作为 Hadoop 生态中主流的 SQL 查询引擎（分别由 Cloudera 和 Apache 社区主导），在中国企业级数据平台中仍被广泛使用。尽管它们本身不直接支持大模型推理，但国内多家 AI 平台和开源大模型厂商已通过。注：Impala 对 UDF 支持较弱（仅 C++），Hive 支持 Java/Python UDF，因此多数方案基于。接入Impala、Hive 的AI平台、开源大模型的国内

作为 Hadoop 生态中主流的 SQL 查询引擎（分别由 Cloudera 和 Apache 社区主导），在中国企业级数据平台中仍被广泛使用。尽管它们本身不直接支持大模型推理，但国内多家 AI 平台和开源大模型厂商已通过。注：Impala 对 UDF 支持较弱（仅 C++），Hive 支持 Java/Python UDF，因此多数方案基于。接入Impala、Hive 的AI平台、开源大模型的国内

国内主流厂商已形成完善的Impala/Hive兼容生态：BI工具方面，帆软、永洪等厂商提供成熟的JDBC连接方案，支持Kerberos认证和计算下推优化；数据中台领域，星环TDH、华为MRS等平台深度集成Impala/Hive作为核心数据源。这些国产解决方案均已通过信创认证，可实现从CDH到国产平台的无缝迁移。建议企业根据具体需求选择：存量系统替代推荐帆软/永洪，信创合规场景选择亿信/星环，云原生

国产BI工具与CDH生态对接现状：国内主流BI厂商（帆软、永洪、思迈特等）普遍通过兼容Impala/Hive接口实现与CDH及国产替代平台（华为MRS、星环TDH）的无缝连接。技术层面重点支持JDBC/ODBC接入、Kerberos认证及信创适配，其中帆软FineBI成为对接CDH最成熟的商业工具。开源工具DataEase因低成本优势获中小企业青睐，而国际产品Tableau/PowerBI受限于信

摘要：过去十年，Hadoop作为大数据核心引擎曾引发技术狂热，但其"万能底座"的承诺在现实中暴露出诸多泡沫。技术层面，数据湖沦为沼泽、批处理无法满足实时需求、存算耦合导致资源浪费；经济层面，开源不等于低成本，人力运维成本远超预期；组织层面，IT与业务脱节，数据分析未能真正普及；生态层面，组件割裂难成体系；时代层面，AI浪潮下Hadoop无法满足新需求。如今企业正转向云原生架构和

摘要：过去十年，Hadoop作为大数据核心引擎曾引发技术狂热，但其"万能底座"的承诺在现实中暴露出诸多泡沫。技术层面，数据湖沦为沼泽、批处理无法满足实时需求、存算耦合导致资源浪费；经济层面，开源不等于低成本，人力运维成本远超预期；组织层面，IT与业务脱节，数据分析未能真正普及；生态层面，组件割裂难成体系；时代层面，AI浪潮下Hadoop无法满足新需求。如今企业正转向云原生架构和

腾讯云TBDS与Cloudera CMP在大数据平台选型中存在明显差异：TBDS优势在于深度国产化支持（信创适配、等保合规）、AI原生能力及低成本模型，特别适合国内金融政务场景；而CMP强项在于全球合规认证、Impala的OLAP性能及多云统一管理能力，更适合跨国企业。主要缺陷对比：TBDS存在生态封闭（绑定腾讯云）、跨云能力弱的问题；CMP则面临在华落地困难、许可成本高昂（约5千美元/核/年）及

腾讯云TBDS与Cloudera CMP在大数据平台选型中存在明显差异：TBDS优势在于深度国产化支持（信创适配、等保合规）、AI原生能力及低成本模型，特别适合国内金融政务场景；而CMP强项在于全球合规认证、Impala的OLAP性能及多云统一管理能力，更适合跨国企业。主要缺陷对比：TBDS存在生态封闭（绑定腾讯云）、跨云能力弱的问题；CMP则面临在华落地困难、许可成本高昂（约5千美元/核/年）及

DataEase（v2.10+）作为国产开源BI工具，已支持连接Cloudera CMP7.3等Hadoop生态数据源，包括Hive、Impala、SparkSQL等核心组件（通过JDBC/ODBC），同时兼容Doris、StarRocks等主流分析型数据库。该工具适用于金融、政务等行业的混合数据架构，支持跨源数据联动分析，但需注意Kerberos认证、复杂数据类型等使用限制。典型连接方式需下载对

本文详细介绍了在DataEase中配置连接Cloudera CMP7.3（或类似CDP平台）Impala服务的方法。主要内容包括：1）从Cloudera官网下载兼容的Impala JDBC驱动；2）在DataEase中上传驱动并注册；3）创建Impala数据源，提供不同认证模式下的JDBC URL配置模板；4）使用建议和常见错误排查。该方案已在CMP7.3及以上版本验证通过，支持通过Knox网关实