL接口,提供了比Hive更快的响应时间,但仍然属于基于运行时框架的类别,不是完整的MPP实现。
SQL on Hadoop领域的技术选择取决于具体的需求和场景。Hive适用于大规模离线处理,而Impala、Presto等MPP架构的系统则更适合实时或近实时的查询。每个系统都有其独特的优势和适用范围,用户应根据业务需求来选择最合适的解决方案。
137 浏览量
点击了解资源详情
184 浏览量
weixin_38610657
- 粉丝: 3
最新资源
- MyEclipse 7安装JBossTools插件教程
- Maemo开发平台详解:Linux手持设备的开源宝典
- 精通jQuery:从基础到高级操作指南
- LIS302DL:3轴智能数字输出加速度传感器规格书
- 武汉某公司Windows网络组建与部门职能详解
- ARM ADS集成开发环境详解:入门与调试教程
- C# Windows应用设计:异常处理与F1键帮助实现
- MySQL5.0新特性:存储过程详解
- SQL经典语句大全:创建、操作与管理
- Lotus Domino 公式详解与应用
- 互联网产品交互设计:自然语言法与实践
- ACM入门算法题集与程序设计基础
- 深入理解TCP/IP协议:结构与IP地址解析
- 基于EDA技术的交通灯控制系统设计
- Red5 to Tomcat部署教程:从WAR包入手
- MiniGUI开发全攻略:跨平台轻量级图形界面详解