第一章 impala的安装

目录

  • 第一章 impala的安装
  • 1、impala的介绍
    • imala基本介绍
    • impala与hive的关系
    • impala的优点
    • impala的缺点:
    • impala的架构以及查询计划
  • 2、impala的安装环境准备
  • 3、下载impala的所有依赖包
  • 4、挂载磁盘
    • 第一步:虚拟机关机新增磁盘
    • 第二步:开机之后进行磁盘挂载
  • 5、上传压缩包并解压
  • 6、制作本地yum源
  • 7、开始安装impala
  • 8、所有节点配置impala
    • 第一步:修改hive-site.xml
    • 第二步:将hive的安装包发送到node02与node01机器上
    • 第三步:node03启动hive的metastor服务
    • 第四步:所有hadoop节点修改hdfs-site.xml添加以下内容
    • 第五步:重启hdfs
    • 第六步:创建hadoop与hive的配置文件的连接
    • 第七步:修改impala的配置文件
      • 所有节点修改impala默认配置
      • 所有节点修改bigtop的java路径
    • 第八步:启动impala服务

第一章 impala的安装

通过本地yum源进行安装impala

所有cloudera软件下载地址

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

http://archive.cloudera.com/cdh5/

1、impala的介绍

imala基本介绍

​ impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具,提供实时的查询效果,官方测试性能比hive快10到100倍,其sql查询比sparkSQL还要更加快速,号称是当前大数据领域最快的查询sql工具,impala是参照谷歌的新三篇论文(Caffeine、Pregel、Dremel)当中的Dremel实现而来,其中旧三篇论文分别是(BigTable,GFS,MapReduce)分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce

​ impala是基于hive并使用内存进行计算,兼顾数据仓库,具有实时,批处理,多并发等优点

impala与hive的关系

​ impala是基于hive的大数据分析查询引擎,直接使用hive的元数据库metadata,意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中,并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话,必须先安装hive,保证hive安装成功,并且还需要启动hive的metastore服务

impala的优点

1、 impala比较快,非常快,特别快,因为所有的计算都可以放入内存当中进行完成,只要你内存足够大

2、 摈弃了MR的计算,改用C++来实现,有针对性的硬件优化

3、 具有数据仓库的特性,对hive的原有数据做数据分析

4、支持ODBC,jdbc远程访问

impala的缺点:

1、基于内存计算,对内存依赖性较大

2、改用C++编写,意味着维护难度增大

3、基于hive,与hive共存亡,紧耦合

4、稳定性不如hive,不存在数据丢失的情况

impala的架构以及查询计划

第一章 impala的安装_第1张图片

Impala的架构模块:

  • impala-server ==>启动的守护进程,执行我们的查询计划 从节点,官方建议与所有的datanode装在一起,可以通过hadoop的短路读取特性实现数据的快速查询
  • impala-statestore ==》 状态存储区 主节点
  • impalas-catalog ==》元数据管理区 主节点

查询执行

​ impalad分为frontend和backend两个层次, frondend用java实现(通过JNI嵌入impalad), 负责查询计划生成, 而backend用C++实现, 负责查询执行。

frontend生成查询计划分为两个阶段:

(1)生成单机查询计划,单机执行计划与关系数据库执行计划相同,所用查询优化方法也类似。

(2)生成分布式查询计划。 根据单机执行计划, 生成真正可执行的分布式执行计划,降低数据移动, 尽量把数据和计算放在一起。

第一章 impala的安装_第2张图片

上图是SQL查询例子, 该SQL的目标是在三表join的基础上算聚集, 并按照聚集列排序取topN。

​ impala的查询优化器支持代价模型: 利用表和分区的cardinality,每列的distinct值个数等统计数据, impala可估算执行计划代价, 并生成较优的执行计划。 上图左边是frontend查询优化器生成的单机查询计划, 与传统关系数据库不同, 单机查询计划不能直接执行, 必须转换成如图右半部分所示的分布式查询计划。 该分布式查询计划共分成6个segment(图中彩色无边框圆角矩形), 每个segment是可以被单台服务器独立执行的计划子树。

impala支持两种分布式join方式, 表广播和哈希重分布:

表广播方式保持一个表的数据不动, 将另一个表广播到所有相关节点(图中t3);

哈希重分布的原理是根据join字段哈希值重新分布两张表数据(譬如图中t1和t2)。

​ 分布式计划中的聚集函数分拆为两个阶段执行。第一步针对本地数据进行分组聚合(Pre-AGG)以降低数据量, 并进行数据重分步, 第二步, 进一步汇总之前的聚集结果(mergeAgg)计算出最终结果。

​ 与聚集函数类似, topN也是分为两个阶段执行, (1)本地排序取topN,以降低数据量; (2) merge sort得到最终topN结果。

​ Backend从frontend接收plan segment并执行, 执行性能非常关键,impala采取的查询性能优化措施有向量执行。 一次getNext处理一批记录, 多个操作符可以做pipeline。LLVM编译执行, CPU密集型查询效率提升5倍以上。IO本地化。 利用HDFS short-circuit local read功能,实现本地文件读取Parquet列存,相比其他格式性能最高提升5倍。

第一章 impala的安装_第3张图片

2、impala的安装环境准备

​ 需要提前安装好hadoop,hive,这二个框架,并且hive需要在所有的impala安装的节点上面都要有,因为impala需要引用hive的依赖包,hadoop的框架需要支持C程序访问接口,查看下图,如果有该路径下有这么些文件,就证明支持C接口 .第一章 impala的安装_第4张图片

3、下载impala的所有依赖包

​ 由于impala没有提供tar包供我们进行安装,只提供了rpm包,所以我们在安装impala的时候,需要使用rpm包来进行安装,rpm包只有cloudera公司提供了,所以我们去cloudera公司网站进行下载rpm包即可,但是另外一个问题,impala的rpm包依赖非常多的其他的rpm包,可以一个个的将依赖找出来,也可以将所有的rpm包下载下来,制作成我们本地yum源来进行安装。我们这里就选择制作我们本地的yum源来进行安装,所以首先我们需要下载到所有的rpm包,下载地址如下

http://archive.cloudera.com/cdh5/repo-as-tarball/5.14.0/cdh5.14.0-centos6.tar.gz

下载好了之后,保留下,留作备用

4、挂载磁盘

​ 由于我们下载的tar包非常大,大概5个G,解压之后也最少需要5个G的空间,而我们的虚拟机磁盘有限,不够用了,所以我们可以为我们的虚拟机挂载一块磁盘,专门用于存储我们的tar包

第一步:虚拟机关机新增磁盘

​ 在我们的虚拟机关机的状态下,在VMware当中新增一块磁盘

第一章 impala的安装_第5张图片

第一章 impala的安装_第6张图片

第一章 impala的安装_第7张图片

第一章 impala的安装_第8张图片

第一章 impala的安装_第9张图片

第一章 impala的安装_第10张图片

第一章 impala的安装_第11张图片

第一章 impala的安装_第12张图片

第二步:开机之后进行磁盘挂载

分区,格式化,挂载新磁盘

磁盘挂载

df -lh 
fdisk -l
#开始分区
fdisk /dev/sdb   #这个命令执行后依次输 n  p  1  回车  回车  w
fdisk -l
#格式化我们的分区
mkfs -t ext4 -c /dev/sdb1   #格式化我们的分区
mkdir /data02
#将我们的分区挂载到/data02目录下
mount -t ext4 /dev/sdb1 /data02
df -lh
#将我们的挂载磁盘设置开机启动,避免开机之后挂载的磁盘就没了
echo "/dev/sdb1 /data02 ext4 defaults 0 0" >> /etc/fstab
 

第一章 impala的安装_第13张图片

挂载完成之后,记得重新启动node03机器上面的mysql服务,datanode服务,nodemanager服务,zookeeper服务

启动mysql的服务命令:

/etc/init.d/mysqld  start

5、上传压缩包并解压

将我们5个G的压缩文件上传/data02(自己的目录下)目录下,并进行解压

#将我们5个G的压缩文件上传/data02(自己的目录下)目录下,并进行解压
cd /data02/
tar -zxvf cdh5.14.0-centos6.tar.gz

第一章 impala的安装_第14张图片

6、制作本地yum源

​ 镜像源是centos当中下载相关软件的地址,我们可以通过制作我们自己的镜像源指定我们去哪里下载impala的rpm包,这里我们使用httpd这个软件来作为服务端,启动httpd的服务来作为我们镜像源的下载地址

这里我们选用第三台机器作为镜像源的服务端

node03机器上执行以下命令

#node03机器上执行以下命令

yum  -y install httpd
service httpd start
cd /etc/yum.repos.d
vim localimp.repo 

[localimp]
name=localimp
baseurl=http://node03/cdh5.14.0/
gpgcheck=0
enabled=1

创建apache httpd的读取链接

ln -s /data02/cdh/5.14.0 /var/www/html/cdh5.14.0

页面访问本地yum源,出现这个界面表示本地yum源制作成功

node03/cdh5.14.0

第一章 impala的安装_第15张图片

将制作好的localimp配置文件发放到所有需要安装impala的节点上去

#将制作好的localimp配置文件发放到所有需要安装impala的节点上去
cd /etc/yum.repos.d/
scp localimp.repo  node02:$PWD
scp localimp.repo  node01:$PWD

注意:如果需要使用httpd来代理rpm的仓库,发布成为一个http的服务访问
一定要禁用linux的selinux服务

vim /etc/selinux/config 
# This file controls the state of SELinux on the system.
# SELINUX= can take one of these three values:
#     enforcing - SELinux security policy is enforced.
#     permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
#     disabled - No SELinux policy is loaded.
#SELINUX=enforcing
SELINUX=disabled

# SELINUXTYPE= can take one of these two values:
#     targeted - Targeted processes are protected,
#     mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted

7、开始安装impala

安装规划

服务名称 node01 node02 node03
impala-catalog 不安装 不安装 安装
impala-state-store 不安装 不安装 安装
impala-server 安装 安装 安装

主节点node03执行以下命令进行安装

yum  install  impala -y
yum install impala-server -y
yum install impala-state-store  -y
yum install impala-catalog  -y
yum  install  impala-shell -y

从节点node01node02安装以下服务

yum install impala-server -y

8、所有节点配置impala

第一步:修改hive-site.xml

node03 机器修改hive-site.xml内容如下

hive-site.xml配置

vim /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml


        
                javax.jdo.option.ConnectionURL
                jdbc:mysql://node03.hadoop.com:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true
        
        
            javax.jdo.option.ConnectionDriverName
                com.mysql.jdbc.Driver
        
        
                javax.jdo.option.ConnectionUserName
                root
        
        
             javax.jdo.option.ConnectionPassword
                123456
        
        
                hive.cli.print.current.db
                true
        
        
                hive.cli.print.header
                true
        
        
                hive.server2.thrift.bind.host
                node03.hadoop.com
        
 -------------------------------------------------------------------------------------------------
                                #修改部分内容
 -------------------------------------------------------------------------------------------------
        
                hive.metastore.uris
                thrift://node03.hadoop.com:9083
        
     
                hive.metastore.client.socket.timeout
                3600
        
 -------------------------------------------------------------------------------------------------
                                #修改部分内容
 -------------------------------------------------------------------------------------------------

第二步:将hive的安装包发送到node02与node01机器上

node03 机器上面执行

cd /export/servers/
scp -r hive-1.1.0-cdh5.14.0/ node02:$PWD
scp -r hive-1.1.0-cdh5.14.0/ node01:$PWD

第三步:node03启动hive的metastor服务

启动hive的metastore服务

node03机器启动hive的metastore服

cd  /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0
nohup bin/hive --service metastore &
nohup bin/hive -- service hiveserver2 &

有两个RunJar表示启动成功:

第一章 impala的安装_第16张图片

注意:一定要保证mysql的服务正常启动,否则metastore的服务不能够启动

第四步:所有hadoop节点修改hdfs-site.xml添加以下内容

所有节点创建文件夹

mkdir -p /var/run/hdfs-sockets

修改所有节点的hdfs-site.xml添加以下配置,修改完之后重启hdfs集群生效

vim  /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

添加到文件末尾:


    dfs.client.read.shortcircuit
    true


    dfs.domain.socket.path
    /var/run/hdfs-sockets/dn     


    dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis
    10000


    dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled
    true

注意:root用户不需要这一步操作了,实际工作当中普通用户需要这一步操作

#创建文件夹  
/var/run/hdfs-sockets/
#给这个文件夹赋予权限,例如如果我们用的是普通用户,那就直接赋予普通用户的权限
#例如:
chown  -R  hadoop:hadoop   /var/run/hdfs-sockets/

因为我这里直接用的root用户,所以不需要赋权限了

第五步:重启hdfs

重启hdfs文件系统

node01服务器上面执行以下命令

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
sbin/stop-dfs.sh
sbin/start-dfs.sh

第六步:创建hadoop与hive的配置文件的连接

impala的配置目录为:

/etc/impala/conf

​ 这个路径下面需要把core-site.xmlhdfs-site.xml以及hive-site.xml拷贝到这里来,但是我们这里使用软连接的方式会更好

所有节点 执行以下命令创建链接到impala配置目录下来

ln -s /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /etc/impala/conf/core-site.xml
ln -s /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /etc/impala/conf/hdfs-site.xml
ln -s /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf/hive-site.xml /etc/impala/conf/hive-site.xml

第七步:修改impala的配置文件

所有节点修改impala默认配置

所有节点更改impala默认配置文件以及添加mysql的连接驱动包

vim /etc/default/impala
IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST=node03
IMPALA_STATE_STORE_HOST=node03

所有节点创建mysql的驱动包的软连接

ln -s /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar
/usr/share/java/mysql-connector-java.jar

第一章 impala的安装_第17张图片

所有节点修改bigtop的java路径

所有节点修改bigtop的java_home路径

vim /etc/default/bigtop-utils
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141

第八步:启动impala服务

启动impala服务

主节点node03启动以下三个服务进程

service impala-state-store start
service impala-catalog start
service impala-server start

从节点启动node01node02启动impala-server

service  impala-server  start

查看impala进程是否存在

ps -ef | grep impala

注意:启动之后所有关于impala的日志默认都在/var/log/impala 这个路径下,node03机器上面应该有三个进程,node02node01机器上面只有一个进程,如果进程个数不对,去对应目录下查看报错日志

浏览器页面访问:

访问impalad的管理界面

http://node03:25000/

访问statestored的管理界面

http://node03:25010/

访问catalog的管理界面

http://node03:25020

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