Cloudera impala简单介绍及安装具体解释

一、Impala简单介绍

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使用同样的统一存储平台，Impala也使用同样的元数据，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

注意：Impala不支持在Debian/Ubuntu, SuSE, RHEL/CentOS 5.7系统中安装。

（2）硬件要求

在Join查询过程中须要将数据集载入内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。

2、安装准备

（1）操作系统版本号查看

>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/)

其它依赖包下载地址：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/文件夹下并解压：

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

（2）配置环境变量

改动mr5机器hadoop用户主文件夹/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）改动配置文件

在机器mr5上hadoop用户登录改动hadoop的配置文件(配置文件文件夹：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/etc/hadoop)

(1)、slaves :

加入下面节点

mr6

mr7

mr8

(2)、hadoop-env.sh :

添加下面环境变量

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 :

添加下面环境变量

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）复制到其它节点

(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远程复制到mr6、mr7、mr8机器上

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz [email protected]:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz [email protected]:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz [email protected]:/home/hadoop/

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

scp/home/hadoop/.bash_profile [email protected]:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/.bash_profile [email protected]:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/.bash_profile [email protected]:/home/hadoop/

拷贝完毕后，在mr5、mr6、mr7、mr8机器的/home/hadoop/文件夹下运行

source.bash_profile

使得环境变量生效

（5）启动hdfs和yarn

以上步骤都运行完毕后，用hadoop用户登录到mr5机器依次运行：

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

通过下面方式查看节点的健康状态和作业的运行情况：

浏览器訪问(本地须要配置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/文件夹下并解压：

tar zxvf hive-0.9.0-cdh4.1.2

（2）配置环境变量

在.bash_profile加入环境变量：

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

加入完后运行下面命令使得环境变量生效：

..bash_profile

（3）改动配置文件

改动hive配置文件(配置文件文件夹：hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/)

在hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/文件夹下新建hive-site.xml文件，并加入下面配置信息：

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

完毕以上步骤之后，验证hive安装是否成功

在mr5命令行运行hive，并输入”show tables;”，出现下面提示，说明hive成功安装：

>hive

hive>show tables;

OK

Time taken:18.952 seconds

hive>

6、impala安装

说明：

(1)、下面1、2、3、4步是在root用户分别在mr5、mr6、mr7、mr8下运行

(2)、下面第5步是在hadoop用户下运行

（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

如存在其它须要安装的依赖包，能够到下面链接：

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

（2）安装impala的rpm，分别运行

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的安装文件夹

完毕第1步和第2步后，通过下面命令：

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的安装文件夹：/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目录下的core-site.xml、hdfs-site.xml、hive中的conf目录下的hive-site.xml拷贝到当中。

在core-site.xml文件里加入例如以下内容：

dfs.client.read.shortcircuit

true

dfs.client.read.shortcircuit.skip.checksum

false

在hadoop和impala的hdfs-site.xml文件里加入例如以下内容并重新启动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，命令例如以下：

>GLOG_v=1 nohup statestored-state_store_port=24000 &

假设statestore正常启动，能够在/tmp/statestored.INFO查看。假设出现异常，能够查看/tmp/statestored.ERROR定位错误信息。

(2)、在mr6、mr7、mr8启动Impalad，命令例如以下：

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 &

假设impalad正常启动，能够在/tmp/impalad.INFO查看。假设出现异常，能够查看/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，之后就能够运行shell命令。相关的命令例如以下(能够在随意节点运行)：

>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，之后就能够运行shell命令。相关的命令例如以下(能够在随意节点运行)：

>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，说明成功安装。

三、Impala的使用

1、命令行功能


命令
描写叙述
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 运行本地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版本号  

set命令參数说明：


參数
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，眼下impala不支持针对表和分区的DDL，可是支持DML。事实上大部分的HiveQL不须要改动就能够在impala上面运行的，包含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，可是须要和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，可是impala不支持相应的&&、||、!

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

当前版本号的impala，insert仅仅支持已经创建好的表和分区。全部表和分区结构的创建和改动仅仅能通过HIVE来完毕。

如今支持的insert包含：

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运行查询时最好先运行一下refresh命令刷新一下hive元数据。

(3)、refresh

为了准确地响应查询，impala必需要知道当前Hive中数据库的全部元数据，这样impala的client才可以直接进行正确查询。因此，假设使用impalaclient进行的一些操作改动hive的元数据后，最好impala的每个节点都又一次refresh，保证元数据是最新的。可是并非所以的impala操作都需要refresh元数据。

在下面几种情况下impalad实例须要refresh元数据：

l  当前impalad实例改动了元数据

l  其它比方hive或者其它的impalad实例改动了元数据

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实例不须要refresh的情况：

l  当集群中仅仅有一个impalad实例的时候，即使这个实例改动了元数据，该impalad实例会自己主动更新自己的数据库元数据信息。这样的情况下是不须要refresh的。

l  假设被改动元数据的数据库是一个后台数据库，也即impalad实例不须要连接该数据库以获得元数据的数据库，这样的情况下也是不须要refresh的。

Hive元数据被改动的典型情况包含：

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 ：列出全部的表

l  SHOW DATABASES ：列出全部的数据库

l  SHOW SCHEMAS ：列出全部的schema

(6)、USE

l  USE DATABASE

Impala的主要资源

时间： 2024-10-12 23:54:25

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