Impala是企业级数据 仓库系统。为什么Impala比spark快？Impala相当专注于传统企业客户和OLAP和仓库工作负载，为什么没有运行成功？火花，什么是火花，如何使用火花1，Spark基于什么算法进行分布式计算(很简单)2，Spark和MapReduce 3有什么区别？为什么Spark比Hadoop 4更灵活。Spark 5有哪些局限性，Spark1是什么？火花？它是UCBerkeleyAMPlab的开源HadoopMapRed类，Uce的通用并行计算框架，Spark的基于mapreduce算法的分布式计算，具有HadoopMapReduce的优点；但与mapreduce不同的是，Job的中间输出和结果可以存储在内存中，不需要读写HDFS，所以Spark可以更好地应用于需要迭代的MapReduce算法，比如数据 mining和machine learning。
特点:它们可以处理数量极其庞大的数据。它们运行在廉价的PC服务器集群上。PC集群扩展非常方便，成本非常低，避免了“分片”操作的复杂性和成本。它们打破了性能瓶颈。NoSQL的支持者声称，可以节省将Web或Java应用程序和数据转换为SQL友好格式的时间，并且执行速度可以更快。" SQL并不适合所有的程序代码."对于那些重复操作繁重的数据来说，SQL是值得花钱的。
没有太多的操作。虽然NoSQL的支持者也承认关系数据 library提供了一套无与伦比的功能，并且在数据 integrity中绝对稳定，但他们也表示企业的具体需求可能没有那么多。引导支持因为NoSQL的项目都是开源的，他们缺乏来自供应商的正式支持。像大多数开源项目一样，他们必须寻求社区的支持。优点:NoSQL 数据库很容易扩展，但是一个共同的特点是去掉了关系数据库的关系特征。
科普Spark，什么是Spark，如何使用Spark 1。Spark基于什么算法进行分布式计算(很简单)2。Spark和MapReduce 3有什么区别？为什么Spark比Hadoop 4更灵活。Spark 5有哪些局限性。Spark1是什么？火花？它是UCBerkeleyAMPlab的开源HadoopMapRed类。Uce的通用并行计算框架，Spark的基于mapreduce算法的分布式计算，具有HadoopMapReduce的优点；但与mapreduce不同的是，Job的中间输出和结果可以存储在内存中，不需要读写HDFS，所以Spark可以更好地应用于需要迭代的MapReduce算法，比如数据 mining和machine learning。
3、impala为什么比spark快我觉得不是。Impala相当专注于传统企业客户和OLAP和数据 仓库工作负载。鲨鱼支持传统的OLAP。对比:1。总的来说，Shark扩展了ApacheHive，大大加快了内存和磁盘的查询速度。Impala是一个企业级的数据 仓库系统，可以很好地使用Hive/HDFS，在架构上与传统的并行数据库相似。这两个系统有许多共同的目标，但也有很大的差异。
支持现有的HiveSQL语言，Hive 数据 format (SerDes)，用户自定义函数(UDF)，调用外部脚本查询。因为Impala是用自定义C 运行的，所以不支持HiveUDF，这两个系统将集成许多BI工具，这一直是Impala的主要目标。Shark正在一些BI工具中使用，比如Tableau，但是还没有更多的探索，3.在内存中处理数据Shark允许用户在内存中显式加载数据以加快查询处理速度，其内存使用高效且压缩的面向列的格式。
