impala-review

Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。Impala是参照谷歌新三篇论文Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的 Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。Dremel的开源实现，和Shark、Drill功能相似。Impala是Cloudera公司主导开发并开源。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。是使用CDH的首选PB级大数据实时查询分析引擎。Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的 Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。

谷歌旧三篇论文：mapreduce（mapreduce） 、 bigtable（HBase） 、 gfs（HDFS）

谷歌新三篇论文：Dremel（Impala）、Caffeine、Pergel。

同时，Impala由Cloudera公司开发，可以对存储在HDFS、HBase的海量数据提供交互式查询的SQL接口。除了和Hive使用相同的统一存储平台，Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询的统一平台。Impala的特点是查询非常迅速，其性能大幅领先于Hive。

注意：Impala并没有基于MapReduce的计算框架，这也是Impala可以大幅领先Hive的原因，Impala是定位是OLAP。

Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的 Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。

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。

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。

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。

Impala三大进程由Impalad,statestored,catalogd

Impala和Hive的关系

Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，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中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。

与Hive的关系

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。Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图所示。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，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数 据分析工具。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。

Impala相对于Hive所使用的优化技术

1、没有使用

MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。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。（MapReduce启动时间指的是什么？）

2、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。

3、充分利用可用的硬件指令（SSE4.2）。

4、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(data locality -- 基本DataNode节点安装了Imapla Daemon)，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。

5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。

6、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。

Impala与Hive的异同

数据存储：使用相同的存储数据池都支持把数据存储于HDFS, HBase。

元数据：两者使用相同的元数据。

SQL解释处理：比较相似都是通过词法分析生成执行计划。

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（Impala查询计划解析器使用更智能的算法在多节点上分布式执行各个查询步骤），而不用像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。

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。

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，当前版本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。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。

调度：

Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。（MR2 / Yarn）

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。（impala 守护进程基本都会安装在DataNode节点）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吧。

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）。但从整体来看，Impala是能很好的容错，所有的Impalad是对等的结构，用户可以向任何一个Impalad提交查询，如果一个Impalad失效，其上正在运行的所有Query都将失败，但用户可以重新提交查询由其它Impalad代替执行，不会影响服务。对于State Store目前只有一个，但当State Store失效，也不会影响服务，每个Impalad都缓存了StateStore的信息，只是不能再更新集群状态，有可能会把执行任务分配给已经失效的Impalad执行，导致本次Query失败。

适用面：

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。

Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具，但是各有不同侧重，那么我们为什么要同时使用这两个工具呢？单独使用Hive或者Impala不可以吗？

一、介绍Impala和Hive

（1）Impala和Hive都是提供对HDFS/Hbase数据进行SQL查询的工具，Hive会转换成MapReduce，借助于YARN进行调度从而实现对HDFS的数据的访问，而Impala直接对HDFS进行数据查询。但是他们都是提供如下的标准SQL语句，在机身里运行。

（2）Apache Hive是MapReduce的高级抽象，使用HiveQL,Hive可以生成运行在Hadoop集群的MapReduce或Spark作业。Hive最初由Facebook大约在2007年开发,现在是Apache的开源项目。

Apache Impala是高性能的专用SQL引擎，使用Impala SQL，因为Impala无需借助任何的框架，直接实现对数据块的查询，所以查询延迟毫秒级。Impala受到Google的Dremel项目启发，2012年由Cloudera开发，现在是Apache开源项目。

二、Impala和Hive有什么不同？

（1）Hive有很多的特性：

1、对复杂数据类型（比如arrays和maps）和窗口分析更广泛的支持 2、高扩展性 3、通常用于批处理

（2）Impala更快

1、专业的SQL引擎，提供了5x到50x更好的性能 2、理想的交互式查询和数据分析工具 3、更多的特性正在添加进来

三、高级概述：

四、为什么要使用Hive和Impala?

1、为数据分析人员带来了海量数据分析能力,不需要软件开发经验,运用已掌握的SQL知识进行数据的分析。

2、比直接写MapReduce或Spark具有更好的生产力，5行HiveQL/Impala SQL等同于200行或更多的Java代码。

3、提供了与其他系统良好的互操作性，比如通过Java和外部脚本扩展，而且很多商业智能工具支持Hive和Impala。

五、Hive和Impala使用案例

（1）日志文件分析

日志是普遍的数据类型，是当下大数据时代重要的数据源，结构不固定，可以通过Flume和kafka将日志采集放到HDFS，然后分析日志的结构，根据日志的分隔符去建立一个表，接下来运用Hive和Impala 进行数据的分析。例如：

（2）情感分析：很多组织使用Hive或Impala来分析社交媒体覆盖情况。例如：

（3）商业智能：很多领先的BI工具支持Hive和Impala


优点：支持SQL查询，快速查询大数据。可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。多种存储格式可以选择（Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile）。可以与Hive配合使用。

缺点：不支持用户定义函数UDF。不支持text域的全文搜索。不支持Transforms。不支持查询期的容错。对内存要求高。

1、Impala 外部 Shell

Impala外部Shell 就是不进入Impala内部，直接执行的ImpalaShell 例如通过外部Shell查看Impala帮助可以使用：$ impala-shell -h这样就可以查看了；

再例如显示一个SQL语句的执行计划：$ impala-shell -p select count(*) from t_stu

下面是Impala的外部Shell的一些参数：

• -h （--help） 帮助

• -v （--version） 查询版本信息

• -V （--verbose） 启用详细输出

• --quiet 关闭详细输出

• -p 显示执行计划

• -i hostname （--impalad=hostname） 指定连接主机格式hostname：port 默认端口21000

• -r（--refresh_after_connect）刷新所有元数据

• -q query （--query=query） 从命令行执行查询，不进入impala-shell

• -d default_db （--database=default_db） 指定数据库

• -B（--delimited）去格式化输出

• --output_delimiter=character 指定分隔符

• --print_header 打印列名

• -f query_file（--query_file=query_file）执行查询文件，以分号分隔

• -o filename （--output_file filename） 结果输出到指定文件

• -c 查询执行失败时继续执行

• -k （--kerberos） 使用kerberos安全加密方式运行impala-shell

• -l 启用LDAP认证

• -u 启用LDAP时，指定用户名

2、Impala内部Shell

使用命令$ impala-sehll可以进入impala，在这里可以像Hive一样正常使用SQL，而且还有一些内部的impala命令：

• help

• connect 连接主机，默认端口21000

• refresh 增量刷新元数据库

• invalidate metadata 全量刷新元数据库

• explain 显示查询执行计划、步骤信息

• set explain_level 设置显示级别（0,1,2,3）

• shell 不退出impala-shell执行Linux命令

• profile （查询完成后执行） 查询最近一次查询的底层信息

例：查看帮助可以直接使用:help，要刷新一个表的增量元数据可以使用refresh t_stu;

hive的元数据存储在/user/hadoop/warehouse

Impala的内部表也在/user/hadoop/warehouse。

那两者怎么区分，看前面的第一列。

下面是Impala对文件的格式及压缩类型的支持

• 添加分区方式

– 1、partitioned by 创建表时，添加该字段指定分区列表

– 2、使用alter table 进行分区的添加和删除操作

create table t_person(idint, namestring, ageint) partitioned by (typestring);

alter table t_person add partition (sex=‘man');alter table t_person drop partition (sex=‘man');alter table t_person drop partition (sex=‘man‘,type=‘boss’);

• 分区内添加数据

insert into t_person partition (type='boss') values (1,’zhangsan’,18),(2,’lisi’,23)

insert into t_person partition (type='coder') values(3,wangwu’,22),(4,’zhaoliu’,28),(5,’tianqi’,24)

• 查询指定分区数据

selectid,namefromt_personwheretype=‘coder

进行数据分区将会极大的提高数据查询的效率，尤其是对于当下大数据的运用，是一门不可或缺的知识。那数据怎么创建分区呢？数据怎样加载到分区

一、  Impala/Hive按State分区Accounts

（1）示例：accounts是非分区表

通过以上方式创建的话，数据就存放在accounts目录里面。那么，如果Loudacre大部分对customer表的分析是按state来完成的？比如：

这种情况下如果数据量很大，为了避免全表扫描的发生，我们可以去创建分区。如果不创建分区的话，它会默认所有查询不得不扫描目录的所有文件。创建分区按state将数据存储到不同的子目录，当按照“NY”的条件进行查询的时候，它只会扫描到子目录，下面我具体来看一下分区创建。

二、分区创建

（1）使用PARTITIONED BY来创建分区表

在这里注意state是被删除掉的，因为它作为分区字段，我们知道分区数据是不会出现在实际的文件当中的，所以state作为分区字段是不会出现在列当中的。换句话说，分区键就是一个虚列，它是不会存在列当中的。那么，如何去查看我们分区的列呢？它会出现在我们的结构当中吗？会的。

三、查看分区列

使用DESCRIBE显示分区列，它会出现在结构最后一列，它是一个虚列，并不是真实在数据中存在的列。

我们创建单个分区，但有时候会有嵌套分区，如何来处理呢？

四、创建嵌套分区：

创建好了分区，我们怎么加载数据到分区呢？有两种方式动态分区和静态分区。动态分区是指Impala/Hive在加载的时候自动添加新的分区，数据基于列值存储到正确的分区（子目录）。而静态分区需要我们通过ADD PARTITION提前去定义分区的名称，当加载数据的时候，指定存储数据到哪个分区。


• 注意：

– 1）不能向impala的视图进行插入操作

– 2）insert 表可以来自视图

• 数据文件处理

– 加载数据：

• 1、insert语句：插入数据时每条数据产生一个数据文件，不建议用此方式加载批量数据

• 2、load data方式：再进行批量插入时使用这种方式比较合适

• 3、来自中间表：此种方式使用于从一个小文件较多的大表中读取文件并写入新的表生产少量的数据文件。也可以通过此种方式进行格式转换。

– 空值处理：• impala将“\n”表示为NULL，在结合sqoop使用是注意做相应的空字段过滤，• 也可以使用以下方式进行处理：alter table name set tblproperties(“serialization.null.format”=“null”)


--指定存储方式：

create table t_person2(id int,name string)row format delimited fields terminated by ‘\0’ (impala1.3.1版本以上支持‘\0’ ) storedastextfile;--其他方式创建内部表--使用现有表结构：create table tab_3 like tab_1;

--指定文本表字段分隔符：alter table tab_3setserdeproperties(‘serialization.format’=‘,’,’field.delim’=‘,’);

--插入数据--直接插入值方式：insert into t_person values (1,hex(‘hello world’));

--从其他表插入数据：insert (overwrite) into tab_3select*form tab_2 ;

-批量导入文件方式方式：load data local inpath ‘/xxx/xxx’ into table tab_1;

--创建表(外部表)--默认方式创建表：create external table tab_p1(id int,name string) location ‘/user/xxx.txt’

--指定存储方式：create external table tab_p2 like parquet_tab ‘/user/xxx/xxx/1.dat’ partition (yearint, month tinyint, day tinyint) location ‘/user/xxx/xxx’ storedasparquet;

--视图--创建视图： create view v1asselectcount(id)astotalfromtab_3 ;--查询视图：select*fromv1;--查看视图定义：describe formatted v1


数据文件处理：加载数据：1/ insert语句 插入语句时每条数据产生一个数据文件 不建议使用此方式加载批量数据

2/ load data方式：在进行批量插入时使用这种方式比较合适

3/  来自中间表：此种方式使用于从一个小文件较多的大表中读取文件并写入新表产生少量的数据文件

空值处理：impala将"\n"表示为null 结合sqoop使用时注意做相应的空字段过滤

使用以下方式进行处理：alter table name set tblproperties("serialization.null.format"="null");

Impala可以通过Hive外部表方式和HBase进行整合，步骤如下：

• 步骤1：创建hbase 表，向表中添加数据

create 'test_info', 'info'

put 'test_info','1','info:name','zhangsan’

put 'test_info','2','info:name','lisi'

步骤2：创建hive表

CREATE EXTERNAL TABLE test_info(key string,name string )

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe'

STORED by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'

WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping"=":key,info:name")

TBLPROPERTIES

("hbase.table.name" = "test_info");

步骤3：刷新Impala表

invalidate metadata

impala jdbc 访问：

• 配置：

– impala.driver=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

– impala.url=jdbc:hive2://node2:21050/;auth=noSasl

– impala.username=

– impala.password=

• 尽量使用PreparedStatement执行SQL语句：

– 1.性能上PreparedStatement要好于Statement

– 2.Statement存在查询不出数据的情况

性能优化：

要点：

• 1、SQL优化，使用之前调用执行计划

• 2、选择合适的文件格式进行存储

• 3、避免产生很多小文件（如果有其他程序产生的小文件，可以使用中间表）

• 4、使用合适的分区技术，根据分区粒度测算

• 5、使用compute stats进行表信息搜集

• 6、网络io的优化：– a.避免把整个数据发送到客户端

– b.尽可能的做条件过滤

– c.使用limit字句

– d.输出文件时，避免使用美化输出

• 7、使用profile输出底层信息计划，在做相应环境优化

• 8、如果是刷新表的新增元数据要使用refresh 表名 来刷新，不要使用impala-shell -r 或  invalidate metadata

• 9、如果执行SQL的结果内容较多的话可以使用 impala-shell -B 将一些不必要的样式输出去掉

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