接入Impala、Hive 的AI平台、开源大模型的国内厂商（星环、Doris、智谱AI、Qwen、DeepSeek、 腾讯混元、百川智能）

建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移

截至2025年12月，Impala 和 Hive 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 外部表对接、UDF/UDAF 扩展、SQL 函数集成、向量检索桥接 等方式，实现了与 Impala/Hive 的深度协同。

以下是明确支持或已在生产环境中接入 Impala/Hive 的国内 AI 平台及开源大模型厂商：

一、支持通过 Hive External Table / Impala Catalog 对接的 AI 平台

1. 星环科技（Transwarp）— TianQin 大模型 + Slipstream / Argo

• 集成方式：
  • 其自研数据库 ArgoDB 支持创建 Hive 外部表，可直接查询 HDFS 上的 Hive 表；
  • 在 SQL 中调用 LLM_SUMMARIZE(text)、LLM_CLASSIFY(doc) 等函数，后端对接 TianQin（天琴）大模型；
  • 虽非原生 Impala，但因 完全兼容 Hive Metastore，Impala 可通过同步元数据间接访问。
• 典型场景：金融合规文档（存于 Hive）→ Argo SQL 调用 TianQin → 生成摘要并写回 HDFS。
• 开源状态：TianQin 部分能力通过 Transwarp LLM SDK 开放，支持私有化部署。

2. Apache Doris（社区版 + SelectDB 商业版）

• 集成方式：
  • 原生支持 Hive Catalog，可直连 Hive Metastore，无需数据迁移；
  • 自 2.0 起支持 自定义 SQL 函数（UDF），4.0+ 新增 llm_* 内置函数；
  • 用户可配置调用 Qwen、GLM、DeepSeek 等国产模型 API，在 Doris SQL 中实现：

Sql

编辑

1SELECT llm_summarize(content) FROM hive_table;

• • 虽非 Impala，但因 Impala 与 Hive 共享元数据，Doris 可作为“AI 查询层”叠加在现有 Hadoop 架构上。
• 国内用户：Bilibili、美团、小米等均有将 Doris 接入 Hive + 大模型的实践。

二、提供 UDF/UDAF 扩展包，支持在 Hive/Impala 中调用大模型的厂商

注：Impala 对 UDF 支持较弱（仅 C++），Hive 支持 Java/Python UDF，因此多数方案基于 Hive UDF 实现。

3. 智谱AI（Zhipu AI）— GLM 系列

• 集成方式：
  • 提供 Hive Python UDF 模板，用户可封装 zhipuai SDK，在 HiveQL 中调用 GLM-4 或 Embedding 模型；
  • 示例：

Sql：

ADD FILE glm_udf.py;

SELECT TRANSFORM(content) USING 'python glm_udf.py' AS summary FROM logs;

• • 在科研、媒体客户中用于日志摘要、舆情分类等任务。
• 开源情况：GLM-4 开源（Apache 2.0），Embedding 模型可本地部署，适合私有化 UDF 调用。

4. 阿里巴巴 — 通义千问（Qwen）

• 集成方式：
  • 通过 PyHive + DashScope SDK 构建 Hive Streaming UDF；
  • 阿里云 EMR 客户可在 Hive on Tez 中调用 Qwen-Max/Qwen-Plus；
  • 开源工具如 qwen-hive-connector（GitHub 社区项目）支持批量推理。
• 优势：Qwen 支持 消费级 GPU 部署（如 Qwen-7B-Chat-GGUF），便于在 Hadoop 边缘节点运行轻量推理服务。

5. 深度求索（DeepSeek）

• 集成方式：
  • DeepSeek-R1/V3 支持 OpenAI 兼容 API，可被任何 HTTP 客户端调用；
  • 社区开发者已发布 Hive UDF for DeepSeek（如 deepseek-hive-udf），通过 REST API 实现文本生成；
  • 因其 高性价比和强理科能力，在高校、制造业 Hadoop 平台中用于技术文档解析。
• 开源状态：DeepSeek-R1/V3 模型权重已开源（Apache 2.0），可本地部署推理服务供 Hive 调用。

三、通过向量引擎桥接 Hive/Impala 与大模型（RAG 场景）

6. 腾讯混元（HunYuan） + VectorDB

• 集成方式：
  • 将 Hive 表中的文本通过 Spark 向量化（使用 HunYuan Embedding）；
  • 向量存入 腾讯云 VectorDB 或开源 Milvus/Weaviate；
  • 应用层通过 SQL 关联原始 Hive 表 ID 与向量结果，实现语义搜索；
  • 虽非直接在 Impala/Hive 中运行模型，但 数据血缘仍基于 Hive Metastore。
• 适用场景：客服知识库（Hive 存 FAQ）→ 向量检索 → 混元生成答案。

7. 百川智能（Baichuan） + Milvus

• 类似架构：Hive 存原始数据 → Spark 调用 Baichuan Embedding → Milvus 向量库 → RAG 推理。

四、总结：国内厂商接入 Impala/Hive 的主要模式

厂商	大模型	接入方式	是否开源	典型场景
星环科技	TianQin	SQL 内置 LLM 函数 + Hive External Table	部分开源	金融文档智能处理
Apache Doris	支持 Qwen/GLM/DeepSeek	Hive Catalog + llm_* 函数	完全开源	实时报表 + AI 摘要
智谱AI	GLM-4	Hive Python UDF	模型开源	舆情分析、科研文献处理
阿里	Qwen	Hive Streaming UDF / EMR 集成	模型开源	电商日志智能分析
DeepSeek	DeepSeek-R1/V3	Hive UDF（社区）+ 本地 API 服务	模型开源	技术文档问答、代码生成
腾讯	HunYuan	向量桥接（Hive → VectorDB）	闭源	客服知识库 RAG

🔔 注意：

• Impala 原生不支持 Python UDF，因此多数方案需通过 Hive 预处理 + Impala 查询结果表 实现；
• 更推荐采用 “Hive 存算 + Doris/星环做 AI 查询” 的混合架构，兼顾兼容性与 AI 能力。