MapReduce、Hive和Impala之间的发展历程是这样的：MapReduce->Hive->Impala。
官方一点的解释：
Impala是一个开源的基于内存的快速查询分析引擎。
他可以直接使用Hive的Metastore，也就是说Hive中创建的表，Impala可以直接使用；并且兼容HiveSQL，但是不是100%兼容，大部分的SQL语法都是兼容的。
Impala的优点
- 1：基于内存运算，中间结果不落盘，节省大量的I/O开销；因为在MapReduce任务中，Map阶段产生的中间结果需要先写磁盘，再通过Shuffle拷贝到Reduce阶段，所以会产生大量的I/O，因此计算效率不如Impala。
- 2：底层计算引擎由C++编写，通过LLVM统一编译运行，效率更高。LLVM是一个编译器。注意了，Impala底层的计算引擎没有使用大数据生态圈中的计算框架，它是自己单独实现的。
- 3：兼容HiveSQL语法，学习成本低，容易上手。ImpalaSQL支持SQL92标准，并具有自己的解析器和优化器。SQL92是数据库的一个ANSI标准，HiveSQL也支持SQL92标准。
- 4：兼容Hive的Metastore，可以直接使用Hive中的表。
- 5：支持数据本地化(Data Locality)特性，提高计算效率。其实就是说Impala支持数据本地计算，前提是impala的服务需要和HDFS的datanode节点部署在一起。
- 6：支持列式存储数据格式，可以和HBase整合。也就是说Impala可以通过SQL计算HBase中的数据。
- 7：支持多种文件格式，例如：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC和Parquet。其实只要是Hive支持的数据格式，目前Impala都是支持的。
- 8：支持ODBC/JDBC远程访问，这样就可以无缝对接到Web项目，在页面操作起来更方便。
Impala的缺点
- 1：基于内存进行计算，对内存依赖性较大。基于内存计算，既是优点，也是缺点。
- 2：使用C++编写，意味着维护难度增加，相对而言，Java程序维护起来比较简单。
- 3：分区数量超过一万，性能严重下降，容易出现问题。主要还是因为它是基于内存计算，单个SQL任务计算的数据量过大，对内存依赖就很大了，所以容易出现问题。
- 4：基于Hive，与Hive共存亡。因为Impala需要使用Hive的Metastore来存储元数据信息。
- 5：稳定性不如Hive。主要也是因为Impala是基于内存的，所以稳定性相对来说一般。
Impala + Hive
Impala和Hive之间的关系从这个图里面可以比较清晰的进行了解
最底层是HDFS，接着是MapReduce、Hive对MapReduce做了封装，提供了SQL支持。
Hive的元数据信息存储在Metastore中，Metastore我们一般是使用MySQL。
Impala自己使用C++实现了一套分布式计算引擎，也可以直接操作HDFS中的数据，并且和Hive共享一个Metastore。
Impala三大核心组件
Impala架构中主要包含三大核心组件：
- Impala daemon：简称为impalad，它是Impala集群中的核心守护进程，需要在多个节点启动，一般会和DataNode节点部署在一起；他主要负责向Statestore保持通信，汇报工作。同时负责接收客户端的请求，执行查询，并把结果返回给客户端。
- Statestore daemon：简称为statestored，他主要负责收集集群中各个Impalad进程的资源信息、各节点健康状况、同步节点信息，以及负责Query的协调调度。
- Catalog daemon：简称为catalogd，他主要负责分发表的元数据信息到各个Impalad中，以及接收来自Statestore的所有请求。
这个图里面包含了客户端、Hive Metastore、HDFS NameNode、HDFS DataNode、HBase以及Impala中的Statestore、Catalog、Impalad这三个核心组件。
其中Hive Metastore是负责维护Impala元数据信息的，HDFS和HBase都是可以作为Impala底层数据存储的组件。
客户端向Impala发送请求时的整个执行流程是这样的：
（1）客户端向某一个Impalad发送一个Query（SQL）。
（2）Impalad将Query解析为具体的Planner（执行计划）, 然后交给当前机器的Coordinator（中心协调节点）。
（3）Coordinator根据Planner，通过本机的Executor执行，并转发给其他有数据的Impalad。
（4）多个Impalad的Executor之间会进行通信，可能需要一些数据的处理。
（5）各个Impalad的Executor执行完成后，会将结果返回给Coordinator。
（6）由Coordinator将汇聚的查询结果返回给客户端。
