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Impala的安装和使用

摘要：
Impala的查询优化器支持成本模型：使用表和分区的基数、每列中不同值的数量等统计信息，Impala可以估计执行计划的成本，并生成更好的执行计划。后端从前端接收计划段并执行它。执行性能至关重要。impala采取的查询性能优化措施包括向量执行。
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的安装和使用第1张

 

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。

 Impala的安装和使用第2张

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。

 Impala的安装和使用第3张

 

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

 Impala的安装和使用第4张

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

 Impala的安装和使用第5张

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="http://t.zoukankan.com/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

Impala的安装和使用第6张

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

http://node03:25000/

访问statestored的管理界面

http://node03:25010/

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

 Impala的安装和使用第7张

-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

 Impala的安装和使用第8张

-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

 Impala的安装和使用第9张

-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

 

 Impala的安装和使用第10张

-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

 Impala的安装和使用第11张

-p  显示查询计划

impala-shell -f impala-shell.sql -p

 Impala的安装和使用第12张

-q 不使用impala-shell进行查询

 Impala的安装和使用第13张

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

 Impala的安装和使用第14张

connect命令

connect  hostname 连接到某一台机器上面去执行

 Impala的安装和使用第15张

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;

 Impala的安装和使用第16张

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

 Impala的安装和使用第17张

explain 命令：

用于查看sql语句的执行计划

explain select * from stu;

 Impala的安装和使用第18张

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;

 Impala的安装和使用第19张

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;

Impala的安装和使用第20张

Impala的安装和使用第21张

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  ' ' 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 "	";

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)+"	");
        }
        System.out.print("
");
    }
    preparedStatement.close();
    connection.close();
}
}

 

标签：#hive#impala#hadoop#hdfs命令#hdfs#select#shell#数据处理 | 浏览：350 | 发布日期：

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