使用Apache Hadoop、Impala和MySQL进行数据分析
Apache Hadoop是目前被大家广泛使用的数据分析平台，它可靠、高效、可伸缩。Percona公司的Alexander Rubin 最近发表了一篇博客文章介绍了他是如何将一个表从MySQL导出到Hadoop然后将数据加载到Cloudera Impala并在这上面运行报告的。
\\在Alexander Rubin的这个测试示例中他使用的集群包含6个数据节点。下面是具体的规格：\
| \ 用途 \ |
\ 服务器规格 \ |
| \ NameNode、DataNode、Hive 元数据存储等 \ |
\ 2x PowerEdge 2950, 2x L5335 CPU @ 2.00GHz, 8 cores, 16GB RAM, 使用8个SAS驱动器的RAID 10 \ |
| \ 仅做数据节点 \ |
\ 4x PowerEdge SC1425, 2x Xeon CPU @ 3.00GHz, 2 cores, 8GB RAM, 单个4TB 驱动器 \ |
数据导出
\\有很多方法可以将数据从MySQL导出到Hadoop。在Rubin的这个示例中，他简单地将ontime表导出到了一个文本文件中：
\\select * into outfile '/tmp/ontime.psv'\\
FIELDS TERMINATED BY ','\\
from ontime;
你可以使用“|”或者任何其他的符号作为分隔符。当然，还可以使用下面这段简单的脚本直接从 www.transtats.bts.gov上下载数据。
\\for y in {1988..2013}\\
do\\
for i in {1..12}\\
do\\
u=\"http://www.transtats.bts.gov/Download/On_Time_On_Time_Performance_${y}_${i}.zip\"\\
wget $u -o ontime.log\\
unzip On_Time_On_Time_Performance_${y}_${i}.zip\\
done\\
done
载入Hadoop HDFS
\\Rubin首先将数据载入到了HDFS中作为一组文件。Hive或者Impala将会使用导入数据的那个目录，连接该目录下的所有文件。在Rubin的示例中，他在HDFS上创建了/data/ontime/目录，然后将本地所有匹配On_Time_On_Time_Performance_*.csv模式的文件复制到了该目录下。
\\$ hdfs dfs -mkdir /data/ontime/\
$ hdfs -v dfs -copyFromLocal On_Time_On_Time_Performance_*.csv /data/ontime/
在Impala中创建外部表
\\当所有数据文件都被载入之后接下来需要创建一个外部表：
\\CREATE EXTERNAL TABLE ontime_csv (\
YearD int ,\\
Quarter tinyint ,\\
MonthD tinyint ,\\
DayofMonth tinyint ,\\
DayOfWeek tinyint ,\\
FlightDate string ,\\
UniqueCarrier string ,\\
AirlineID int ,\\
Carrier string ,\\
TailNum string ,\\
FlightNum string ,\\
OriginAirportID int ,\\
OriginAirportSeqID int ,\\
OriginCityMarketID int ,\\
Origin string ,\\
OriginCityName string ,\\
OriginState string ,\\
OriginStateFips string ,\\
OriginStateName string ,\\
OriginWac int ,\\
DestAirportID int ,\\
DestAirportSeqID int ,\\
DestCityMarketID int ,\\
Dest string ,\\
...\\
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','\\
STORED AS TEXTFILE\\
LOCATION '/data/ontime';
注意“EXTERNAL”关键词和LOCATION，后者指向HDFS中的一个目录而不是文件。Impala仅会创建元信息，不会修改表。创建之后就能立即查询该表，在Rubin的这个示例中执行的SQL是：
\\\u0026gt; select yeard, count(*) from ontime_psv group by yeard;
\\该SQL耗时131.38秒。注意GROUP BY并不会对行进行排序，这一点不同于MySQL，如果要排序需要添加 ORDER BY yeard语句。另外通过执行计划我们能够发现Impala需要扫描大小约为45.68GB的文件。
\\Impala使用面向列的格式和压缩
\\Impala最大的好处就是它支持面向列的格式和压缩。Rubin尝试了新的使用Snappy压缩算法的Parquet格式。因为这个例子使用的表非常大，所以最好使用基于列的格式。为了使用Parquet格式，首先需要载入数据，这在Impala中已经有表、HDFS中已经有文件的情况下是非常容易实现的。本示例大约使用了729秒的时间导入了约1亿5千万条记录，导入之后使用新表再次执行同一个查询所耗费的时间只有4.17秒，扫描的数据量也小了很多，压缩之后的数据只有3.95GB。
\\Impala复杂查询示例
\\select\\
min(yeard), max(yeard), Carrier, count(*) as cnt,\\
sum(if(ArrDelayMinutes\u0026gt;30, 1, 0)) as flights_delayed,\\
round(sum(if(ArrDelayMinutes\u0026gt;30, 1, 0))/count(*),2) as rate\\
FROM ontime_parquet_snappy\\
WHERE\\
DayOfWeek not in (6,7) and OriginState not in ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')\\
and DestState not in ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')\\
and flightdate \u0026lt; '2010-01-01'\\
GROUP by carrier\\
HAVING cnt \u0026gt; 100000 and max(yeard) \u0026gt; 1990\\
ORDER by rate DESC\\
LIMIT 1000;
注意：以上查询不支持sum(ArrDelayMinutes\u0026gt;30)语法，需要使用sum(if(ArrDelayMinutes\u0026gt;30, 1, 0) 代替。另外查询故意被设计为不使用索引：大部分条件仅会过滤掉不到30%的数据。
\\该查询耗时15.28秒比最初的MySQL结果（非并行执行时15分56.40秒，并行执行时5分47秒）要快很多。当然，它们之间并不是一个“对等的比较”：
\\- MySQL将扫描45GB的数据而使用Parquet的Impala仅会扫描3.5GB的数据\\
- MySQL运行在一台服务器上，而Hadoop和Impala则并行运行在6台服务器上\
尽管如此，Hadoop和Impala在性能方面的表现依然令人印象深刻，同时还能够支持扩展，因此在大数据分析场景中它能为我们提供很多帮助。
\\\感谢崔康对本文的审校。
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