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impala為什么比spark快

提問者:網(wǎng)友 2018-08-25
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應該不會,Impala是相當專注于傳統(tǒng)企業(yè)客戶和OLAP和數(shù)據(jù)倉庫工作負載。Shark支持傳統(tǒng)OLAP。 比較: 一、總體上 Shark擴展了Apache Hive,大大加快在內(nèi)存和磁盤上的查詢。而Impala是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng), 可以很好地使用Hive/ HDFS,從架構(gòu)層來說,類似于傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫。這兩個系統(tǒng)有著很多共同的目標,但也有很大差異。 二、與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性 Shark直接建立在Apache/Hive代碼庫上,所以它自然支持幾乎所有Hive特點。它支持現(xiàn)有的Hive SQL語言,Hive數(shù)據(jù)格式(SerDes),用戶自定義函數(shù)(UDF),調(diào)用外部腳本查詢。因為Impala使用自定義的C++運行,它不支持Hive UDF。這兩個系統(tǒng)將會與許多BI工具整合,這一直是Impala的主要目標。Shark正在被用于一些BI工具,如Tableau,不過這并沒有被探索更多。 三、內(nèi)存中的數(shù)據(jù)處理 Shark允許用戶顯式地加載在內(nèi)存中的數(shù)據(jù),以加快查詢處理,其內(nèi)存使用有效率的,壓縮的面向列的格式。Impala還沒有提供在內(nèi)存中的存儲。 四、容錯 Shark被設計為支持短期和長時間運行的查詢。它可以從查詢故障恢復(感謝底層Spark引擎)。Impala目前是更側(cè)重于短查詢,不容錯(如果節(jié)點發(fā)生故障,查詢必須重新啟動,對短查詢來說這無疑是可以接受的)。 五、性能 做全面的比較太早了點。Shark和Impala都報告比Hive快10-100倍,但這都依賴具體情況和系統(tǒng)負載。兩個項目也都在未來6個月內(nèi)會做重要優(yōu)化。以我們的經(jīng)驗來看,Sharkr當前版本,如果是內(nèi)存的數(shù)據(jù)一般比Hive快100倍,如果是磁盤上的數(shù)據(jù)一般快5-10倍,這取決于查詢(帶關聯(lián)連接的查詢,能比Hive快很多)。
回答者:網(wǎng)友
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