非标量数据类型如 maps, arrays, structs
可扩展机制(Extensibility mechanisms)例如 TRANSFORM, 自定义文件格式, 或自定义 SerDes; zImpala 1.2
XML 和 JSON 函数
HiveQL 中的某些聚合函数: variance, var_pop, var_samp, stddev_pop, stddev_samp, covar_pop, covar_samp, corr, percentile, percentile_approx, histogram_numeric,collect_set; Impala 支持这些聚合函数: MAX(), MIN(), SUM(), AVG(), COUNT()
用户定义产生表函数(User Defined Table Generating Functions,UDTFs)
采样
Lateral views
授权功能如角色
一个查询中多个 DISTINCT 子句(Multiple DISTINCT clauses per query)
Impala 当前不支持这些 HiveQL 语句:
ANALYZE TABLE (在 Impala 有等价的 COMPUTE STATS)
DESCRIBE COLUMN
DESCRIBE DATABASE
EXPORT TABLE
IMPORT TABLE
SHOW PARTITIONS
SHOW TABLE EXTENDED
SHOW INDEXES
SHOW COLUMNS
许多情况下 Impala 与 Hive 中使用相似的 SQL 语句和子句的语义不同:
Impala 使用不同的语法和查询提示(query hints)名称。参见 Joins
Impala 在执行 SORT BY, DISTRIBUTE BY, CLUSTER BY 时不使用 MapReduce(Impala does not expose MapReduce specific features of SORT BY, DISTRIBUTE BY, or CLUSTER BY)
Impala 查询中可以不需要 FROM 子句
Impala 支持有限的几组隐式类型转换。这可以避免从未预期的转换行为导致未知的结果
Impala 在 string 和 numeric 或 Boolean 之间不进行隐式转换
Impala 在 numeric 或 string 到 timestamp 之间不进行隐式转换(Impala does perform implicit casts among the numeric types or from string to timestamp)
Impala 不使用本地时区保存时间戳,以避免超出预期的时区导致的未知的结果。时间戳都是相对于 GMT(格林尼治时间) 存储的
就像在传统数据库系统中那样,Impala 不会为溢出列(column overflows)返回 NULL,以便客户可以区分 NULL 数据和溢出条件。Impala 返回该数据类型的最大或最小值。例如,tinyint 的有效值范围是 -128 到 127。在 Impala 里,设置 tinyint 为 -200 则返回值是 -128 而不是 NULL。设置 tinyint 为 200 实际是 127。
Impala 不提供虚拟列(virtual columns)
Impala 没有公开锁(Impala does not expose locking)
Impala 没有公开一些配置属性(Impala does not expose some configuration properties)
hive主要是走mapreduce。这个是hadoop框架的一个应用,使用java写的,,impalad分为java前端与c++处理后端
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