https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/impala_langref_unsupported.html#langref_hiveql_delta
Impala的SQL語法遵循SQL-92標準，還包括了很多業(yè)界擴展比如內(nèi)置函數(shù)。查看Porting SQL from Other Database Systems to Impala從多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的SQL適配到Impala的討論。

因為Impala和Hive共享metastore數(shù)據(jù)庫，他們的表也共享，接下來幾節(jié)會說明Impala和Hive細節(jié)上的不同。

擴展閱讀:

• HiveQL Features not Available in Impala
• Semantic Differences Between Impala and HiveQL Features

Impala不支持的HiveQL特性

當前Impala的release不支持以下你可能已經(jīng)熟悉的HiveQL:

• 擴展機制比如 TRANSFORM，定制的文件格式，或者定制的SerDes
• DATE數(shù)據(jù)類型
• XML和JSON函數(shù)
• HiveQL中特定的聚合函數(shù)：covar_pop, covar_samp, corr, percentile, percentile_approx, histogram_numeric, collect_set;
  Impala支持這些聚合函數(shù)：Impala Aggregate Functions
  以及這些分析函數(shù)： Impala Analytic Functions
• 采樣
• Lateral views.在CDH5.5/Impala2.3以及更高版本，Impala支持對復雜類型（STRUCT，MAP，ARRAY）的查詢，使用join而非EXPLODE()關鍵字。 查看Complex Types (CDH 5.5 or higher only) 獲得Impala對復雜類型查詢支持的細節(jié)。
• 單查詢中存在多個DISTINCT語句，盡管Impala對這個局限采取了一些補救措施。

Note:
默認情況下Impala只允許在每個查詢中包含一個COUNT(DISTINGCT columns)表達式。
如果不需要完全精準，可以使用NDV(colum)得到一個列的distinct的估計值。一個查詢可以包含多個NDV(colum)。讓Impala自動重寫COUNT(DISTINCT)至NDV()，需要設置APPX_COUNT_DISTINCT選項。
要讓結果與COUNT(DISTINCT)一致，可以使用下面的查詢例子：
select v1.c1 result1, v2.c1 result2 from
(select count(distinct col1) as c1 from t1) v1
cross join
(select count(distinct col2) as c1 from t1) v2;
由于CROSS JOIN是一個代價很高的操作，還是建議盡量使用NDV()。

Impala在1.2之后支持UDFs。查看Impala UDFs的細節(jié)：User-Defined Functions (UDFs)。

• Impala支持C++編寫的高性能UDFs，也支持重用一些Java-based Hive UDFs。
• Impala支持標量UDF與UDAFs。Impala目前不支持UDTFs。
• 在JavaUDF中出現(xiàn)的Hive的current_user()語句不能被Impala調(diào)用。

Impala目前不支持這些HiveQL語句：

• ANALYZE TABLE (Impala中等價的是 COMPUTE STATS)
• DESCRIBE COLUMN
• DESCRIBE DATABASE
• EXPORT TABLE
• IMPORT TABLE
• SHOW TABLE EXTENDED
• SHOW TBLPROPERTIES
• SHOW INDEXES
• SHOW COLUMNS
• INSERT OVERWRITE DIRECTORY; use INSERT OVERWRITE table_name or CREATE TABLE AS SELECT 基于Impala表物化查詢結果至hdfs中。

Impala只在TEXT格式的表中支持serialization.null.format，忽略Parquet的屬性以及其他格式。Hive支持Parquet和其他格式中的serialization.null.format屬性并在掃描過程中將匹配到的值轉為NULL。
查看 Data Files for Text Tables 獲取Impala中使用表屬性的細節(jié)。

Impala與HiveQL特性中語義上的不同

這部分闡述Impala和Hive具有相似功能、有時是相同語法，但運行時有不同語義的特性。

安全

略

SQL語句

ImpalaSQL語句在有時盡管和HiveQL在語法和聲明上相似但語義不同。

• Impala使用不同的語法和名字做查詢提示，[SHUFFLE]和[NOSHUFFLE]而非MapJoin或StreamJoin。 Impala具體查看 Joins in Impala SELECT Statements。
• Impala不暴露MapReduce的某些特性：SORT BY,DISTRIBUTE BY, CLUSTER BY。
• Impala不要求查詢包含FROM語句

數(shù)據(jù)類型

• Impala支持有限的隱式轉換。這有助于避免預料外的行為。
  1. 不會隱式地在string/numeric/boolean類型間轉換。總是需要CAST()。
  2. 當往更大、更精確的類型轉換時，Impala不會在numeric的類型間隱式轉換。比如，SMALLINT到BIGINT會隱式轉換，但DOUBLE到FLOAT或INT到TINYINT就不會，而需要CAST()。
  3. Impala不會對string到timestamp做隱式轉換，Impala對TIMESTAMP類型以及from_unixtime()的字符串格式有限制；詳細信息 TIMESTAMP Data Type .
• Impala不會使用本地時區(qū)保存或解釋timestamps。
• Impala TIMESTAMP 數(shù)據(jù)類型 可以表示1400-01-01 到 9999-12-31范圍內(nèi)的日期。這和Hive的不同（0000-01-01 到 9999-12-31）。
• Impala不會將列值溢出處理為NULL，而是返回該類型最大或最小值。比如tinyint合法取值范圍為-128到127，如果賦值-200則返回-128，賦值200則返回127。

其他

• 不提供virtual columns
• 不暴露鎖
• 不暴露某些配置屬性