介紹
在當前軟件開發的領域中，Java依然是主流語言之一。Java的流行得益於其廣泛應用的領域和強大的生態系統。在Java生態系統中，不斷湧現着各種新的框架，這些框架提供了更加高效、安全和靈活的開發方式。下面將爲大家介紹Java框架。
Spring Boot
Spring Boot是由Spring框架派生而來的開發框架。它通過自動化配置的方式，讓Java可以更加輕鬆、高效地構建獨立的、生產級別的Spring應用程序。Spring Boot不需要編寫複雜的配置文件，而是通過默認值和相應的約定來工作。這個框架可以非常快速地構建一個Web應用程序，並按照實踐進行開發。Spring Boot還支持各種數據存儲和消息隊列系統，例如Hadoop、Redis、RabbitMQ等，這讓工程師可以更容易地構建複雜的微服務。
Vert.x
Vert.x是一款高性能的、分佈式的應用程序開發框架。它由純Java寫成，提供了一套完備的異步API，可以構建高擴展性的網絡應用程序，支持多種語言（如Java、Groovy、Kotlin、Scala等）。
Vert.x基於事件驅動體系架構（EDA）構建，可以在單線程內完成成千上萬的併發請求處理。它還提供了廣泛的編程語言支持，包括Java、JavaScript、Ruby、Python和C。Vert.x還提供了一個擴展點機制，可以增強框架的功能，例如：提供編寫Web應用程序、WebSocket、TCP、UDP、JDBC和MongoDB等的支持。
Quarkus
Quarkus 是一個 Kubernetes Native Java 框架，可以構建輕量級Java應用程序。Quarkus基於Eclipse Vert.x和Hibernate等開源項目，提供了RESTful API的支持、JPA、Hibernate 基礎設施、JAX-RS、自動化Swagger文檔生成。它使用GraalVM 技術，可以在少量的內存中以非常快的速度運行，這讓 Quarkus成爲低內存、低延時、高度可擴展的微服務架構的選擇。
Quarkus與Spring Boot比較
儘管Quarkus和Spring Boot兩者都是Java開發框架，但是他們不同的設計理念和技術架構很大程度上影響了他們的特性和應用場景。
，Spring Boot適用於中等大小和較大的應用程序，而Quarkus適用於輕量級應用程序和雲時代。如果您正在構建一個較大的Web應用程序並需要使用JPA、Hibernate等等，您可能需要傾向於使用Spring Boot；但如果您正在構建一個輕量級的Micro Server，那麼你可能需要考慮 Quarkus。
其次，Quarkus的特性更簡單，適用於雲架構。它具有輕量級、快速部署的特性，可以容易地構建和部署Kubernetes原生應用程序。Quarkus內置了超過50個擴展，對Java應用程序的各種需求提供了支持，並且可以使用GraalVM構建Oracle或OpenJDK運行時的本地鏡像。這非常適合微服務和無服務器架構，並且爲這些框架提供了額外的無縫集成。
結語
Java生態系統中一直都有很多很棒的開發框架，而這些框架也在不斷地演變和新生，讓我們可以更加快速、高效、安全地構建各種應用程序。而的Java框架則更加貼近雲時代的應用程序構建。你可以根據自己的需求選擇適合的框架。
Overview
Impala raises the bar for SQL query performance on Apache Hadoop while retaining a familiar user experience. With Impala, you can query data, whether stored in HDFS or Apache HBase – including SELECT, JOIN, and aggregate functions – in real time. Furthermore, Impala uses the same metadata, SQL syntax (Hive SQL), ODBC driver, and user interface (Hue Beeswax) as Apache Hive, providing a familiar and unified platform for batch-oriented or real-time queries. (For that reason, Hive users can utilize Impala with little setup overhead.)
Architecture
To avoid latency, Impala circumvents MapReduce to directly access the data through a specialized distributed query engine that is very similar to those found in commercial parallel RDBMSs. The result is order-of-magnitude faster performance than Hive, depending on the type of query and configuration.
There are many advantages to this approach over alternative approaches for querying Hadoop data, including::
- Thanks to local processing on data nodes, network bottlenecks are avoided.
- A single, open, and unified metadata store can be utilized.
- Costly data format conversion is unnecessary and thus no overhead is incurred.
- All data is immediately query-able, with no delays for ETL.
- All hardware is utilized for Impala queries as well as for MapReduce.
- Only a single machine pool is needed to scale.
We encourage you to read "Impala: A Modern, Open-Source SQL Engine for Hadoop" for details about Impala's architecture.