1. impala概述：
impala是一个查询引擎（MPP），使用场景是存储在hadoop集群中的数据，主体是用C++开发的开源大数据组件，与其他大数据领域的SQL引擎相比有高性能与低延迟的效果。
2. 选择impala的理由：
Impala通过使用标准组件（如HDFS，HBase，Metastore，YARN和Sentry）将传统分析数据库的SQL支持和多用户性能与Apache Hadoop的可扩展性和灵活性相结合。
使用Impala，与其他SQL引擎（如Hive）相比，用户可以使用SQL查询以更快的方式与HDFS或HBase进行通信。
Impala可以读取Hadoop使用的几乎所有文件格式，如Parquet，Avro，RCFile。
Impala将相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）用作Apache Hive，为面向批量或实时查询提供熟悉且统一的平台。
与Apache Hive不同，Impala不基于MapReduce算法。 它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。
因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Apache Hive快。
3. Impala的优点：
使用impala，您可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS中的数据。
由于在数据驻留（在Hadoop集群上）时执行数据处理，因此在使用Impala时，不需要对存储在Hadoop上的数据进行数据转换和数据移动。
使用Impala，您可以访问存储在HDFS，HBase和Amazon s3中的数据，而无需了解Java（MapReduce作业）。您可以使用SQL查询的基本概念访问它们。
为了在业务工具中写入查询，数据必须经历复杂的提取 - 变换负载（ETL）周期。但是，使用Impala，此过程缩短了。加载和重组的耗时阶段通过新技术克服，如探索性数据分析和数据发现，使过程更快。
Impala正在率先使用Parquet文件格式，这是一种针对数据仓库场景中典型的大规模查询进行优化的柱状存储布局。
4. Impala的主要功能：
Impala可以根据Apache许可证作为开源免费提供。
Impala支持内存中数据处理，即，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。
您可以使用Impala使用类SQL查询访问数据。
与其他SQL引擎相比，Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。
使用Impala，您可以将数据存储在存储系统中，如HDFS，Apache HBase和Amazon s3。
您可以将Impala与业务智能工具（如Tableau，Pentaho，Micro策略和缩放数据）集成。
Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。
Impala使用Apache Hive的元数据，ODBC驱动程序和SQL语法。
5. Impala与关系型数据库:
Impala使用类似于SQL和HiveQL的Query语言。 下表描述了SQL和Impala查询语言之间的一些关键差异。
6. Hive，Hbase和Impala
虽然Cloudera Impala使用与Hive相同的查询语言，元数据和用户界面，但在某些方面它与Hive和HBase不同。 下表介绍了HBase，Hive和Impala之间的比较分析。
相同点是：
所有这三个数据库
是NOSQL数据库。
可用作开源。
支持服务器端脚本。
按照ACID属性，如Durability和Concurrency。
使用分片进行分区。
7. Impala的一些缺点：
Impala不提供任何对序列化和反序列化的支持。
Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。
每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。
