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Impala 是 Cloudera 开源的一个高性能、分布式、SQL 查询引擎，用于Apache Hadoop 上进行交互式数据分析。Impala 可以实现实时的 SQL 查询操作，最初是为了解决 Hive-MapReduce 处理速度慢的问题，它能够使用 Hadoop 的 HDFS 存储及其他生态系统组件存储大规模数据并提供 SQL 访问接口，同时保持了对 Hive 元数据的兼容。

Impala 主要特点

• 高性能：Impala 能够在几秒钟内完成数十亿条记录的查询，支持高级数据操作功能，如 JOIN，窗口聚合和UNION等。这与 Impala 的架构有关，它使用单独的、单一的动态分布式内存（DDM）执行用户查询。

• 大数据：Impala 可以快速访问并分析数据仓库，支持 PB 级别的数据量，它通过并行处理数据 , 引入了数据分片机制来充分利用多节点并发的性质实现水平扩展。

• 简单易用：Impala 简单易用，不需要先定义模式，一个 SQL 查询可以在一个命令中完成，它支持 SQL-92 标准查询命令和原生 SQL 函数。

• 集成 Hadoop 生态：Impala 与 Hadoop 生态系统无缝集成，通过 Apache Sentry 实现最小权限原则，而且同时支持多种文件格式，包括文本、JSON、Avro 和 Parquet。

• 架构灵活：Impala 可以作为一个独立的服务运行在集群的节点上，它的查询执行引擎与 Hadoop 其他组件无关，同时在 Cloudera Manager 上集成管理。

Impala与 Hive的异同之处

Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。
但是Impala跟Hive最大的优化区别在于：没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。与 MapReduce相比，Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，减少的了把中间结果写入磁盘的步骤，再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。

执行计划比较
Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成 map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会 被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的 map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。

数据流比较
Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。
Impala: 采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用。

内存使用比较
Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。
Impala: 在遇到内存放不下数据时，版本1.0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。

调度比较
Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。
Impala: 调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。调度器 目前还比较简单，在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到，现在还没有考虑负载，网络IO状况等因素进行调度。但目前 Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。

容错比较
Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。
Impala: 在查询过程中，没有容错逻辑，如果在执行过程中发生故障，则直接返回错误（这与Impala的设计有关，因为Impala定位于实时查询，一次查询失败， 再查一次就好了，再查一次的成本很低）。

适用面比较
Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。
Impala： 实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。