什么是impala，如何安装使用Impala

一、Impala简介

Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。

二、Impala安装
1.安装要求
（1）软件要求

•   Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)
•   CDH 4.1.0 or later
•   Hive
•   MySQL
  

（2）硬件要求

在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。

2、安装准备

（1）操作系统版本查看

>more/etc/issue

CentOSrelease 6.2 (Final)

Kernel \ron an \m

（2）机器准备

10.28.169.112mr5

10.28.169.113mr6

10.28.169.114mr7

10.28.169.115mr8

各机器安装角色

mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-store

mr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad

（3）用户准备

在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh

（4）软件准备

到cloudera官网下载：

Hadoop：

hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz

hive：

hive-0.9.0-cdh4.1.2.tar.gz

impala：

impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala依赖包下载：

bigtop-utils-0.4(http://beta.cloudera.com/impala/redhat/6/x86_64/impala/0/RPMS/noarch/)

其他依赖包下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/

4、hadoop-2.0.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备

hadoop用户登录到mr5机器，将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz上传到/home/hadoop/目录下并解压：

    tar zxvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz

（2）配置环境变量

修改mr5机器hadoop用户主目录/home/hadoop/下的.bash_profile环境变量：

exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

exportJAVA_BIN=${JAVA_HOME}/bin

exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export  JAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib-server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=600

00-Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300-Dsun.net.inetaddr.ttl=300"

exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

exportHADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME

exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

（3）修改配置文件

在机器mr5上hadoop用户登录修改hadoop的配置文件(配置文件目录：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/etc/hadoop)

(1)、slaves :

添加以下节点

mr6

mr7

mr8

(2)、hadoop-env.sh :

增加以下环境变量

exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(3)、core-site.xml :

  fs.default.name

  hdfs://mr5:9000

  The name of the defaultfile system.Either the literal string "local" or a host:port forNDFS.

  true

io.native.lib.available

  true

  hadoop.tmp.dir

  /home/hadoop/tmp

  A base for other temporarydirectories.

(4)、hdfs-site.xml :

dfs.namenode.name.dir

  file:/home/hadoop/dfsdata/name

  Determines where on thelocal filesystem the DFS name node should store the name table.If this is acomma-delimited list of directories,then name table is replicated in all of thedirectories,for redundancy.

  true

dfs.datanode.data.dir

file:/home/hadoop/dfsdata/data

  Determines where on thelocal filesystem an DFS data node should store its blocks.If this is acomma-delimited list of directories,then data will be stored in all nameddirectories,typically on different devices.Directories that do not exist areignored.

  

  true

  dfs.replication

  3

  dfs.permission

  false

(5)、mapred-site.xml:

mapreduce.framework.name

  yarn

mapreduce.job.tracker

  hdfs://mr5:9001

  true

mapreduce.task.io.sort.mb

  512

mapreduce.task.io.sort.factor

  100

mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies

  50

  mapreduce.cluster.temp.dir

file:/home/hadoop/mapreddata/system

  true

mapreduce.cluster.local.dir

file:/home/hadoop/mapreddata/local

  true

(6)、yarn-env.sh :

增加以下环境变量

exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(7)、yarn-site.xml：

yarn.resourcemanager.address

mr5:8080

yarn.resourcemanager.scheduler.address

mr5:8081

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address

mr5:8082

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce.shuffle

yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class

org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

yarn.nodemanager.local-dirs

file:/home/hadoop/nmdata/local

thelocal directories used by the nodemanager

yarn.nodemanager.log-dirs

file:/home/hadoop/nmdata/log

thedirectories used by Nodemanagers as log directories

（4）拷贝到其他节点

(1)、在mr5上配置完第2步和第3步后，压缩hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

rm hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz

tar  zcvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz  hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

然后将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr6:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr7:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr8:/home/hadoop/

(2)、将mr5机器上hadoop用户的配置环境的文件.bash_profile远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上

scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr6:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr7:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr8:/home/hadoop/

拷贝完成后，在mr5、mr6、mr7、mr8机器的/home/hadoop/目录下执行

source.bash_profile

使得环境变量生效

（5）启动hdfs和yarn

以上步骤都执行完成后，用hadoop用户登录到mr5机器依次执行：

hdfsnamenode -format

start-dfs.sh

start-yarn.sh

通过jps命令查看：

mr5成功启动了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode进程；

mr6、mr7、mr8成功启动了DataNode、NodeManager进程。

（6）验证成功状态

通过以下方式查看节点的健康状态和作业的执行情况：

浏览器访问(本地需要配置hosts)

http://mr5:50070/dfshealth.jsp

http://mr5:8088/cluster

5、hive-0.9.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备

使用hadoop用户上传hive-0.9.0-cdh4.1.2到mr5机器的/home/hadoop/目录下并解压：

     tar zxvf hive-0.9.0-cdh4.1.2

（2）配置环境变量

在.bash_profile添加环境变量：

exportHIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0-cdh4.1.2

exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin

exportHIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf

exportHIVE_LIB=$HIVE_HOME/lib

添加完后执行以下命令使得环境变量生效：

..bash_profile

（3）修改配置文件

修改hive配置文件(配置文件目录：hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/)

在hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/目录下新建hive-site.xml文件，并添加以下配置信息：

      

               hive.metastore.local

               true

      

               javax.jdo.option.ConnectionURL

               jdbc:mysql://10.28.169.61:3306/hive_impala?createDatabaseIfNotExist=true

      

               javax.jdo.option.ConnectionDriverName

               com.mysql.jdbc.Driver

      

      

                javax.jdo.option.ConnectionUserName

                hadoop

      

                javax.jdo.option.ConnectionPassword

               123456

   

                hive.security.authorization.enabled

                false

      

                hive.security.authorization.createtable.owner.grants

                ALL

      

                hive.querylog.location

                ${user.home}/hive-logs/querylog

      

（4）验证成功状态

完成以上步骤之后，验证hive安装是否成功

在mr5命令行执行hive，并输入”show tables;”，出现以下提示，说明hive安装成功：

>hive

hive>show tables;

OK

Time taken:18.952 seconds

hive>

6、impala安装

说明：

(1)、以下1、2、3、4步是在root用户分别在mr5、mr6、mr7、mr8下执行

(2)、以下第5步是在hadoop用户下执行

（1）安装依赖包：

安装mysql-connector-java：

    yum install mysql-connector-java

安装bigtop

rpm -ivh bigtop-utils-0.4+300-1.cdh4.0.1.p0.1.el6.noarch.rpm

安装libevent

rpm -ivhlibevent-1.4.13-4.el6.x86_64.rpm

如存在其他需要安装的依赖包，可以到以下链接：

http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/进行下载。

（2）安装impala的rpm，分别执行

rpm -ivh impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

（3）找到impala的安装目录

完成第1步和第2步后，通过以下命令：

find / -name impala

输出：

/usr/lib/debug/usr/lib/impala

/usr/lib/impala

/var/run/impala

/var/log/impala

/var/lib/alternatives/impala

/etc/default/impala

/etc/alternatives/impala

找到impala的安装目录：/usr/lib/impala

（4）配置Impala

在Impala安装目录/usr/lib/impala下创建conf，将hadoop中的conf文件夹下的core-site.xml、hdfs-site.xml、hive中的conf文件夹下的hive-site.xml复制到其中。

在core-site.xml文件中添加如下内容：

dfs.client.read.shortcircuit

true

dfs.client.read.shortcircuit.skip.checksum

false

在hadoop和impala的hdfs-site.xml文件中添加如下内容并重启hadoop和impala：

            

dfs.datanode.data.dir.perm

755

dfs.block.local-path-access.user

hadoop

dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled

true

（5）启动服务

(1)、在mr5启动Impala state store，命令如下：

>GLOG_v=1 nohup statestored-state_store_port=24000 &                     

如果statestore正常启动，可以在/tmp/statestored.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/statestored.ERROR定位错误信息。

(2)、在mr6、mr7、mr8启动Impalad，命令如下：

mr6：

>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr6 -ipaddress=10.28.169.113 &

mr7：                                             

>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr7 -ipaddress=10.28.169.114 &

mr8：                                             

>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr8 -ipaddress=10.28.169.115 &      

       如果impalad正常启动，可以在/tmp/impalad.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/ impalad.ERROR定位错误信息。

（6）使用shell

使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机(mr6、mr7、mr8)，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：

>impala-shell

[Not connected]> connect mr6:21000

[mr6:21000] >refresh

[mr6:21000]>connectmr7:21000

[mr7:21000]>refresh

[mr7:21000]>connectmr8:21000

[mr8:21000]>refresh

（7）验证成功状态

使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：

>impala-shell

[Not connected]> connect mr6:21000

[mr6:21000]>refresh

[mr6:21000] >show databases

default

[mr6:21000] >

出现以上提示信息，说明安装成功。

三、Impala的使用

1、命令行功能

命令	描述	备注
connect	连接Impala节点	connect mr8:21000
describe	查看表结构	describe tab1
explain	解析SQL语句	explain select * from tab..
help	帮助命令，查看命令的说明	help connect
insert	插入数据命令	insert overwrite insert into
quit	退出命令
refresh	刷新源数据库
select	查询语句命令
set	设置impala查询选项
shell	执行本地linux命令
show	查看表和数据库命令
use	选择使用数据库
version	查看Impala版本

set命令参数说明：

参数	默认值
PARTITION_AGG	false
NUM_SCANNER_THREADS	0
MAX_IO_BUFFERS	0
MAX_SCAN_RANGE_LENGTH	0
NUM_NODES	0
DISABLE_CODEGEN	false
MAX_ERRORS	0
ABORT_ON_ERROR	false
BATCH_SIZE	0
ALLOW_UNSUPPORTED_FORMATS	false

2、当前支持的语言元素

Impala的查询语言是基于Hive的HiveQL，目前impala不支持针对表和分区的DDL，但是支持DML。其实大部分的HiveQL不需要修改就可以在impala上面执行的，包括JOIN, AGGREGATE, DISTINCT, UNION ALL, ORDER BY, LIMIT 和subquery等等。

(1)、select

l  数据类型:boolean, tinyint, smallint, int, bigint, float, double, timestamp, string

l  DISTINCT

l  FROM 子句支持子查询.

l  WHERE, GROUP BY, HAVING

l  ORDER BY，但是需要和limit一起使用

l  JOINS： Left、 right、 semi、 full and outer

l  UNION ALL

l  LIMIT

l  External tables

l  关系运算符：>、<、=等

l  算术运算符：加法、减法等

l  逻辑boolean操作符：and、or、not，但是impala不支持对应的&&、||、!

l  COUNT, SUM, CAST, LIKE, IN, BETWEEN, 和COALESCE

说明：

l  Join的时候大表一定要放在左边

l  Join subsequent tables according to which table has the mostselective filter. Joining the

table with the most selective filterresults in the fewest number of rows are being returned.

(2)、insert

当前版本的impala，insert只支持已经创建好的表和分区。所有表和分区结构的创建和修改只能通过HIVE来完成。

现在支持的insert包括：

l  INSERT INTO

l  INSERT OVERWRITE

说明：

Insert命令可能会导致Hive的元数据发送改变，所以在使用impala执行查询时最好先执行一下refresh命令刷新一下hive元数据。

(3)、refresh

为了准确地响应查询，impala必须要知道当前Hive中数据库的所有元数据，这样impala的客户端才能够直接进行正确查询。因此，如果使用impala客户端进行的一些操作修改hive的元数据后，最好impala的每一个节点都重新refresh，保证元数据是最新的。但是并不是所以的impala操作都需要refresh元数据。

在以下几种情况下impalad实例需要refresh元数据：

l  当前impalad实例修改了元数据

l  其他比如hive或者其他的impalad实例修改了元数据

l  通过impala-shell命令行或者ODBC驱动程序连接impala进行的操作导致数据库发生改变

Impalad实例不需要refresh的情况：

l  当集群中只有一个impalad实例的时候，即使这个实例修改了元数据，该impalad实例会自动更新自己的数据库元数据信息。这种情况下是不需要refresh的。

l  如果被修改元数据的数据库是一个后台数据库，也即impalad实例不需要连接该数据库以获得元数据的数据库，这种情况下也是不需要refresh的。

Hive元数据被修改的典型情况包括：

l  通过Hive进行了ALTER,CREATE, DROP 或 INSERT操作

l  通过impalad进行了INSERT操作

l   

(4)、DESCRIBE

l  DESCRIBE tableName：列出表的结构信息

(5)、SHOW

l  SHOW TABLES ：列出所有的表

l  SHOW DATABASES ：列出所有的数据库

l  SHOW SCHEMAS ：列出所有的schema

(6)、USE

l  USE DATABASE

Impala的主要资源

• 源代码下载：http://github.com/cloudera/impala
• 二进制：https://ccp.cloudera.com/display/SUPPORT/Downloads
• 文档：https://ccp.cloudera.com/display/IMPALA10BETADOC/Cloudera+Impala+1.0+Beta+Documentation
• 邮件列表：mailto:impala-user@cloudera.org
  

可以带着下面阅读此内容：
1.Impala与Hive的相似之处，区别在什么地方？
2.各自适合什么场景
这里再补充一些Impala的知识
1. Impala介绍

Impala 号称在性能上比Hive高出3~30倍，甚至预言说在将来的某一天可能会超过Hive的使用率而成为Hadoop上最流行的实时计算平台（也许我这里有点曲解Impala专家的意思，但其诱惑的言辞足以令Hadoop迷不禁有蠢蠢欲试的激动）。毕竟Impala也是人写出来的，是否真的如想象中的快，还得靠客观数据来验证。

以下内容是对Cloudera官网中关于Impala文档（主要是《Installing and Using Cloudera Impala》）一些内容的个人理解，欠妥之处还请不吝赐教：

Impala的目的不在于替换现有的MapReduce工具，如Hive，而是提供一个统一的平台用于实时查询。事实上Impala的运行也是依赖Hive的元数据。Impala与其它组件之间的关系如下：

与Hive类似，Impala也可以直接与HDFS和HBase库直接交互。只不过Hive和其它建立在MapReduce上的框架适合需要长时间运行的批处理任务。例如那些批量提取，转化，加载（ETL）类型的Job。而Impala主要用于实时查询。

1.1 Impala组成1.1.1 State Store

• 对应进程为 statestored （笔者这里使用的Impala版本为0.4，有些版本的statestore进程名可能不是这样叫的）
• 用于协调各个运行impalad的实例之间的信息关系，Impala正是通过这些信息去定位查询请求所要的数据。换句话说，state store的作用主要为跟踪各个impalad实例的位置和状态，让各个impalad实例以集群的方式运行起来。
• 与 HDFS的NameNode不一样，虽然State Store一般只安装一份，但一旦State Store挂掉了，各个impalad实例却仍然会保持集群的方式处理查询请求，只是无法将各自的状态更新到State Store中，如果这个时候新加入一个impalad实例，则新加入的impalad实例不为现有集群中的其他impalad实例所识别（事实上，经笔者测试，如果impalad启动在statestored之后，根本无法正常启动，因为impalad启动时是需要指定statestored的主机信息的）。然而，State Store一旦重启，则所有State Store所服务的各个impalad实例（包括state store挂掉期间新加入的impalad实例）的信息（由impalad实例发给state store）都会进行重建。
  
  

1.1.2 Impalad

• 对应进程为 impalad（核心进程，数据的计算就靠这个进程来执行）
• 该进程应运行在DataNode机器上（建议每个DataNode机器运行一个impalad，官方的意思似乎这种建议是必须的），每个impalad实例会接收、规划并调节来自ODBC或Impala Shell等客户端的查询。每个impalad实例会充当一个Worker，处理由其它impalad实例分发出来的查询片段(query fragments)。客户端可以随便连接到任意一个impalad实例，被连接的impalad实例将充当本次查询的协调者（Ordinator)，将查询分发给集群内的其它impalad实例进行并行计算。当所有计算完毕时，其它各个impalad实例将会把各自的计算结果发送给充当 Ordinator的impalad实例，由这个Ordinator实例把结果返回给客户端。每个impalad进程可以处理多个并发请求。
  
  

1.1.3 Impala shell

• 这是一个客户端工具
• 该客户端工具提供一个交互接口，供使用者发起数据查询或管理任务，比如连接到impalad。这些查询请求会传给ODBC这个标准查询接口。说白了，就是一个命令行客户端。日后你便是通过它来查询数据的。
  

1.2 安装impala

这里介绍使用rpm包安装的方式（需有root或sudo权限），基于源码包安装的方式待后续折腾。

1.2.1 安装前需知

• impala能使用的内存无法超过系统的硬件可用内存（GA版，查询需要的内存如果超出硬件内存，则查询将失败），对内存要求高，典型的硬件内存为：32~48G
• impala（版本0.4）只支持redhat 5.7/centos 5.7或redhat 6.2/centos 6.2以上（好像还要求是64位的，所以建议安装在64位系统上），不支持ubuntu
• 假设你已经安装了CDH4（即Hadoop 2.0）
• 假设你已经安装了Hive，并配置一个外部数据库（如MySQL）供Hive存储元数据。可通过执行下面的命令来判断Hive是否安装正常
  $ hive
  hive> show tables;
  OK
  Time taken: 2.809 seconds
• 这里请原谅我没有提到Hadoop和Hive的安装过程，还请尊驾自行搜索。
• Impala不支持的特性：
  
  
  • 查询流数据
  • 删除数据
  • 索引（至少当前版本不支持）
  • YARN集成（至少当前版本不支持）
  • 全文搜索
  • 不具有像Hive SerDe的可扩展机制
  • 不支持线上查询容错，如果查询出错，如机器宕机，Impala将会丢弃本次查询。
  • 不支持表和列级别的授权
  • impalad实例之间的传输没有加密
  • 不支持Hive UFS
  • beta版尚不支持JDBC，计划GA版支持
    
  
  

很好啊。技术贴。

扫盲了，感谢楼主带我装B带我飞

Impala的目的不在于替换现有的MapReduce工具，如Hive，而是提供一个统一的平台用于实时查询

它的的什么特性可以支持它实时查询呢，没有说明呢

楼主想问下，cdh4.7.0应该用什么版本的impala

wkf46525 发表于 2014-11-7 11:26
Impala的目的不在于替换现有的MapReduce工具，如Hive，而是提供一个统一的平台用于实时查询

它的的什么 ...

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，减少的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。
• 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，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。
  

Victor-Shy 发表于 2014-12-3 23:03
楼主想问下，cdh4.7.0应该用什么版本的impala

官网都有的




Cloudera Manager文档
CDH文档等
http://www.cloudera.com/content/support/en/documentation.html



更多内容：
cloudera(CDH)官网介绍：安装包、离线包该如何下载、官方文档等介绍

sstutu 发表于 2014-12-4 00:11
本帖最后由 sstutu 于 2014-12-4 00:13 编辑

还得请问下~impala中用的是hive的metastore，那在impala-shell中show tables的话应该是可以看到hive中的表吧？可是我的怎么不能呢，但是在hive cli中可以搜到impala下建的表。
是不是我用的cm管理的cdh，在cm中添加的impala有需要改动的？

Victor-Shy 发表于 2014-12-5 15:06
还得请问下~impala中用的是hive的metastore，那在impala-shell中show tables的话应该是可以看到hive中的 ...

首先确保使用的命令是正确的，参考如下：

SHOW DATABASES [[LIKE] 'pattern']
SHOW SCHEMAS [[LIKE] 'pattern'] - an alias for SHOW DATABASES
SHOW TABLES [IN database_name] [[LIKE] 'pattern']
SHOW [AGGREGATE] FUNCTIONS [IN database_name] [[LIKE] 'pattern']
SHOW CREATE TABLE [database_name].table_name
SHOW TABLE STATS [database_name.]table_name
SHOW COLUMN STATS [database_name.]table_name
SHOW PARTITIONS [database_name.]table_name
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例如：

show databases 'a*';
show databases like 'a*';
show tables in some_db like '*fact*';
use some_db;
show tables '*dim*|*fact*';
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这个impala里面可以查到hive及impala里面的表的，
注意使用的时候，一定使用启动数据库比如：

use some_db;
复制代码

然后查询里面的表数据。




英文参考：
impala SHOW Statement



impala-shell Command Reference