Impala的安装和使用
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3到10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
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。
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。
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
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、上传压缩包并解压
将我们5个G的压缩文件上传/data02目录下，并进行解压
cd /data02/ tar -zxvf cdh5.14.0-centos6.tar.gz
5、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node01与node02安装以下服务
yum install impala-server -y
6、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
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://node03.hadoop.com:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> </property> <property> <name>hive.cli.print.current.db</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.cli.print.header</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hive.server2.thrift.bind.host</name> <value>node03.hadoop.com</value> </property> <property> <name>hive.metastore.uris</name> <value>thrift://node03.hadoop.com:9083</value> </property> <property> <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name> <value>3600</value> </property> </configuration>
第二步：将hive的安装包发送到node02与node01机器上
在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metastore服务
启动hive的metastore服务
node03机器启动hive的metastore服务
cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0 nohup bin/hive --service metastore & nohup bin/hive -- service hiveserver2 &
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
<property> <name>dfs.client.read.shortcircuit</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.domain.socket.path</name> <value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value> </property> <property> <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name> <value>10000</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name> <value>true</value> </property>
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/hadoop-hdfs/
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.xml，hdfs-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
所有节点修改bigtop的java路径
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node01与node02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，node02与node01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
访问statestored的管理界面
7、impala的使用
7.1、impala-shell语法
7.1.1、impala-shell的外部命令参数语法
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：
-h 查看帮助文档
impala-shell -h
-r 刷新整个元数据，数据量大的时候，比较消耗服务器性能
impala-shell -r
-B 去格式化，查询大量数据可以提高性能
--print_header 去格式化显示列名
--output_delimiter 指定分隔符
-v 查看对应版本
impala-shell -v -V
-f 执行查询文件
--query_file 指定查询文件
cd /export/servers
vim impala-shell.sql
use weblog;
select * from ods_click_pageviews limit 10;
通过-f 参数来执行执行的查询文件
impala-shell -f impala-shell.sql
-i 连接到impalad
--impalad 指定impalad去执行任务
-o 保存执行结果到文件当中去
--output_file 指定输出文件名
impala-shell -f impala-shell.sql -o hello.txt
-p 显示查询计划
impala-shell -f impala-shell.sql -p
-q 不使用impala-shell进行查询
7.1.2、impala-shell的内部命令行参数语法
进入impala-shell命令行之后可以执行的语法
help命令
帮助文档
connect命令
connect hostname 连接到某一台机器上面去执行
refresh 命令
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
refresh mydb.stu;
invalidate metadata 命令：
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
explain 命令：
用于查看sql语句的执行计划
explain select * from stu;
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
select * from stu; profile;
注意:在hive窗口当中插入的数据或者新建的数据库或者数据库表，在impala当中是不可直接查询到的，需要刷新数据库，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。
7.2、创建数据库
impala-shell进入到impala的交互窗口
7.1.2查看所有数据库
show databases;
7.1.3创建与删除数据库
创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydb1; drop database if exists mydb;
创建数据库表并指定数据库表数据存放hdfs的位置（与hive建表语法类似）
hdfs dfs -mkdir -p /input/impala create external table t3(id int ,name string ,age int ) row forma
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mydb1.student (name STRING, age INT, contact INT );
delimited fields terminated by '\t' location '/input/impala/external';
7.3、 创建数据库表
创建student表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mydb1.student (name STRING, age INT, contact INT );
创建employ表
create table employee (Id INT, name STRING, age INT,address STRING, salary BIGINT);
7.3.1、 数据库表中插入数据
insert into employee (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)VALUES (1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 20000 ); insert into employee values (2, 'Khilan', 25, 'Delhi', 15000 ); Insert into employee values (3, 'kaushik', 23, 'Kota', 30000 ); Insert into employee values (4, 'Chaitali', 25, 'Mumbai', 35000 ); Insert into employee values (5, 'Hardik', 27, 'Bhopal', 40000 ); Insert into employee values (6, 'Komal', 22, 'MP', 32000 );
数据的覆盖
Insert overwrite employee values (1, 'Ram', 26, 'Vishakhapatnam', 37000 );
执行覆盖之后，表中只剩下了这一条数据了
另外一种建表语句
create table customer as select * from employee;
7.3.2、 数据的查询
select * from employee; select name,age from employee;
7.3.3、 删除表
DROP table mydb1.employee;
7.3.4、 清空表数据
truncate employee;
7.3.5、 创建视图
CREATE VIEW IF NOT EXISTS employee_view AS select name, age from employee;
7.3.6、 查看视图数据
select * from employee_view;
7.4、 order by语句
基础语法
select * from table_name ORDER BY col_name [ASC|DESC] [NULLS FIRST|NULLS LAST] Select * from employee ORDER BY id asc;
7.5、group by 语句
Select name, sum(salary) from employee Group BY name;
7.6、 having 语句
基础语法
select * from table_name ORDER BY col_name [ASC|DESC] [NULLS FIRST|NULLS LAST]
按年龄对表进行分组，并选择每个组的最大工资，并显示大于20000的工资
select max(salary) from employee group by age having max(salary) > 20000;
7.7、 limit语句
select * from employee order by id limit 4;
8、impala当中的数据表导入几种方式
第一种方式，通过load hdfs的数据到impala当中去
create table user(id int ,name string,age int ) row format delimited fields terminated by "\t";
准备数据user.txt并上传到hdfs的 /user/impala路径下去
1 hello 15
2 zhangsan 20
3 lisi 30
4 wangwu 50
加载数据
load data inpath '/user/impala/' into table user;
查询加载的数据
select * from user;
如果查询不不到数据，那么需要刷新一遍数据表
refresh user;
第二种方式：
create table user2 as select * from user;
第三种方式：
insert into
第四种：
insert into select
9、impala的java开发
在实际工作当中，因为impala的查询比较快，所以可能有会使用到impala来做数据库查询的情况，我们可以通过java代码来进行操作impala的查询
第一步：导入jar包
<repositories> <repository> <id>cloudera</id> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url> </repository> <repository> <id>central</id> <url>http://repo1.maven.org/maven2/</url> <releases> <enabled>true</enabled> </releases> <snapshots> <enabled>false</enabled> </snapshots> </repository> </repositories> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.6.0-cdh5.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-common</artifactId> <version>1.1.0-cdh5.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-metastore</artifactId> <version>1.1.0-cdh5.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-service</artifactId> <version>1.1.0-cdh5.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>1.1.0-cdh5.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>1.1.0-cdh5.14.0</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.thrift/libfb303 --> <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId> <artifactId>libfb303</artifactId> <version>0.9.0</version> <type>pom</type> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.thrift/libthrift --> <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId> <artifactId>libthrift</artifactId> <version>0.9.0</version> <type>pom</type> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.httpcomponents/httpclient --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.2.5</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.httpcomponents/httpcore --> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpcore</artifactId> <version>4.2.5</version> </dependency> </dependencies>
第二步：impala的java代码查询开发
public class ImpalaJdbc { public static void main(String[] args) throws Exception { //定义连接驱动类，以及连接url和执行的sql语句 String driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; String driverUrl = "jdbc:hive2://192.168.52.120:21050/mydb1;auth=noSasl"; String sql = "select * from student"; //通过反射加载数据库连接驱动 Class.forName(driver); Connection connection = DriverManager.getConnection(driverUrl); PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql); ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery(); //通过查询，得到数据一共有多少列 int col = resultSet.getMetaData().getColumnCount(); //遍历结果集 while (resultSet.next()){ for(int i=1;i<=col;i++){ System.out.print(resultSet.getString(i)+"\t"); } System.out.print("\n"); } preparedStatement.close(); connection.close(); } }
