IMPALA部署和架构(一)

IMPALA部署和架构(一)

 一，概要

因公司业务需求，需要一个查询引擎满足快速查询TB级别的数据，所以我们找到了presto和impala，presto在前面讲过今天只说impala，impala是cloudera公司主导开发的新型查询系统，impala没有在使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用商用并行的关系数据库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 或者HBase中用SELECT，JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。并且impala在CDH中轻松部署、配置和维护。而且最重要的是impala查询速度快。这里使用impala的版本是v2.7.0-cdh5.10.0，cdh版本是Cloudera Enterprise Data Hub Edition  5.10.0 (#85 built by jenkins on 20170120-1038 git: aa0b5cd5eceaefe2f971c13ab657020d96bb842a)。

二，安装部署

我们是使用CDH安装部署impala，在安装前，有的读者需要了解CDH的安装。这是官网链接：https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x.html 。都是英文，如果你们想找个中文，这是CDH安装文档链接（可以直接部署）：https://download.csdn.net/download/u012720237/10266663。安装了CDH，在部署impala是很容易的。选择集群中的添加服务--》选择impala--》按照提示一步一步安装。

 

三，impala核心组件介绍

Impala Daemon

impala的核心组件是各个节点上面的impalad这个守护进程（Impala Daemon），它负责读写数据文件，接收从impala-shell，hue，JDBC，ODBC等接口发送的查询语句，并行化查询语句和分发工作任务到impala集群的各个节点上，同时负责把本地计算好的查询结果发送给协调器节点（coordinator node）。

你可以向运行在任意节点的impala deamon提交查询，这个节点将会作为这个查询的协调器（coordinator node），其他节点将会传输部分结果集给这个协调器节点。由这个协调器节点构建最终的结果集，所以一般而言在生产建议在不同的节点提交查询。使得集群负载均衡。

impala deamon不间断的和statestore进行通信交流，从而确认哪个节点是健康的能接受新的工作任务。它同时接收catalog daemon传来的广播消息来更新元数据信息，当集群中的任意节点create，alter，drop任意对象，或者执行insert，load data的时候出发广播消息。

Impala Statestore

这个组件检查集群中各个节点上impala daemon的健康状态，同时不间断地将结果反馈给impala daemon。这个服务的物理进程名称是statestored，在整个集群中我们仅需要一个这样的进程即可，这个进程可以增强集群的健壮性，他的启停不会影响其他节点的运行的任务，只会影响其他节点是否回向这个可能离线节点发送请求。

Impala Catalog

impala catalog服务奖SQL语句做出的元数据变化通知给集群各个节点，catalog服务的物理进程名称叫做catalogd，一个集群仅需要这个一个进程。由于他的请求会和statestore daemon交互，所以最好让statestored 和catalogd放在同一个节点上。

 

四，Impala 查询处理过程

 

impalad分为java前端和c++处理后端，接受客户端链接的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，不同的操作对应不同的PlanNode，如：SelectNode，ScanNode，SortNode，AggregationNode，HashJoinNode等。

执行计划树的每个原子操作由一个PlanFragment表示，通常一条查询语句由多个Plan Fragment组成， Plan Fragment 0表示执行树的根，汇聚结果返回给用户，执行树的叶子结点一般是Scan操作，分布式并行执行。

五，Impala支持的文件格式

impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据记载到table中。但值得注意的是，有些格式的数据是无法写入的。对于无法写入的数据格式，我们只能通过Hive建表，通过对Hive进行数据的写入，然后使用impala对这些保存好的数据执行查询操作。

 

 Impala支持的编码：

Snappy --推荐的编码，因为他在压缩率和解压速度之间有很好的平衡性，Snappy压缩速度很快，但是不如GZIP那样能节约更多的存储空间。impala不支持Snappy压缩的text file。

GZIP     --压缩比很高能节约很多存储空间，impala不支持GZIP压缩的text file。

Deflate --impala不支持GZIP压缩的text file.

BZIP2   --impala不支持BZIP2压缩的text file.

LZO      --只用于text file，Impala可以查询LZO压缩的text格式数据表，但是不支持insert数据，只能通过Hive来完成数据的insert。

 

六，Impala优缺点

 优点：

1，支持SQL查询，快速查询大数据。

2，可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。

3，多种存储格式可以选择。

4，可以和hive配合使用。

缺点：

1，不支持用户定义函数UDF。

2，不支持text域的全文搜索。

3，不支持Transforms。

4，不支持查询期的容错。

5，对内存要求高。

七，命令参数

 

选项	描述
-B or --delimited	导致使用分隔符分割的普通文本格式打印查询结果。当为其他 Hadoop 组件生成数据时有用。对于避免整齐打印所有输出的性能开销有用，特别是使用查询返回大量的结果集进行基准测试的时候。使 用 --output_delimiter 选项指定分隔符。使用 -B 选项常用于保存所有查询结果到文件里而不是打印到屏幕上。在 Impala 1.0.1 中添加
--print_header	是否打印列名。整齐打印时是默认启用。同时使用 -B 选项时，在首行打印列名
-o filename or --output_file filename	保存所有查询结果到指定的文件。通常用于保存在命令行使用 -q 选项执行单个查询时的查询结果。对交互式会话同样生效；此时你只会看到获取了多 少行数据，但看不到实际的数据集。当结合使用 -q 和 -o 选项时，会自动将错误信息输出到 /dev/null(To suppress these incidental messages when combining the -q and -o options, redirect stderr to /dev/null)。在 Impala 1.0.1 中添加
--output_delimiter=character	当使用 -B 选项以普通文件格式打印查询结果时，用于指定字段之间的分隔符(Specifies the character to use as a delimiter between fields when query results are printed in plain format by the -B option)。默认是制表符 tab ('\t')。假如输出结果中包含了分隔符，该列会被引起且/或转义( If an output value contains the delimiter character, that field is quoted and/or escaped)。在 Impala 1.0.1 中添加
-p or --show_profiles	对 shell 中执行的每一个查询，显示其查询执行计划 (与 EXPLAIN 语句输出相同) 和发生低级故障(low-level breakdown)的执行步骤的更详细的信息
-h or --help	显示帮助信息
-i hostname or --impalad=hostname	指定连接运行 impalad 守护进程的主机。默认端口是 21000。你可以连接到集群中运行 impalad 的任意主机。假如你连接到 impalad 实例通过 --fe_port 标志使用了其他端口，则应当同时提供端口号，格式为 hostname:port
-q query or --query=query	从命令行中传递一个查询或其他 shell 命令。执行完这一语句后 shell 会立即退出。限制为单条语句，可以是 SELECT, CREATE TABLE, SHOW TABLES, 或其他 impala-shell 认可的语句。因为无法传递 USE 语句再加上其他查询，对于 default 数据库之外的表，应在表名前加上数据库标识符(或者使用 -f 选项传递一个包含 USE 语句和其他查询的文件)
-f query_file or --query_file=query_file	传递一个文件中的 SQL 查询。文件内容必须以分号分隔
-k or --kerberos	当连接到 impalad 时使用 Kerberos 认证。如果要连接的 impalad 实例不支持 Kerberos，将显示一个错误
-s kerberos_service_name or --kerberos_service_name=name	Instructs impala-shell to authenticate to a particular impalad service principal. 如何没有设置 kerberos_service_name ，默认使用 impala。如何启用了本选项，而试图建立不支持Kerberos 的连接时，返回一个错误(If this option is used in conjunction with a connection in which Kerberos is not supported, errors are returned)
-V or --verbose	启用详细输出
--quiet	关闭详细输出
-v or --version	显示版本信息
-c	查询执行失败时继续执行
-r or --refresh_after_connect	建立连接后刷新 Impala 元数据，与建立连接后执行 REFRESH 语句效果相同
-d default_db or --database=default_db	指定启动后使用的数据库，与建立连接后使用 USE 语句选择数据库作用相同，如果没有指定，那么使用 default 数据库
-l	启用 LDAP 认证
-u	当使用 -l 选项启用 LDAP 认证时，提供用户名(使用短用户名，而不是完整的 LDAP 专有名称(distinguished name)) ，shell 会提示输入密码