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Cloudera impala简介及安装详解

2024-07-14 19:24:29   226人阅读

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

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_AGGfalse
NUM_SCANNER_THREADS0
MAX_IO_BUFFERS0
MAX_SCAN_RANGE_LENGTH0
NUM_NODES0
DISABLE_CODEGENfalse
MAX_ERRORS0
ABORT_ON_ERRORfalse
BATCH_SIZE0
ALLOW_UNSUPPORTED_FORMATSfalse

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


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