Apache Impala学习笔记

Apache Impala：实时的sql查询工具

1.Impala与Hive关系

• impla是个实时的sql查询工具，类似于hive的操作方式，只不过执行的效率极高，号称当下大数据生态圈中执行效率最高的sql类软件
• impala来自于cloudera，后来贡献给了apache
• impala工作底层执行依赖于hive 与hive共用一套元数据存储。在使用impala的时候，必须保证hive服务是正常可靠的，至少metastore开启。
• impala最大的跟hive的不同在于不再把sql编译成MapReduce程序执行，而是编译成执行计划树。
• impala的sql语法几乎兼容hive的sql语句。
• impala是一个适用于实时交互查询的sql软件 hive适合于批处理查询的sql软件。通常是两个互相配合。

2.Impala架构

2.1.Impala集群节点

• Impalad(impala server)：可以部署多个不同机器上，通常与datanode部署在同一个节点，方便数据本地计算，负责具体执行本次查询sql的impalad称之为Coordinator。每个impala server都可以对外提供服务。
• impala state store：主要是保存impalad的状态信息 监视其健康状态
• impala catalogd：metastore维护的网关 负责跟hive 的metastore进行交互 同步hive的元数据到impala自己的元数据中。
• CLI：用户操作impala的方式（impala shell、jdbc、hue）

2.2.impala 查询处理流程（重点）

• impalad分为java前端（接受解析sql编译成执行计划树），c++后端（负责具体的执行计划树操作）
• impala sql---->impalad（Coordinator）---->调用java前端编译sql成计划树------>以Thrift数据格式返回给C++后端------>根据执行计划树、获取数据所在路径（libhdfs和hdfs交互）、Coordinator根据impalad状态分配执行计划发给其他impalad 查询----->Coordinator汇总查询结果----->返回给java前端---->用户cli（如果是 insert语句，则将数据写入到HDFS中，注销本次查询。）
• 跟hive不同就在于整个执行中已经没有了mapreduce程序的存在

3.Impala集群安装规划

• node-3 ：impalad 、impala state store、impala catalogd、impala-shell
• node-2：impalad
• node-1：impalad

3.1.impala安装

3.1.1步骤

• impala没有提供tar包 只有rpm包 这个rpm包只有cloudera公司提供

• 要么自己去官网下载impala rpm包和其相关的依赖 要么自己制作本地yum源

• 特别注意本地yum源的安装，需要Apache server对外提供web服务，确保 linux 的 Selinux 关闭，防火墙已关闭，使得各个机器都可以访问下载yum源

• 在指定的每个机器上根据规划 yum安装指定的服务

• 保证hadoop hive服务正常，开启相关的服务

  • hive metastore hiveserver2
  • hadoop hdfs-site.xml 开启本地读取数据的功能
  • 要把配置文件scp给其他机器 重启

• 修改impala配置文件

• 修改bigtop 指定java路径

• 根据规划分别启动对应的impala进程

• 如果出错 排查的依据就是去，日志默认都在/var/log/impala

• 注意：要保证Impala集群的机器时间同步，否则hive与Impala无法同步元数据信息

3.1.2注意事项

1. Linux软件包安装有三种方式：二进制节码包 .tar.gz , rpm包，yum工具（是rpm的前端工具，底层还是rpm，在安装的时候帮你自动找依赖下载）

2. 磁盘挂载分区的操作也可以通过扩展磁盘的方式来实现。

3. 安装包可以通过 MobaXterm 提供的文件系统工具直接上传。

4. yum源的架构（在安装时，如果失败，可以考虑httpd服务有没启动）：

5. impala的配置文件（hive-site.xml）：

    
   <property> 
       <name>hive.server2.thrift.bind.hostname> 
       <value>node-1value> 
   property> 
    
   <property> 
       <name>hive.metastore.urisname> 
       <value>thrift://node-1:9083value> 
   property>
   

   启动 impala之前一定要确保有9083这个端口。

3.2.impala集群的启动关闭

• 主节点 按照顺序启动以下服务

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

• 从节点

  service impala-server start
  

• 如果需要关闭impala 把上述命令中start 改为stop

• 通过ps -ef|grep impala 判断启动的进程是否正常 如果出错 日志是你解决问题的唯一依据。

  /var/log/impala
  

• impala启动失败：

  • 检验 hadoop 启动

  • 检验 mysql 服务启动

  • 检验 hive metastore-RUNJar（9083） hiveserver2-RunJar(10000)

  • 检验 impala 启动了没 有没启动成功看进程和日志

    -- 1.查看服务状态
    chkconfig --list | grep impala
    service impala-state-store status
    service impala-catalog status
    service impala-server status
    
    -- 2.查看进程是否活着  impala的进程已经不是java进程。
    ps -ef | grep impala   可以查看任何在linux下的进程
    jps 只能查看java进程
    
    -- 查看对应节点的日志 /var/log/impala
    

• 建议每个节点都安装 impala-shell，这样就哪个客户端都可以与 impala 进行交互。

3.3Impala卸载

• 因为 impala 安装的时候需要依赖其他的软件，所以默认会将引用软件也下下来，并设置环境。那么在Impala卸载的时候，就需要将依赖的软件也卸载掉。

# 卸载yum安装的impala全家桶：
yum remove -y impala hadoop bigtop avro hbase hive parquet sentry solr zookeeper

# 删除本地磁盘上跟impala相关的文件夹
rm -rf $(find / -name "*impala*")

# 测试
source /etc/profile
which hadoop

4. impala的shell客户端

1. impala-shell 类似于hive工具，hive有-e -f -hiveconf 参数，同样impala-shell也有：

   • impala-shell -h 参见impala的帮助文档
   • impala-shell -q “sql” 在shell客户端直接运行SQL命令
   • impala-shell -f query.sql 执行sql脚本
   • impala-shell -r 进入impala-shell并且刷新整个impala的元数据
   • impala-shell -o 将执行的结果保存到文件里面去

2. impala-shell 客户端内部指令：

   • catalogd 更新的元数据，hive metastore可以读取到。hive更新的元数据，catalogd 无法读取到。如下两个命令用于解决该问题：

     • refresh dbname.tabname 增量刷新，此时必须在Impala中有这张表，如果没有就会报错。
     • invalidate metadata 全量刷新，hive当中新创建数据库或库表时，就需要在impala做全量刷新

   • explain sql 查看某个sql语句的执行计划

   • profile 主要用于打印出上一条sql语句的更加详细的执行计划

   • quit / exit 退出

3. impala 的基本查询语句与hive的查询语句基本一致，需要注意的是impala操作时HDFS报权限不足的问题，可以对该文件夹修改权限。

4. 加载数据的4种方式：

   load data inpath '/user/impala/' into table user; //只能加载HDFS上的数据
   create  table  user2   as   select * from  user;
   insert  into user3 valus(1,'zhangsan');
   insert  into user4 select * from user3;
   

5. impala的Java客户端

​ 生产环境中更多的是利用 impala提供的 java 客户端连接工具，开发的流程与我们学习过的 JDBC 十分类似，本节通过简单的查询业务介绍如何使用 Impala Java 客户端。

public static void main(String[] args){
        Connection con = null;
        ResultSet rs = null;
        PreparedStatement ps = null;
    	//定义连接驱动类，以及连接url和执行的sql语句
        String JDBC_DRIVER = "com.cloudera.impala.jdbc41.Driver";
        String CONNECTION_URL = "jdbc:impala://node-3:21050";
        try
        {
            //贾（加载驱动）琏（获取连接对象）欲（创建预处理对象）执（执行查询）事（释放内存）
            Class.forName(JDBC_DRIVER);
            con = (Connection) DriverManager.getConnection(CONNECTION_URL);
            ps = con.prepareStatement("select * from impala.employee;");
            rs = ps.executeQuery();
            //遍历结果集
            while (rs.next())
            {
                //注意获取字段数据的索引是从0开始的
                System.out.println(rs.getString(1));
                System.out.println(rs.getString(2));
                System.out.println(rs.getString(3));
            }
        } catch (Exception e)
        {
            e.printStackTrace();
        } finally
        {
            try {
                rs.close();
                ps.close();
                con.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}