Impala架构分析
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。那么Impala如何实现大数据的快速查询呢？在回答这个问题前，需要先介绍Google的Dremel系统，因为Impala最开始是参照 Dremel系统进行设计的。
Dremel是Google的交互式数据分析系统，它构建于Google的GFS（Google File System）等系统之上，支撑了Google的数据分析服务BigQuery等诸多服务。Dremel的技术亮点主要有两个：一是实现了嵌套型数据的列存储；二是使用了多层查询树，使得任务可以在数千个节点上并行执行和聚合结果。列存储在关系型数据库中并不陌生，它可以减少查询时处理的数据量，有效提升 查询效率。Dremel的列存储的不同之处在于它针对的并不是传统的关系数据，而是嵌套结构的数据。Dremel可以将一条条的嵌套结构的记录转换成列存储形式，查询时根据查询条件读取需要的列，然后进行条件过滤，输出时再将列组装成嵌套结构的记录输出，记录的正向和反向转换都通过高效的状态机实现。另 外，Dremel的多层查询树则借鉴了分布式搜索引擎的设计，查询树的根节点负责接收查询，并将查询分发到下一层节点，底层节点负责具体的数据读取和查询执行，然后将结果返回上层节点。关于Dremel技术实现上的更多信息，可以参阅【注：Google Dremel原理：如何能3秒分析1PB，网址为http://www.yankay.com/google-dremel-rationale/】。
图1 Impala系统架构图
Impala其实就是Hadoop的Dremel，Impala使用的列存储格式是Parquet。Parquet实现了Dremel中的列存储，未来还将支持 Hive并添加字典编码、游程编码等功能。Impala的系统架构如图1所示。Impala使用了Hive的SQL接口（包括SELECT、 INSERT、Join等操作），但目前只实现了Hive的SQL语义的子集（例如尚未对UDF提供支持），表的元数据信息存储在Hive的 Metastore中。StateStore是Impala的一个子服务，用来监控集群中各个节点的健康状况，提供节点注册、错误检测等功能。 Impala在每个节点运行了一个后台服务Impalad，Impalad用来响应外部请求，并完成实际的查询处理。Impalad主要包含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块。QueryPalnner接收来自SQL APP和ODBC的查询，然后将查询转换为许多子查询，Query Coordinator将这些子查询分发到各个节点上，由各个节点上的Query Exec Engine负责子查询的执行，最后返回子查询的结果，这些中间结果经过聚集之后最终返回给用户。
在Cloudera的测试中，Impala的查询效率比Hive有数量级的提升。从技术角度上来看，Impala之所以能有好的性能，主要有以下几方面的原因。
- Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。
- 省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。
- Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。
- 通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。
- 用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。
- 使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。
虽然Impala是参照Dremel来实现的，但它也有一些自己的特色，例如Impala不仅支持Parquet格式，同时也可以直接处理文本、 SequenceFile等Hadoop中常用的文件格式。另外一个更关键的地方在于，Impala是开源的，再加上Cloudera在Hadoop领域 的领导地位，其生态圈有很大可能会在将来快速成长。
可以预见，在不久的未来，Impala很可能像之前的Hadoop和Hive一样在大数 据处理领域大展拳脚。Cloudera自己也说期待未来Impala能完全取代Hive。当然，用户从Hive上迁移到Impala上来是需要时间的，而 且Impala也只是刚刚发布1.0版，虽然号称已经可以稳定地在生产环境上运行，但相信仍然有很多可改进的空间。需要说明的是，Impala并不是用来取代已有的MapReduce系统，而是作为MapReduce的一个强力补充。总的来说，Impala适合用来处理输出数据适中或比较小的查询，而对于 大数据量的批处理任务，MapReduce依然是更好的选择。另外一个消息是，Cloudera里负责Impala的架构师Marcel Komacker就曾在Google负责过F1系统的查询引擎开发，可见Google确实为大数据的流行出钱出力。
Impala与Shark、Drill等的比较
开源组织Apache也发起了名为Drill的项目来实现Hadoop上的Dremel，目前该项目正在开发中，相关的文档和代码还不多，暂时还未对 Impala构成足够的威胁【注：Isn't Cloudera Impala doing the same job as Apache Drill incubator project? ，网址为：http://www.quora.com/Cloudera-Impala/Isnt-Cloudera-Impala-doing- the-same-job-as-Apache-Drill-incubator-project】。
从Quora上的问答来 看，Cloudera有7~8名工程师全职在Impala项目上，而相比之下Drill目前的动作稍显迟钝。具体来说，截至2012年10月底，Drill的代码库里实现了query parser、plan parser及能对JSON格式的数据进行扫描的plan evaluator；而Impala同期已经有了一个比较完备的分布式query execution引擎，并对HDFS和HBase上的数据读入、错误检测、INSERT的数据修改、LLVM动态翻译等都提供了支持。当然，Drill 作为Apache的项目，从一开始就避免了某个vendor的一家独大，而且对所有Hadoop流行的发行版都会做相应的支持，不像Impala只支持 Cloudera自己的发行版CDH。从长远来看，谁会占据上风还真不一定。
除此之外，加州伯克利大学AMPLab也开发了名为Shark 的大数据分析系统。本刊7月期《Spark：大数据时代的“电光石火”》一文专门分析了与Shark相关的Spark系统，感兴趣的读者朋友可以参考。从 长远目标来看，Shark想成为一个既支持大数据SQL查询，又能支持高级数据分析任务的一体化数据处理系统。从技术实现的角度上来看，Shark基于 Scala语言的算子推导实现了良好的容错机制，因此对失败了的长任务和短任务都能从上一个“快照点”进行快速恢复。
相比之下，Impala由于缺失足够强大的容错机制，其上运行的任务一旦失败就必须“从头来过”，这样的设计必然会在性能上有所缺失。而且Shark是把内存当作第一类的存储介质来做的系统设计，所以在处理速度上也会有一些优势。
图2 Redshift、Impala、Shark与Hive的Aggregation Query性能对比
实际上，AMPLab最近对Hive、Impala、Shark及Amazon采用的商业MPP数据库Redshift进行了一次对比试验，在Scan Query、Aggregation Query和Join Query三种类型的任务中对它们进行了比较。图2就是AMPLab报告中Aggregation Query的性能对比。在图中我们可以看到，商业版本的Redshift的性能是最好的， Impala和Shark则各有胜负，且两者都比Hive的性能高出了一大截。更多相关的实验结果读者朋友可以参考【注：Big Data Benchmark:https://amplab.cs.berkeley.edu/benchmark/】。
其实对大数据分析的项目来说，技术往往不是最关键的。例如Hadoop中的MapReduce和HDFS都是源于Google，原创性较少。事实上，开源项目的生态圈、社区、发展速度等，往往在很大程度上会影响Impala和Shark等开源大数据分析系统的发展。就像Cloudera一开始就决定会把Impala开源，以期望利用开源社区的力量来推广这个产品；Shark也是一开始就开源了出来，更不用说Apache的Drill更是如此。说到底还是 谁的生态系统更强的问题。技术上一时的领先并不足以保证项目的最终成功。虽然最后哪一款产品会成为事实上的标准还很难说，但我们唯一可以确定并坚信的一点 是，大数据分析将随着新技术的不断推陈出新而不断普及开来，这对用户永远都是一件幸事。
举个例子，如果读者注意过下一代 Hadoop（YARN）的发展的话就会发现，其实YARN已经支持MapReduce之外的计算范式（例如Shark、Impala等），因此将来 Hadoop将可能作为一个兼容并包的大平台存在，在其上提供各种各样的数据处理技术，有应对秒量级查询的，有应对大数据批处理的，各种功能应有尽有，满 足用户各方面的需求。
未来展望
其实除了Impala、 Shark和Drill这样的开源方案外，像Oracle、EMC等传统厂商也没在坐以待毙等着自己的市场被开源软件侵吞。像EMC就推出了HAWQ系 统，并号称其性能比之Impala快上十几倍，而前面提到的Amazon的Redshift也提供了比Impala更好的性能。
虽然说开源软件因为其强大的成本优势而拥有极其强大的力量，但传统数据库厂商仍会尝试推出性能、稳定性、维护服务等指标上更加强大的产品与之进行差异化竞争，并同时参与开源社区、借力开源软件来丰富自己的产品线、提升自己的竞争力，并通过更多的高附加值服务来满足某些消费者需求。毕竟，这些厂商往往已在并行数据库等 传统领域积累了大量的技术和经验，底蕴非常深厚。甚至现在还有像NuoDB（一个创业公司）这样号称既支持ACID，又有Scalability的 NewSQL系统涌现出来。
总的来看，未来的大数据分析技术将会变得越来越成熟、越来越便宜、越来越易用。与此相应的，用户将会更容易、更方便地从自己的大数据中挖掘出有价值的商业信息。
作者耿益锋，清华大学计算机系博士研究生，主要研究方向包括大数据处理、云计算中的新应用和新场景下分布式系统的设计和优化。
作者陈冠诚，IBM中国研究院研究员，主要研究方向为并行计算、计算机体系结构及大规模分布式系统。个人博客为http://parallellabs.com。