1、cloudera impala的介绍、与hive的异同、两种部署方式以及内外部命令

cloudera impala 系列文章

1、cloudera impala的介绍、与hive的异同、两种部署方式以及内外部命令
2、cloudera impala sql语法与示例、impala的数据导入的4种方式、java api操作impala和综合示例比较hive与impala的查询速度

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本文简单的介绍了impala的功能、与hive的异同、安装以及命令。
本文分为三个部分，即impala的介绍、部署与验证、命令介绍。

一、Impala介绍

1、介绍

官网：https://impala.apache.org/

Lightning-fast, distributed [SQL] queries for petabytes of data stored in Apache Hadoop clusters.
Impala is a modern, massively-distributed, massively-parallel, C++ query engine that lets you analyze, transform and combine data from a variety of data sources:

• Best of breed performance and scalability.
• Support for data stored in [HDFS], [Apache HBase]and [Amazon S3].
• Wide analytic SQL support, including window functions and subqueries.
• On-the-fly code generation using [LLVM] to generate CPU-efficient code tailored specifically to each individual query.
• Support for the most commonly-used Hadoop file formats, including the [Apache Parquet] project.

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–网络搜索引擎、Pregel–分布式图计算、Dremel–交互式分析工具）中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应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

2、impala与Hive

1）、Impala依赖Hive

• 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，并且还需要启动hive的metastore服务。

Hive元数据包含用Hive创建的database、table等元信息。元数据存储在关系型数据库中，如Derby、MySQL等。
客户端连接metastore服务，metastore再去连接MySQL数据库来存取元数据。有了metastore服务，就可以有多个客户端同时连接，而且这些客户端不需要知道MySQL数据库的用户名和密码，只需要连接metastore 服务即可。
nohup hive --service metastore >> ~/metastore.log 2>&1 &

• Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

2）、Impala与Hive比较

Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。

但是Impala跟Hive最大的区别在于没有使用 MapReduce进行并行计算。与 MapReduce相比，Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，减少的了把中间结果写入磁盘的步骤，再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。

1、Impala使用的优化技术

• 使用LLVM产生运行代码，针对特定查询生成特定代码，同时使用Inline的方式减少函数调用的开销，加快执行效率。(C++特性)
• 充分利用可用的硬件指令（SSE4.2）
• 更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum
• 通过选择合适数据存储格式可以得到最好性能（Impala支持多种存储格式）
• 最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递

2、执行计划

• Hive：依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成 map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。

如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间

• Impala：把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询

不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式，以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle

3、数据流

• Hive：采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点
• Impala：采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用

4、内存使用

• Hive：在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。

每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作

• Impala：在遇到内存放不下数据时，版本1.0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。

5、调度

• Hive：任务调度依赖于Hadoop的调度策略
• Impala：调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器

调度器目前还比较简单，在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到，现在还没有考虑负载，网络IO状况等因素进行调度。但目前
Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用这些统计信息进行调度

6、容错

• Hive：依赖于Hadoop的容错能力
• Impala：在查询过程中，没有容错逻辑，如果在执行过程中发生故障，则直接返回错误

这与Impala的设计有关，因为Impala定位于实时查询，一次查询失败， 再查一次就好了，再查一次的成本很低

7、应用场景

• Hive：复杂的批处理查询任务，数据转换任务
• Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用，对Hive的结果数据集进行实时分析

3、Impala架构

Impala主要由Impalad、 State Store、Catalogd和CLI组成。

1）、Impalad

Impalad与DataNode运行在同一节点上，由Impalad进程表示，它接收客户端的查询请求（接收查询请求的Impalad为Coordinator，Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator，由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接，用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。

在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax_server（连接客户端），hs2_server（借用Hive元数据）， be_server（Impalad内部使用）和一个ImpalaServer服务。

2）、Impala State Store

Impala State Store跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息，由statestored进程表示，它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息，当State Store离线后（Impalad发现State Store处于离线时，会进入recovery模式，反复注册，当State Store重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据）因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作，但会因为有些Impalad失效了，而已缓存数据无法更新，导致把执行计划分配给了失效的Impalad，导致查询失败。

3）、CLI

CLI提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell使用python实现），同时Impala还提供了Hue，JDBC， ODBC使用接口。

4）、Catalogd

Catalogd作为metadata访问网关，从Hive Metastore等外部catalog中获取元数据信息，放到impala自己的catalog结构中。impalad执行ddl命令时通过catalogd由其代为执行，该更新则由statestored广播。

4、Impala查询处理过程

Impalad分为Java前端与C++处理后端，接受客户端连接的Impalad即作为这次查询的Coordinator，Coordinator通过JNI调用Java前端对用户的查询SQL进行分析生成执行计划树。

Java前端产生的执行计划树以Thrift数据格式返回给C++后端（Coordinator）（执行计划分为多个阶段，每一个阶段叫做一个PlanFragment，每一个PlanFragment在执行时可以由多个Impalad实例并行执行(有些PlanFragment只能由一个Impalad实例执行，如聚合操作)，整个执行计划为一执行计划树）。

Coordinator根据执行计划，数据存储信息（Impala通过libhdfs与HDFS进行交互。通过hdfsGetHosts方法获得文件数据块所在节点的位置信息），通过调度器（现在只有simple-scheduler, 使用round-robin算法）Coordinator::Exec对生成的执行计划树分配给相应的后端执行器Impalad执行（查询会使用LLVM进行代码生成，编译，执行），通过调用GetNext()方法获取计算结果。

如果是insert语句，则将计算结果通过libhdfs写回HDFS当所有输入数据被消耗光，执行结束，之后注销此次查询服务。

二、Impala安装部署

impala部署有2种方式，即在cdh环境中安装impala，非常简单，可以类似参考kudu的cdh方式部署kudu，推荐该种部署方式。
下文介绍直接下载文件安装impala，一般不推荐该种部署方式，比较麻烦，且容易出错。

1、安装前提

• 集群提前安装好hadoop，hive。
• hive安装包scp在所有需要安装impala的节点上，因为impala需要引用hive的依赖包。
• hadoop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文件，就证明支持C接口。
  

2、下载安装包、依赖包

由于impala没有提供tar包进行安装，只提供了rpm包。因此在安装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，制作成本地yum源来进行安装。这里就选择制作本地的yum源来进行安装。
所以首先需要下载到所有的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

3、配置本地yum源

参考kudu的配置本地yum源方式，参考本作者专栏链接：https://blog.csdn.net/chenwewi520feng/article/details/131429237

4、节点规划

1）、主节点安装

在规划的主节点server-3执行以下命令进行安装：

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

2）、从节点安装

在规划的从节点server-1、server-2执行以下命令进行安装：

yum install -y impala-server

5、修改Hadoop、Hive配置

需要在3台机器整个集群上进行操作，都需要修改。
hadoop、hive是否正常服务并且配置好，是决定impala是否启动成功并使用的前提。

1）、修改hive配置

可在server-1机器上进行配置，然后scp给其他2台机器。
vim /usr/local/bigdata/hive/conf/hive-site.xml
在hive配置好的基础上，安装impala，不需要修改hive的配置文件

<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURLname> 
    <value>jdbc:mysql://192.168.10.44:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=truevalue>
  property> 
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverNamename> 
    <value>com.mysql.jdbc.Drivervalue>
  property> 
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserNamename> 
    <value>rootvalue>
  property> 
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPasswordname> 
    <value>12345666value>
  property> 
  <property>
    <name>hive.cli.print.current.dbname> 
    <value>truevalue>
  property> 
  <property>
    <name>hive.cli.print.headername> 
    <value>truevalue>
  property> 
   
  <property>
    <name>hive.server2.thrift.bind.hostname> 
    <value>server-1value>
  property> 
    
  <property>
    <name>hive.metastore.urisname> 
    <value>thrift://server-1:9083value>
  property> 
  <property>
    <name>hive.metastore.client.socket.timeoutname> 
    <value>3600value>
  property>
configuration>

将hive安装包cp给其他两个机器。

cd /usr/local/bigdata/
scp -r hive/ server-2:$PWD
scp -r hive/ server-3:$PWD

2）、修改hadoop配置

所有节点创建下述文件夹hdfs-sockets

mkdir -p /usr/local/bigdata/hadoop-3.1.4/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
dfs.client.read.shortcircuit 打开DFSClient本地读取数据的控制，
dfs.domain.socket.path是Datanode和DFSClient之间沟通的Socket的本地路径。

vim   etc/hadoop/hdfs-site.xml

   <property>
      <name>dfs.client.read.shortcircuitname>
      <value>truevalue>
   property>
   <property>
      <name>dfs.domain.socket.pathname>
      <value>/usr/local/bigdata/hadoop-3.1.4/hdfs-sockets/dnvalue>
   property>
   <property>
      <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millisname>
      <value>10000value>
   property>
   <property>
      <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabledname>
      <value>truevalue>
   property>

把更新hadoop的配置文件，scp给其他机器。

cd /usr/local/bigdata/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
scp -r hdfs-site.xml server-2:$PWD
scp -r hdfs-site.xml server-3:$PWD 

注意：root用户不需要下面操作，普通用户需要这一步操作。
给这个文件夹赋予权限，如果用的是普通用户hadoop，那就直接赋予普通用户的权限，例如：

chown  -R  hadoop:hadoop   /var/run/hdfs-sockets/

因为这里直接用的root用户，所以不需要赋权限了。

3）、重启hadoop、hive

在server-1上执行下述命令分别启动hive metastore服务和hadoop。

cd  /usr/local/bigdata/hive
nohup bin/hive --service metastore &
nohup bin/hive --service hiveserver2 &

cd /usr/local/bigdata/hadoop-3.1.4/
sbin/stop-dfs.sh  |  sbin/start-dfs.sh

4）、复制hadoop、hive配置文件

impala的配置目录为/etc/impala/conf，这个路径下面需要把core-site.xml，hdfs-site.xml以及hive-site.xml。
所有节点执行以下命令

cp -r /usr/local/bigdata/hadoop-3.1.4/etc/hadoop/core-site.xml /etc/impala/conf/core-site.xml
cp -r /usr/local/bigdata/hadoop-3.1.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml /etc/impala/conf/hdfs-site.xml
cp -r /usr/local/bigdata/hive/conf/hive-site.xml /etc/impala/conf/hive-site.xml

6、修改impala配置

1）、修改impala默认配置

所有节点更改impala默认配置文件

vim /etc/default/impala
IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST=server-3
IMPALA_STATE_STORE_HOST=server-3

2）、添加mysql驱动

通过配置/etc/default/impala中可以发现已经指定了mysql驱动的位置名字。

使用软链接指向该路径即可（3台机器都需要执行）

ln -s /usr/local/bigdata/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.32.jar /usr/share/java/mysql-connector-java.jar

3）、修改bigtop配置

修改bigtop的java_home路径（3台机器）

vim /etc/default/bigtop-utils
export JAVA_HOME=etc/jdk1.8.0_65

7、启动、关闭impala服务

主节点server-3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server-1与server-2启动impala-server

service  impala-server  start

查看impala进程是否存在

ps -ef | grep impala

启动之后所有关于impala的日志默认都在/var/log/impala
如果需要关闭impala服务 把命令中的start该成stop即可。

8、impala web ui

访问impalad的管理界面http://server-3:25000/
访问statestored的管理界面http://server-3:25010/

三、Impala-shell命令参数

1、impala-shell外部命令

外部命令指的是不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数。impala-shell后面执行的时候可以带很多参数。可以在启动 impala-shell 时设置，用于修改命令执行环境。
impala-shell –h可以帮助我们查看帮助手册。几个常见命令如下

#刷新impala元数据，与建立连接后执行 REFRESH 语句效果相同
impala-shell –r

#执行指的的sql查询文件
impala-shell –f 文件路径 

#默认端口是 21000。你可以连接到集群中运行 impalad 的任意主机
impala-shell –i指定连接运行 impalad 守护进程的主机

#保存执行结果到文件当中去。
impala-shell –o保存执行结果到文件当中去。

2、impala-shell内部命令

内部命令是指，进入impala-shell命令行之后可以执行的语法。

[root@server7 lib]# impala-shell
Starting Impala Shell without Kerberos authentication
Opened TCP connection to server7:21000
Connected to server7:21000
Server version: impalad version 3.2.0-cdh6.2.1 RELEASE (build 525e372410dd2ce206e2ad0f21f57cae7380c0cb)
***********************************************************************************
Welcome to the Impala shell.
(Impala Shell v3.2.0-cdh6.2.1 (525e372) built on Wed Sep 11 01:30:44 PDT 2019)

The '-B' command line flag turns off pretty-printing for query results. Use this
flag to remove formatting from results you want to save for later, or to benchmark
Impala.
***********************************************************************************
[server7:21000] default> help;

Documented commands (type help <topic>):
========================================
compute   exit     history  rerun   shell  unset   version
connect   explain  profile  select  show   use     with   
describe  help     quit     set     tip    values

Undocumented commands:
======================
alter   delete  drop    load    src      update
create  desc    insert  source  summary  upsert

connect hostname 连接到指定的机器impalad上去执行。
[server7:21000] default> connect server6 ;
Opened TCP connection to server6:21000
Connected to server6:21000
Server version: impalad version 3.2.0-cdh6.2.1 RELEASE (build 525e372410dd2ce206e2ad0f21f57cae7380c0cb)
[server6:21000] default> show tables;
Query: show tables
Fetched 0 row(s) in 0.56s

refresh dbname.tablename增量刷新，刷新某一张表的元数据，主要用于刷新hive当中数据表里面的数据改变的情况。
invalidate metadata全量刷新，性能消耗较大，主要用于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进行刷新。
quit/exit命令 从Impala shell中弹出
explain 命令 用于查看sql语句的执行计划。
explain的值可以设置成0,1,2,3等几个值，其中3级别是最高的，可以打印出最全的信息
set explain_level=3;

profile命令执行sql语句之后执行，可以打印出更加详细的执行步骤，主要用于查询结果的查看，集群的调优等。示例如下

• 如果在hive窗口中插入数据或者新建的数据库或者数据库表，那么在impala当中是不可直接查询，需要执行invalidate metadata以通知元数据的更新
• 在impala-shell当中插入的数据，在impala当中是可以直接查询到的，不需要刷新数据库，其中使用的就是catalog这个服务的功能实现的，catalog是impala1.2版本之后增加的模块功能，主要作用就是同步impala之间的元数据
• 更新操作通知Catalog，Catalog通过广播的方式通知其它的Impalad进程。默认情况下Catalog是异步加载元数据的，因此查询可能需要等待元数据加载完成之后才能进行（第一次加载）

以上，简单的介绍了impala的功能、与hive的异同、安装以及命令。