一、引言

在使用CDH6.3.2处理离线报表时，Hive、Spark SQL与Impala是三种主流的大数据处理工具。下面将对这三种工具进行详细的对比分析优缺点和适用场景。

二、Hive：Apache Hive

1. 性能分析：Hive使用MapReduce作为其数据处理后端，适用于处理大规模数据集的批量查询和分析。然而，由于MapReduce的特性，Hive在处理实时或交互式查询时性能较差。一项由Hortonworks进行的测试显示，在处理1TB数据集时，Hive的平均查询时间约为20分钟。
2. 优点：Hive提供了类似SQL的查询语言HiveQL，使得用户可以轻松地进行数据查询和管理。此外，Hive还支持多种数据格式，包括文本文件、序列文件、Avro等。
3. 缺点：Hive的主要缺点是其查询速度慢，不适合实时或交互式查询。此外，Hive的资源消耗也较大，需要较大的内存和磁盘空间。
4. 适用场景：Hive适合用于处理大规模数据集的批量查询和分析，例如日志分析、用户行为分析等。

三、Spark SQL：Apache Spark SQL

1. 性能分析：Spark SQL使用Spark作为其数据处理后端，相较于Hive，Spark SQL的查询速度更快。一项由Databricks进行的测试显示，在处理1TB数据集时，Spark SQL的平均查询时间约为2分钟，比Hive快了近10倍。
2. 优点：Spark SQL不仅查询速度快，而且支持实时查询和交互式查询。此外，Spark SQL还支持多种数据源，包括HDFS、Hive、Parquet、JSON、JDBC等。
3. 缺点：Spark SQL的主要缺点是其资源消耗较大，需要较大的内存和CPU资源。此外，Spark SQL的学习曲线也比Hive陡峭。
4. 适用场景：Spark SQL适合用于处理大规模数据集的实时查询和交互式查询，例如实时数据分析、交互式数据探索等。

四、Impala：Cloudera Impala

1. 性能分析：Impala使用MPP（大规模并行处理）架构，相较于Hive和Spark SQL，Impala的查询速度更快。一项由Cloudera进行的测试显示，在处理1TB数据集时，Impala的平均查询时间约为1分钟，比Spark SQL快了一倍。
2. 优点：Impala不仅查询速度快，而且支持实时查询和交互式查询。此外，Impala还支持多种数据格式，包括Parquet、ORC、Avro等。
3. 缺点：Impala的主要缺点是其资源消耗较大，需要较大的内存和CPU资源。此外，Impala的兼容性也比Hive和Spark SQL差，不支持所有的Hive表类型和函数。用Impala做ETL时，会出现显示执行成功，但时间没有把查询结果成功写入。
4. 适用场景：Impala适合用于处理大规模数据集的实时查询和交互式查询，例如实时数据分析、交互式数据探索等。

五、结论

总的来说，Hive、Spark SQL与Impala各有优劣。Hive适用于处理大规模数据集的批量查询和分析，其查询语言易于理解，但查询速度相对较慢。Spark SQL则在查询速度上有了显著提升，同时支持实时和交互式查询，但在资源消耗上相对较高。Impala在查询速度上更胜一筹，尤其适合实时和交互式查询，但其资源消耗和兼容性是其主要缺点。

在选择这些工具时，应根据具体的应用场景和需求来决定。例如，如果是在进行大规模数据的批量查询和分析，且对查询速度的要求不高，那么Hive是一个不错的选择。如果是在进行大规模数据的实时查询和交互式查询，且对查询速度有较高的要求，那么Spark SQL或Impala可能更适合。

此外，还应考虑到系统的资源状况。如果系统资源充足，那么可以选择Spark SQL或Impala，但如果系统资源有限，那么可能需要考虑Hive或其他资源消耗较小的工具。

总的来说，Hive、Spark SQL与Impala都是优秀的大数据处理工具，它们各有优势和劣势，没有绝对的好坏之分，只有是否适合具体的应用场景和需求。

在实际应用中，我们也可以考虑将这些工具结合使用，以发挥各自的长处。例如，可以使用Hive进行大规模数据的批量查询和分析，使用Spark SQL或Impala进行实时和交互式查询，或者使用Spark SQL进行数据预处理，然后使用Hive或Impala进行数据查询和分析。