另外一个关键原因是 ，Impala为每个查询产生汇编级的代码 ，当Impala在本地内存中运行的时候，这些汇编代码执行效率比其它任何代码框架都更快 ，因为代码框架会增加额外的延迟。
相比Hive ，Impala查询速度更快，尤其在处理实时数据查询时 。Hive使用MapReduce，该过程通常较为缓慢 ，而Impala通过优化查询路径和并行计算 ，显著提高了查询效率 。在查询过程中，Impala与Hive在数据处理阶段有明显差异。Impala能够直接访问Hive的元数据 ，而无需等待Hive完成数据处理 。
Parquet格式 Hive中：Parquet格式因其高效且压缩的特性 ，在大数据量查询时表现出色 。它能够显著减少数据读取时间和存储空间，尤其适合字段较多且只需要查询部分列的场景。 Impala中：在Impala中 ，Parquet格式同样展现出优异的性能。
相比Hive ，Impala提供了更高的查询性能，尤其在处理实时数据查询时更为显著 。它优化了查询路径和并行计算 ，显著提高了查询效率 。与Hive的互操作性：Impala能够直接访问Hive的元数据 ，而无需等待Hive完成数据处理。在交互查询中，Impala能够实时返回结果 ，而Hive则需要等待查询完成后才能提供结果 。
Impala背景起源：Impala的设计灵感来源于Google的Dremel交互式分析工具 。性能优势：实验环境下 ，Impala的数据查询速度比Hive快10-100倍，SQL查询性能超过SparkSQL，被称为大数据领域最快的SQL查询工具之一。
Impala的优点计算速度快：所有计算可在内存中完成 ，内存足够大时性能极佳 。实现语言优化：摈弃MapReduce计算 ，改用C++实现，针对性硬件优化 。数据仓库特性：支持对Hive原有数据进行数据分析。远程访问支持：支持ODBC和JDBC远程访问 。Impala的缺点内存依赖大：基于内存计算 ，对内存要求较高 。维护难度大：改用C++编写 ，维护复杂度增加。紧耦合问题：与Hive紧耦合，依赖Hive的稳定性 。
功能：建立索引和呈现视图 ，以便它们可以被轻松查询到 。实现方式：由Cloudera Impala框架实现 ，从批处理输出的原始文件中读取预计算的视图数据。为了使用Impala呈现视图，整个服务层在Hive元数据中创建一个表 ，这些元数据指向HDFS中的文件。特点：由于批处理视图是静态的 ，服务层只需要提供批量更新和随机读取 。
Impala基于大规模并行处理架构，通过多节点并行处理数据 ，以实现高效率查询 。高性能查询：相比Hive ，Impala提供了更高的查询性能，尤其在处理实时数据查询时更为显著。它优化了查询路径和并行计算，显著提高了查询效率 。与Hive的互操作性：Impala能够直接访问Hive的元数据 ，而无需等待Hive完成数据处理 。
Impala架构基于组件化设计 ，包括impalad 、statestored和catalogd等关键组件。在查询过程中，客户端提交任务 ，Impalad负责生成执行计划 ，statestored用于管理元数据，catalogd提供元数据服务 。整个查询流程包括任务调度 、数据依赖分析、结果汇总和最终结果获取 。通过分析查询计划 ，Impala能够优化查询执行效率。
大数据平台架构是对海量数据从采集 、存储 、计算、应用、管理 、运维等多方位 、多维度的组合研究设计 ，旨在建设合理、高效的大数据平台 。以下是大数据平台架构中各个关键框架的详细介绍：大数据存储计算 Hadoop：Hadoop是大数据存储和计算的鼻祖，大多数开源的大数据框架都依赖Hadoop或与其兼容 。
Hive：基于 Hadoop 的数据仓库基础架构 ，提供了类似 SQL 的查询语言 HiveQL ，方便用户进行数据查询和分析。它将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务或 Spark 任务在 Hadoop 集群上执行，降低了大数据处理的门槛 。Impala：一个开源的 MPP（大规模并行处理）查询引擎 ，用于对 Hadoop 中的数据进行实时查询 。
1 、大数据开发涉及的技术体系涵盖数据采集 、存储、处理 、分析挖掘及可视化等多个环节 ，各环节技术相互协作，共同构建起完整的大数据解决方案。以下是详细介绍：数据采集数据采集是大数据处理的起始环节，负责从各种数据源收集数据 ，为后续处理提供基础。
2 、大数据开发工程师必备的技术栈包含几个核心体系框架 ，如Hadoop、Spark 、Storm和Flink等，以及相关组件工具的掌握 。在实际工作中 ，具体技术栈主要包括：设计分布式系统时 ，可利用Hadoop以及其他技术 。在Hadoop集群上进行数据运算时，Pig和Spark的运用尤为重要。
3 、大数据技术并非单一技术 ，而是一套涵盖多个环节的技术体系 ，主要包括数据采集、数据存储 、数据处理 、数据可视化四大核心领域，每个领域均涉及多种技术手段 ，且需应对不同挑战 。
从数据库特性角度来看 ，hive与hbase的对比，hive不能修改数据 ，只能追加的方式 ，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的 ，hbase算是有自己的存储引擎 。
应用场景：Impala针对HDFS和HBase数据提供高性能、低延迟的交互式SQL查询 ，基于Hive并使用内存计算，兼具数据仓库功能 ，支持实时、批处理和多并发操作 ，受到企业级用户青睐。Impala与Hive的关系元数据依赖：Impala基于Hive进行大数据分析查询，直接使用Hive的元数据库metadata ，元数据存储在Hive的metastore中 。