对于Impala和hBASE，它们是两个不同的组件，具有不同的特点和适用场景。下面将详细讲解它们的区别。
Impala的简介
Impala是一个开源的高效的分布式SQL查询引擎，它提供了近乎实时的数据交互和查询速度，具有许多优秀的功能。Impala可以查询和分析Hadoop的海量数据，而且速度快。
Impala的特点：
- 高效的处理数据
- 支持SQL语句
- Hadoop完美融合
- 支持快照级别的数据一致性保障等
Impala的优点：
- 数据延迟低
- 并发查询结果准时
- 支持丰富的SQL语法
hBASE的简介
hBASE是Built on Hadoop上运行的分布式数据存储系统，在NoSQL方向进行深入研究的同时，实现了高性能地读写访问，提供了一种高可靠性的原生方式来存储结构化和非结构化的数据。
hBASE的特点：
- 分布式：扩展性能高。
- 读写性能极高：能够快速读写海量的数据。
- 列式存储：支持结构化和半结构化数据。
hBASE的优点：
- 快速的存储和访问大量数据
- 可扩展，提供了松散一致性和高可用性
Impala与hBASE的区别
- Impala适用于实时数据查询分析，而hBASE更多针对NoSQL场景，适用于大量数据存储。
- Impala使用SQL查询语言，可以轻松的处理异构数据源；而hBASE使用API进行存储操作。
- hBASE是一个分布式文件存储系统，因此可以存储大量的结构化和非结构化数据，而Impala是一个基于内存的分布式SQL查询引擎，因此在初始加载数据时，需要将数据加载到内存中，但是访问速度快。
- hBASE提供数据可靠性保证，支持多副本存储机制，通常用于在线数据库系统，而Impala则是一个查询引擎，数据分布和维护都由Hadoop生态系统完成。
在实际的使用中，如果我们需要进行大量数据的存储，且数据之间没有很强的关系，那么hBASE是比较好的选择。如果我们需要进行实时的数据查询和分析，那么Impala则是比较理想的选择。
例如，如果我们需要在“人”的属性方面进行海量数据的存储，那么我们会使用ID号作为Key，分别存储年龄、性别、地域等数据，在此基础上，使用hBASE存储这些数据就比较合适。如果我们对海量的人群进行数据查询分析，使用Impala则可以在保证速度的同时，方便使用SQL语句进行数据的查询，同时可以跨数据源进行查询操作。