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。【百度百科】
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。它是一个用C++和Java编写的开源软件。与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似DBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式系统中的数据的最快方法。
2. 比较区别 2.1 关系数据库和ImpalaImpala使用类似于SQL和HiveQL的Query语言。下表描述了SQL和Impala查询语言之间的一些关键差异。
Impala 关系型数据库Impala使用类似于HiveQL的类似SQL的查询语言 关系数据库使用SQL语言
在Impala中，你无法更新或删除单个记录 在关系数据库中，可以更新或删除单个记录
Impala不支持事务 关系数据库支持事务
Impala不支持索引 关系数据库支持索引
Impala存储和管理大量数据（PB） 与Impala相比，关系数据库处理的数据量较少（TB）
2.1 Hive，HBase和Impala
Impala使用与Hive相同的查询语言，元数据和用户界面，但在某些方面它与Hive和HBase不同。
HBase Hive ImpalaHBase是基于Apache Hadoop的宽列存储数据库。它使用BigTable的概念 Hive是一个数据仓库软件。使用它，我们可以访问和管理基于Hadoop的大型分布式数据集 Impala是一个管理，分析存储在Hadoop上的数据的工具
HBase的数据模型是宽列存储 Hive遵循关系模型 Impala遵循关系模型
HBase是使用Java语言开发的 Hive是使用Java语言开发的 Impala是使用C++开发的
HBase的数据模型是无模式的 Hive的数据模型是基于模式的 Impala提供JDBC和ODBC API
支持C，C#，C++，Groovy，Java，PHP，Python和Scala等编程语言 支持C++，Java，PHP和Python等编程语言 Impala支持所有支持JDBC/ODBC的语言
HBase提供Java，RESTful和Thrift API Hive提供JDBC，ODBC，Thrift API Impala支持所有支持JDBC/ODBC的语言
HBase提供对触发器的支持 Hive不提供任何触发器支持 Impala不提供对触发器的任何支持
3. Impala开发步骤
使用IDEA作为开发工具
3.1 下载Impala依赖包https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-30.html
下图就是上述下载依赖包解压得到的：
把上述红框的jar包导入到本地maven仓库，因为在maven仓库中心没有impala的依赖包。输入命令如下：
mvn install:install-file -Dfile=ImpalaJDBC41.jar -DgroupId=com.cloudera.impala.jdbc -DartifactId=ImpalaJDBC41 -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true -DcreateChecksum=true
mvn install:install-file -Dfile=ql.jar -DgroupId=com.cloudera.impala.jdbc -DartifactId=ql -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true -DcreateChecksum=true
mvn install:install-file -Dfile=TCLIServiceClient.jar -DgroupId=com.cloudera.impala.jdbc -DartifactId=TCLIServiceClient -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true -DcreateChecksum=true
成功导入的结果如下：
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