Apache Impala与Hive、Presto的比较:选择哪一个?

星空下的诗人 2019-03-14 ⋅ 4 阅读

Apache Impala、Hive和Presto是三种在大数据分析场景中流行的SQL查询引擎。它们都可以在Hadoop生态系统中进行高性能的交互式查询,但各自有着不同的特点和适用场景。本文将对这三种查询引擎进行比较,帮助您选择适合您需求的查询引擎。

1. Apache Impala

Apache Impala是一个高性能的并行SQL查询引擎,专为低延迟的数据分析而设计。它使用内存计算和MPP(Massively Parallel Processing)架构,能够在秒级别为大规模数据提供查询结果。Impala还可以利用Hive元数据和HiveQL查询语法,无缝支持与Hive集成。

适用场景

  • 需要低延迟的交互式查询:Impala的内存计算和并行处理能力使其能够在秒级别返回查询结果,非常适合需要快速响应的交互式数据分析场景。
  • 复杂查询和聚合分析:Impala能够高效地执行复杂查询和聚合分析,并能够处理大规模数据。
  • 对实时数据的查询:Impala可以直接查询HBase和Kudu等实时数据存储系统,非常适合对实时数据进行查询和分析。

2. Hive

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL,将查询转化为MapReduce作业执行。Hive可以将结构化数据映射到分布式存储中,并支持表分区和分桶等优化技术,可以在大规模数据上运行复杂的查询。

适用场景

  • 批量数据处理和ETL:Hive适合处理大规模的离线批量数据,可以进行数据清理、转换和加载等ETL操作。
  • 大规模数据分析:Hive的优化技术和并行处理能力使其能够高效处理大规模数据,适合进行复杂的查询和聚合分析。
  • 与Hadoop生态系统集成:Hive可以与Hadoop的其他组件(如HDFS、HBase、Spark)无缝集成,并共享相同的数据存储和元数据。

3. Presto

Presto是一个分布式SQL查询引擎,也是Facebook开源的项目。Presto使用内存计算和异步通信来实现高性能的交互式查询。它支持标准SQL语法,可以查询多种数据源,包括Hive、MySQL、PostgreSQL等。

适用场景

  • 多数据源查询:Presto支持查询多种类型的数据源,如Hive、关系数据库和NoSQL数据库等,适合需要同时查询多个数据源的场景。
  • 特定查询优化:Presto可以通过自定义优化规则来优化特定类型的查询,提高查询性能。
  • 与其他工具集成:Presto可以与其他工具(如Tableau和Superset)无缝集成,方便用户进行可视化和数据探索。

选择哪一个?

在选择Impala、Hive或Presto之前,需要考虑以下几个方面:

  • 查询性能需求:如果需要低延迟的交互式查询或处理实时数据,选择Impala;如果需要处理大规模离线数据且对性能要求相对较低,选择Hive;如果需要查询多种数据源或定制查询优化规则,选择Presto。
  • 工作环境:如果已经使用Hadoop生态系统,并且已经有一套Hive元数据和查询语法,可以选择Impala,因为Impala可以与Hive无缝集成;如果需要与其他工具集成,选择Presto。
  • 开发和维护成本:Impala和Presto的安装和配置比较复杂,需要更多的开发和维护资源,而Hive相对更容易部署和维护。

总而言之,选取适合自己需求的查询引擎是相当重要的。希望本文的比较和场景适用性可以帮助您在Impala、Hive和Presto之间做出明智的选择。


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