原文地址： http://blog.csdn.net/nsrainbow/article/details/43243389 最新课程请关注原作者博客，获得更好的显示体验
声明：
- 本文基于Centos 6.x + CDH 5.x
硬件要求
Impala的使用是有硬件要求的！我第一次见到有硬件要求的，那就是你的CPU必须支持SSSE3，如果你的CPU较老，不支持SSSE3 (3个S)，那么你只能找别的机器来学习Impala，因为虚拟机也没有办法给你虚拟出不同的CPU。
为什么用 Impala
因为Hive 太慢了！Impala 也可以执行SQL，但是比Hive的速度快很多。为什么Impala可以比Hive快呢？因为Hive采用的是把你的sql转化成hadoop 的 MapReduce任务的代码，然后编译，打包成jar包，并分发到各个server上执行，这是一个相当慢的过程。而Impala根本就不用Hadoop的MapReduce机制，直接调用HDFS的API获取文件，在自己的内存中进行计算。
但是Impala也并不是完全比Hive好。Impala的容错机制没有Hive好，而且没有Hive那么成熟。所以一般使用以下方法来决定使用哪个
- 如果是ETL任务使用Hive
- 如果是实时的热查询则用Impala
安装Impala
安装
安装Impala的前提是安装了Hive，因为Impala直接使用Hive的metastore服务内存储的映射表来查询。这边不会重复的讲如何安装Hive的metastore，因为之前的课程中已经讲过，见
Alex 的 Hadoop 菜鸟教程: 第10课 Hive 安装和使用教程
官方建议为了获得最佳的性能，请在
所有的datanode上安装Impalad，也就是下面的 impala + impala-server 。在某台机器上同时装上 impala-state-store + impala-catalog
因为我只有两台机器 host1 和 host2，所以我在host1上执行
$ sudo yum install impala # Binaries for daemons $ sudo yum install impala-server # Service start/stop script $ sudo yum install impala-state-store # Service start/stop script $ sudo yum install impala-catalog # Service start/stop script
在host2上执行
$ sudo yum install impala # Binaries for daemons $ sudo yum install impala-server # Service start/stop script
安装impala的时候会检查很多包依赖，请根据提示安装包，比如
--> Finished Dependency Resolution
Error: Package: hadoop-libhdfs-2.5.0+cdh5.2.1+578-1.cdh5.2.1.p0.14.el6.x86_64 (cloudera-cdh5)
Requires: hadoop-hdfs = 2.5.0+cdh5.2.1+578-1.cdh5.2.1.p0.14.el6
Installed: hadoop-hdfs-2.5.0+cdh5.3.0+781-1.cdh5.3.0.p0.54.el6.x86_64 (@cloudera-cdh5)
hadoop-hdfs = 2.5.0+cdh5.3.0+781-1.cdh5.3.0.p0.54.el6
Available: hadoop-hdfs-2.5.0+cdh5.2.1+578-1.cdh5.2.1.p0.14.el6.x86_64 (cloudera-cdh5)
hadoop-hdfs = 2.5.0+cdh5.2.1+578-1.cdh5.2.1.p0.14.el6
You could try using --skip-broken to work around the problem
You could try running: rpm -Va --nofiles --nodigest
这种情况下，先检查你的CDH repository ，很多情况下，并不是你没安装这个包，而是版本不对，所以建议使用 本地repo库，这样这可以保证其他组件跟hadoop之间的依赖统一，排查的步骤
- 检查 /etc/yum.repo.d/cloudera-cdh5.repo 是否存在
- 如果存在是否 enabled =1
- 如果enabled=1，检查url是否可以访问
- 如果以上都ok，那就是版本不对了，比如上面的错误是说我的 hadoop-hdfs 装的是CDH5.3 的库，而现在我本地的CDH repo是5.2 ，这一定是我以前安装hadoop-hdfs的时候没有用本地库造成的问题，现在只能重做本地库为 cdh5.3，或者暂时使用远程库，我使用了远程库
配置
把hive-site.xml, core-site.xml, hdfs-site.xml, hbase-site.xml (如果有的话) 这三个文件都拷贝到 /etc/impala/conf 下
打开 "短路读取"
所谓的短路读取，就是允许impala把一些信息存储在本地磁盘上，可以加快计算的速度。
修改 拷贝来的 /etc/impala/conf/hdfs-site.xml 增加或者修改以下项
<property>
<name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.domain.socket.path</name>
<value>/var/run/hdfs-sockets/dn._PORT</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name>
<value>10000</value>
</property>
注意：那个 _PORT 就是那样写的，不需要指定具体的数字。
在
两台机器上都建立需要的文件夹
[root@host1 run]# mkdir /var/run/hdfs-sockets/ [root@host1 run]# chown -R hdfs.hdfs /var/run/hdfs-sockets/
把 impala 加到 hadoop 和 hdfs 组里面
usermod -a -G hadoop impala usermod -a -G hdfs impala
打开"块位置跟踪" （必须打开否则不能启动）
块位置跟踪让impala知道块文件的具体位置在哪，这个配置不打开impala就启动不起来
继续修改 hdfs-site.xml 文件但是跟前面不同的是，这回 不仅要修改 impala拷贝来的那份 hdfs-site.xml 还要修改 datanode 用的 hdfs-site.xml。
所以修改 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 和 /etc/impala/conf/hdfs-site.xml 修改或者增加以下配置
<property> <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name> <value>true</value> </property>
打开JDBC支持
Impalad启动后会打开 21050 端口的监听，java程序可以用这个端口操作JDBC。
启动impala服务
分别启动impala的各个服务
$ sudo service impala-state-store start $ sudo service impala-catalog start $ sudo service impala-server start
- Impala如果启动不起来可以去 /var/log/impala/ 目录下看启动日志
- Impala的日志可以在 http://<hostname>:25000/logs 上查看到
- Cloudera官方还很友善的提供了Impala的各种问题的解决方案，比如查询太慢，Join失败等
启动不起来的常见错误：
如果无法启动，并查看了/var/log/impala 下的日志并看到这样一句话
E0202 08:01:24.944171 29251 cpu-info.cc:135] CPU does not support the Supplemental SSE3 (SSSE3) instruction set, which is required. Exiting if Supplemental SSE3 is not functional...
那么你跟我一样，运行虚拟机的机器的CPU较老，还不支持SSSE3，但是运行Impala有一个硬指标，就是必须要SSSE3以上的CPU才行，这个真是没撤，虚拟机也模拟不出一个不一样的CPU，只能找别的机器来学习了
都启动好后，可以打开浏览器输入 http://host1:25000 会看到以下界面
说明安装成功了
shell安装
在客户机上安装 client shell
sudo yum install impala-shell
配置Impala
编辑 /etc/default/impala 把 IMPALA_STATE_STORE_HOST 配置项换成 state-store服务启动的那台机器，把IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST配置成 catalog-service 服务启动的那台机器，在我这个例子中都是host1
IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST=<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">host1
</span>IMPALA_STATE_STORE_HOST=host1
IMPALA_STATE_STORE_PORT=24000
IMPALA_BACKEND_PORT=22000
IMPALA_LOG_DIR=/var/log/impala
IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST=host1
export IMPALA_STATE_STORE_ARGS=${IMPALA_STATE_STORE_ARGS:- \
-log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} -state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT}}
IMPALA_SERVER_ARGS=" \
-log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} \
-catalog_service_host=${IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST} \
-state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT} \
-use_statestore \
-state_store_host=${IMPALA_STATE_STORE_HOST} \
-be_port=${IMPALA_BACKEND_PORT}"
export ENABLE_CORE_DUMPS=${ENABLE_COREDUMPS:-false}
如果打开DUMPS
export ENABLE_CORE_DUMPS=${ENABLE_COREDUMPS:-true}可以生成DUMPS文件
Impala还可以利用YARN来控制对机器资源（CPU，内存，I/O等）的占用。但是需要用到 Llama。Llama这个项目被设计出来的目的就是连接YARN和Impala的，我们会在后面的课程讲解Llama
改完之后重启所有Impala打头的服务
Impala-shell的使用
使用impala-shell可以进入impall的shell命令行。下面通过一个例子来说明Impala怎么使用
建表例子
Step1
建立测试文件夹
hdfs dfs -mkdir -p /user/cloudera/sample_data/tab1 /user/cloudera/sample_data/tab2在本地建立文本tab1.csv
1,true,123.123,2012-10-24 08:55:00 2,false,1243.5,2012-10-25 13:40:00 3,false,24453.325,2008-08-22 09:33:21.123 4,false,243423.325,2007-05-12 22:32:21.33454 5,true,243.325,1953-04-22 09:11:33tab2.csv
1,true,12789.123 2,false,1243.5 3,false,24453.325 4,false,2423.3254 5,true,243.325 60,false,243565423.325 70,true,243.325 80,false,243423.325 90,true,243.325
把csv文件上传到hdfs
$ hdfs dfs -put tab1.csv /user/cloudera/sample_data/tab1 $ hdfs dfs -ls /user/cloudera/sample_data/tab1 Found 1 items -rw-r--r-- 1 cloudera cloudera 192 2013-04-02 20:08 /user/cloudera/sample_data/tab1/tab1.csv $ hdfs dfs -put tab2.csv /user/cloudera/sample_data/tab2 $ hdfs dfs -ls /user/cloudera/sample_data/tab2 Found 1 items -rw-r--r-- 1 cloudera cloudera 158 2013-04-02 20:09 /user/cloudera/sample_data/tab2/tab2.csv
Step2
进入impala-shell，并建立3个表
DROP TABLE IF EXISTS tab1; -- The EXTERNAL clause means the data is located outside the central location -- for Impala data files and is preserved when the associated Impala table is dropped. -- We expect the data to already exist in the directory specified by the LOCATION clause. CREATE EXTERNAL TABLE tab1 ( id INT, col_1 BOOLEAN, col_2 DOUBLE, col_3 TIMESTAMP ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/cloudera/sample_data/tab1'; DROP TABLE IF EXISTS tab2; -- TAB2 is an external table, similar to TAB1. CREATE EXTERNAL TABLE tab2 ( id INT, col_1 BOOLEAN, col_2 DOUBLE ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION '/user/cloudera/sample_data/tab2'; DROP TABLE IF EXISTS student; CREATE TABLE student ( id INT, name STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
- 前两个表是基于之前上传的文件的外部表
- 第三个表建立了一个空表，存储位置就是 hive 的 hive.metastore.warehouse.dir，依旧是用LOAD DATA方法加载数据
- 因为Impala是对hive的优化，所以impala的数据是直接存在hive上的，确保impala有对 hive.metastore.warehouse.dir 的写权限，如果没有就把impala加到hive这个组里面
然后你就可以用 select语句测试下查询结果了
[xmseapp03:21000] > select * from tab1; Query: select * from tab1 +----+-------+------------+-------------------------------+ | id | col_1 | col_2 | col_3 | +----+-------+------------+-------------------------------+ | 1 | true | 123.123 | 2012-10-24 08:55:00 | | 2 | false | 1243.5 | 2012-10-25 13:40:00 | | 3 | false | 24453.325 | 2008-08-22 09:33:21.123000000 | | 4 | false | 243423.325 | 2007-05-12 22:32:21.334540000 | | 5 | true | 243.325 | 1953-04-22 09:11:33 | +----+-------+------------+-------------------------------+ Fetched 5 row(s) in 6.91s
Impala还可以调用写好的.sql文件
Step1
建立一个文本 customer.dat
1|AAAAAAAABAAAAAAA|980124|7135|32946|2452238|2452208|Mr.|Javier|Lewis|Y|9|12|1936|CHILE||Javie r.Lewis@VFAxlnZEvOx.org|2452508| 2|AAAAAAAACAAAAAAA|819667|1461|31655|2452318|2452288|Dr.|Amy|Moses|Y|9|4|1966|TOGO||Amy.Moses@ Ovk9KjHH.com|2452318| 3|AAAAAAAADAAAAAAA|1473522|6247|48572|2449130|2449100|Miss|Latisha|Hamilton|N|18|9|1979|NIUE|| Latisha.Hamilton@V.com|2452313| 4|AAAAAAAAEAAAAAAA|1703214|3986|39558|2450030|2450000|Dr.|Michael|White|N|7|6|1983|MEXICO||Mic hael.White@i.org|2452361| 5|AAAAAAAAFAAAAAAA|953372|4470|36368|2449438|2449408|Sir|Robert|Moran|N|8|5|1956|FIJI||Robert. Moran@Hh.edu|2452469|然后上传到hdfs上
hdfs dfs -put costomer.dat /user/hive/tpcds/customer/
然后我们写一段sql 名叫 customer_setup.sql
--
-- store_sales fact table and surrounding dimension tables only
--
create database tpcds;
use tpcds;
drop table if exists customer;
create external table customer
(
c_customer_sk int,
c_customer_id string,
c_current_cdemo_sk int,
c_current_hdemo_sk int,
c_current_addr_sk int,
c_first_shipto_date_sk int,
c_first_sales_date_sk int,
c_salutation string,
c_first_name string,
c_last_name string,
c_preferred_cust_flag string,
c_birth_day int,
c_birth_month int,
c_birth_year int,
c_birth_country string,
c_login string,
c_email_address string,
c_last_review_date string
)
row format delimited fields terminated by '|'
location '/user/hive/tpcds/customer.dat';
Step2
然后这样子去执行
impala-shell -i localhost -f customer_setup.sql
hive能做的事情impala都可以做，我就说说hive做不到但是Impala可以做到的事情
单条插入外部分区表的数据
hive不支持 insert into ...values...这样的单条插入，具体原因未可知，但是Impala支持! Impala甚至可以向外部分区表插入数据！
Step1
建立hdfs的测试数据
$ hdfs dfs -mkdir -p /user/impala/data/logs/year=2015/month=01/day=01/host=host1 $ hdfs dfs -mkdir -p /user/impala/data/logs/year=2015/month=02/day=22/host=host2并上传文本文件a.txt
1,jack 2,michael
和b.txt
3,sara 4,john
hdfs dfs -put /root/a.txt /user/impala/data/logs/year=2015/month=01/day=01/host=host1 hdfs dfs -put /root/b.txt /user/impala/data/logs/year=2015/month=02/day=22/host=host2
Step2
创建外部分区表
create external table logs (id int, name string) partitioned by (year string, month string, day string, host string) row format delimited fields terminated by ',' location '/user/impala/data/logs';
Step3
手动添加这两个分区
alter table logs add partition (year="2015",month="01",day="01",host="host1"); alter table logs add partition (year="2015",month="02",day="22",host="host2");
Step4
查询一下表
select * from logs
插入一条数据
insert into logs partition (year="2015", month="01", day="01", host="host1") values (6,"ted");再查一下
select * from logs;
Impala的Java调用
选择JDBC驱动
接下来你需要选择JDBC驱动，这部分因为情况复杂，我就直接翻译官方文档的原文了：
- 对于Impala 2.0 以及以后的版本， 你需要在 Hive0.13 JDBC驱动 和 Cloudera JDBC 驱动之间选择。
- 如果你在项目中已经用了早期版本的Impala的JDBC， 你需要升级你的JDBC到上面提到的两个驱动中的一个， 因为之前你只能用Hive 0.12 驱动，但是这个驱动是不兼容 Imala2.0 及以上版本的。
- 你可以用linux的包管理器（在Centos上就是yum）来安装 Hive JDBC 驱动（包名叫 hive-jdbc）。
- 你也可以从Cloudera的官网上下载Cloudera JDBC 2.5驱动
- 两种驱动都可以提供稳定的速度提升（也就是说想用哪种看心情！说了跟没说一样
）
从我自己的角度，我一般选择能从Maven上直接依赖的那种，所以我选择 Hive0.14的JDBC驱动包
<dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>0.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.2.0</version> </dependency>
另外，github上还有一个Impala的Maven模板项目，大家可以借鉴一下 Cloudera-Impala-JDBC-Example
例子
上次讲Hive的教程
Alex 的 Hadoop 菜鸟教程: 第11课 Hive的Java调用 建立的项目可以直接继续用
只需要把 HiveJdbcClient 这个类复制一份叫 ImpalaJdbcClient，然后修改里面的jdbc地址从
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://host1:10000/default", "hive", "");改成
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://host1:21050/;auth=noSasl, "", "");为了简化例子，我把ImpalaJdbcClient简化成只有查询部分了
package org.crazycake.play_hive;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class ImpalaJdbcClient {
/**
* 注意：hive-server2 引用的driver是 org.apache.hive.* 而 hive-server 是
* org.apache.hadoop.hive.*
*/
private static String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
/**
* @param args
* @throws SQLException
*/
public static void main(String[] args) throws SQLException {
try {
Class.forName(driverName);
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.exit(1);
}
// Impala的默认端口是 21050
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://xmseapp03:21050/;auth=noSasl", "", "");
Statement stmt = con.createStatement();
// select * query
String sql = "select * from logs";
System.out.println("Running: " + sql);
ResultSet res = stmt.executeQuery(sql);
while (res.next()) {
System.out.println(String.valueOf(res.getInt(1)) + "\t" + res.getString(2));
}
}
}
运行一下，效果是
Running: select * from logs 3 sara 4 john 6 ted 1 jack 2 michael