5. Conclusions And Future WorksImpa

5. Conclusions And Future WorksImpala is capable of handling vast amount of data and is more efficient than Hive.Pig is not suitable for this data setand is more suitable for complex queries.Impala is intended to handle real time adhoc queries to handle dataexploration and is well-suited to executing SQL queries for interactive exploratory analytics on large datasets.Perfomance of Impala scales with the number of hosts.However, this is tested on a low-cost hardware. Perfomance may change when better hardware is used for certainsoftware.Performance varies if the number of data nodes increases.This can be the next future work,by comparing each software perfomance in a better hardware environment and byincreasing the number of hosts.

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5.结论和未来的工作 帕拉能够处理数据的大量和更有效比Hive.Pig不适合这组数据 ，更适合复杂queries.Impala旨在处理实时查询的adhoc处理数据 勘探是非常适合于执行SQL查询的大型数据交互探索分析 与主机数量因帕拉尺度sets.Perfomance。 然而，这是一个低成本的硬件测试。当更好的硬件被用于某些性能比较可以改变 software.Performance如果变化的数据的节点的数量增加。 这可能是下一个今后的工作中，通过比较在一个更好的硬件环境中的每个软件性能比较，并通过 增加主机的数量。

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5. 结论和未来工作 Impala 能够处理大量数据，并且比 Hive 更有效。 更适合复杂的查询。Impala 旨在处理实时临时查询来处理数据 探索，非常适合执行 SQL 查询，以便对大型数据进行交互式探索性分析 集。Impala 的可感知与主机数一起缩放。 但是，这在低成本硬件上进行了测试。当某些硬件使用更好的硬件时，性能可能会发生变化 软件。如果数据节点的数量增加，性能会有所不同。 这可能是未来的工作，通过比较在更好的硬件环境中的每个软件性能，并通过 增加主机数。

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5个。结论与未来工作 Impala能够处理大量的数据，并且比Hive更高效 更适合复杂的查询 exploration，非常适合对大型数据执行交互式探索性分析的SQL查询 套数。黑斑羚与宿主数量的关系。 然而，这是在一个低成本的硬件上测试的。当更好的硬件用于某些特定场合时，性能可能会改变 软件。如果数据节点的数量增加，性能就会改变。 这可能是下一步的工作，通过在更好的硬件环境中比较每个软件的性能，并通过 增加主机数量。

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