==Hive的主要缺点&对比impala/kylin

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SQL on hadoop目前最成熟的应该是Hive，发展早，使用多。Hive是目前互联网企业中处理大数据、构建数据仓库最常用的解决方案，甚至在很多公司部署了Hadoop集群不是为了跑原生MapReduce程序，而全用来跑Hive SQL的查询任务。目前Hive的主要缺点：
1，data shuffle时网络瓶颈，Reduce要等Map结束才能开始，不能高效利用网络带宽
2，一般一个SQL都会解析成多个MR job，Hadoop每次Job输出都直接写HDFS，性能差
3，每次执行Job都要启动Task，花费很多时间，无法做到实时
4，由于把SQL转化成MapReduce job时，map,shuffle和reduce所负责执行的SQL功能不同。那么就有Map->MapReduce或者MapReduce->Reduce这样的需求。这样可以降低写HDFS的次数，从而提高性能。很明显，由于架构上的天然涉及，Hive只适合批处理。

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Cloudera的impala是另外一个典型的代表，Impala可以看成是Google Dremel架构和MPP (Massively Parallel Processing)结构的混合体，根据Cloudera公司的宣传，也是目前业界开源的最快的引擎，相关测试结果可以参考http://blog.cloudera.com/blog/2014/05/new-sql-choices-in-the-apache-hadoop-ecosystem-why-impala-continues-to-lead/。

当能impala也不是包打天下，对批量数据的处理如数据挖掘分析，还是不如HIVE稳定可靠。而impala天然是继承Hive的元数据，所以完全可以综合两者的优点，同一套数据，多个引擎。Impala应对秒级的交互查询，Hive应对批量数据的分析。

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如果需要更高的OLAP分析速度，可以考虑kylin，最近有ebay开源的OLAP引擎。核心思路，数据提取建模，通过HIVE将数据转换成cube，存入HBASE中方便查询。这个就是要求提前建立cube，智能应对特定的模型。

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三、需要做的工作：
要做到HIVE/impala共一套数据，其实也有很多工作。目前impala主要在Parquet格式下性能高，HIVE主要使用的是ORCFile。两种存储格式都是列式存储，各有优势。Parquet主要是支持嵌套式数据，ORCFile的每个strip中有一段index data。Index data包含每列的最大和最小值以及每列所在的行。行索引里面提供了偏移量，它可以跳到正确的压缩块位置。具有相对频繁的行索引，使得在stripe中快速读取的过程中可以跳过很多行，尽管这个stripe的大小很大。所以需要两个引擎各自兼容对ORCFile/Parquet的支持，或者融合两种存储格式的优点，让HIVE/impala支持。