简介：
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。
已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。
相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。
优点：
1.Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。
2.省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。
3.Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。
4.通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。
5.用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。
6.使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。
功能：
Impala可以根据Apache许可证作为开源免费提供。
Impala支持内存中数据处理，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。
使用类SQL查询访问数据。
Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。
可以将数据存储在Impala存储系统中，如Apache HBase和Amazon s3。
Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。
详细介绍：
Impala 参考Dremel设计。Dremel是Google的交互式数据分析系统，它构建于Google的GFS（Google File System）等系统之上，支撑了Google的数据分析服务BigQuery等诸多服务。
Dremel的技术亮点主要有两个：一是实现了嵌套型数据的列存储；二是使用了多层查询树，使得任务可以在数千个节点上并行执行和聚合结果。
列存储在关系型数据库中并不陌生，它可以减少查询时处理的数据量，有效提升查询效率。Dremel的列存储的不同之处在于它针对的并不是传统的关系数据，而是嵌套结构的数据。
Dremel可以将一条条的嵌套结构的记录转换成列存储形式，查询时根据查询条件读取需要的列，然后进行条件过滤，输出时再将列组装成嵌套结构的记录输出，记录的正向和反向转换都通过高效的状态机实现。
另外，Dremel的多层查询树则借鉴了分布式搜索引擎的设计，查询树的根节点负责接收查询，并将查询分发到下一层节点，底层节点负责具体的数据读取和查询执行，然后将结果返回上层节点。
Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，
而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。Impala其实就是Hadoop的Dremel，Impala使用的列存储格式是Parquet。
Parquet实现了Dremel中的列存储，未来还将支持 Hive并添加字典编码，表的元数据信息存储在Hive的 Metastore中。StateStore是Impala的一个子服务，用来监控集群中各个节点的健康状况，提供节点注册、错误检测等功能。 Impala在每个节点运行了一个后台服务Impalad，Impalad用来响应外部请求，并完成实际的查询处理。Impalad主要包含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块。QueryPalnner接收来自SQL APP和ODBC的查询，然后将查询转换为许多子查询，Query Coordinator将这些子查询分发到各个节点上，由各个节点上的Query Exec Engine负责子查询的执行，最后返回子查询的结果，这些中间结果经过聚集之后最终返回给用户。
Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。
Hive与Impala集成
