文章目录

  • 1、概述
  • 1.1、特点
  • 1.2、架构
  • 2、CDH添加impala
  • 2.1、配置
  • 3、impala客户端
  • 3.1、impala-shell
  • 3.2、Hue
  • 3.3、Python连接Impala
  • 4、命令
  • 5、查询
  • 5.1、时间函数
  • 6、与HIVE的区别
  • 7、Appendix


1、概述

官方图标

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_hadoop

  • Cloudera Impala是一款 时髦的、开源的、大规模并行处理的 SQL引擎
    为Hadoop提供 低延时、高并发的 查询分析功能

1.1、特点

  • 对内存的依赖很大，速度快但容易内存溢出
  • data locality：尽可能地将读数和计算分配在同一台机器，减少网络开销
  • 支持各种文件格式，如：文本文件、序列文件、RCFile、Avro、Parquet
  • 支持压缩，如：snappy、gzip、bz2
  • 可访问HIVE元数据，查询HIVE数据
  • HIVE数据更新时，需要刷新该HIVE表【缺点】

1.2、架构

架构图

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_cdh安装配置 hadoop_02

  1. 创建impalad进程，impalad向StateStore提交注册订阅信息，StateStore创建1个statestored进程，用来处理impalad的注册订阅信息
  2. 客户端提交SQL
  3. Query Planner解析SQL，生成解析树；然后Planner把解析树变成若干PlanFragment，发送到Query Coordinator
  4. Coordinator从元数据库中获取元数据，从HDFS的名称节点中获取数据地址，以得到存储这个查询相关数据的所有数据节点
  5. Query Coordinator初始化相应impalad上的任务执行，即把查询任务分配给所有存储这个查询相关数据的数据节点
  6. Query Executor读取HDFS数据
  7. Query Executor之间交换信息
  8. Query Coordinator汇聚来自各个Query Executor的结果
  9. Query Coordinator把结果返回给客户端。

impala组成

进程

说明

Catalog daemon

catalogd

作为Impala的目录存储库和元数据接入网关

Statestore daemon

statestored

将整个集群的元数据传播到所有Impala进程

Impala daemon

impalad

1、负责协调客户端提交的查询的执行；

2、给其它impalad分配任务以及汇总其它Impalad的执行结果；

3、读取HDFS

建议Impalad运行在DataNode所在节点
建议StateStore和Catalog服务在同一节点

2、CDH添加impala

添加服务

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_元数据_03

点选impala，然后继续

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_hive_04

角色分配

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_大数据_05

无修改

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_元数据_06

Hue配置关联impala

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_大数据_07

2.1、配置

impalad内存

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_hadoop_08

StateStore工作线程数

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_元数据_09

  • Impalad Deamon内存限制：
    若工作节点内存128G，120G用于计算，NN分了80G，那么可分40G给impalad
  • StateStore工作线程数：建议调大，8或10都可

3、impala客户端

3.1、impala-shell

常用选项

说明

默认值

-h, --help

显示帮助信息

-i IMPALAD, --impalad=IMPALAD

impalad连接的<host:port>

当前主机的主机名:21000

-f QUERY_FILE,--query_file=QUERY_FILE

执行文件中的查询，多个查询用;分隔。If the argument to -f is “-”, then queries are read from stdin and terminated with ctrl-d.

none

-o OUTPUT_FILE,--output_file=OUTPUT_FILE

查询结果写入指定文件。Results from multiple semicolon-terminated queries will be appended to the same file

none

--print_header

Print column names in delimited mode when pretty-printed.

False

-V, --verbose

输出详细信息

True

-p, --show_profiles

Always display query profiles after execution

False

--quiet

不输出详细信息

False

-v, --version

打印版本信息

False

-c, --ignore_query_failure

查询失败时继续

False

-d DEFAULT_DB--database=DEFAULT_DB

在启动时发出use database命令

none

-u USER, --user=USER

用户身份验证

root

例：用-q查询数据，用-o将结果写到文件

impala-shell -q 'select * from teacher' -o output.txt

例：刷新元数据

impala-shell -q 'invalidate metadata'

3.2、Hue

切换编辑器

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_大数据_10

3.3、Python连接Impala

原理

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_hadoop_11


客户端是跟

Impala Daemon

中的

Query Planner

进行通信


Impala Daemon HiveServer2 端口 默认是

21050

Python找任意一个

Impala Daemon

都可

安装依赖

conda install impyla
conda install thriftpy2  # ModuleNotFoundError: No module named 'thriftpy2'

代码

from impala.dbapi import connect

# Impala Daemon HiveServer2 端口 默认21050
# 主机地址 是 任意Impala Daemon所在的主机，hadoop106或hadoop107都可
conn = connect(host='hadoop107', port=21050)
cur = conn.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM default.sales;')
for data in cur.fetchall():
    print(data)

4、命令

刷新单个表的元数据

refresh 表名

刷新所有元数据（表很多的情况下要谨慎使用）

invalidate metadata

不退出impala-shell执行shell命令

shell hadoop fs -ls /;

查询 最近一次的查询 的 底层信息

profile;

5、查询

建库

CREATE DATABASE sale;
USE sale;

建表

CREATE TABLE good(
 order_number    STRING COMMENT "订单号",
 good            STRING COMMENT "商品",
 good_costs      INT    COMMENT "商品金额",
 goods_costs     INT    COMMENT "商品总额",
 transport_costs INT    COMMENT "运费",
 costs           INT    COMMENT "订单总额"
)COMMENT "商品分析";

插入

INSERT INTO TABLE good VALUES
('a1','牛奶',3000,9000,1000,10000),
('a1','坚果',3000,9000,1000,10000),
('a1','蛋糕',3000,9000,1000,10000),
('a2','酸奶',6000,18000,2000,20000),
('a2','坚果',6000,18000,2000,20000),
('a2','蛋糕',6000,18000,2000,20000);

查询

SELECT * FROM good;

5.1、时间函数

当前时间，返回timestamp类型

SELECT current_timestamp(),now();

今天，返回string类型

SELECT to_date(now());

昨天，返回string类型

SELECT to_date(date_sub(now(),1));

年月日，返回int类型

SELECT year(now()),month(now()),day(now());

当前时间，返回string类型

SELECT from_timestamp(now(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');



6、与HIVE的区别

  • Impala缺少某些函数，如：str_to_map、explode、collect_set…
  • Impala支持窗口函数，但不支持CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY语法
  • Impala中不支持分桶表

7、Appendix

本文版本

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_hadoop_12

英

🔉

中

impala

ɪmˈpɑːlə

n. 黑斑羚（产于非洲中南部）

MPP

Massively Parallel Processing

大规模并行处理

coordinator

koʊˈɔːrdɪneɪtər

n. 协调人，统筹者

semicolon

ˈsemikoʊlən

分号

quiet

ˈkwaɪət

安静的；朴素大方的

invalidate

ɪnˈvælɪdeɪt

v. （对论点、声明或理论）驳斥；使作废

profile

ˈproʊfaɪl

轮廓；n. （人头部的）侧面；v. 概述；显出……侧面轮廓；

❤️

cdh安装配置 hadoop cdh安装impala_hive_13