0 简介

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特点就是它的快速!

简单概括impala的主要作用:

mpala最大的特点就是可以使用自己的处理引擎来使用SQL分析HIVE,HDFS中的数据 , 处理速度更加高效!!!

1 读取hbase和hdfs和hive映射的数据

2 impala依赖hive 共享元数据 , impala的表和hive的表可以同步

3 impala支持窗口函数和自定义函数

4 支持SQL , 比hive快

1.什么是Impala:

Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。它是一个用C ++和Java编写的开源软件。与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。

换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。

2.impala的优点和缺点:

2.1 优点:

1) Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。

2) 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。

3) 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。

4) 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。

5) 用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。

6) 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

2.2 缺点:

1) Impala不提供任何对序列化和反序列化的支持。

2) Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。

3) 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新

3.impala的功能:

1．Impala可以根据Apache许可证作为开源免费提供。

2．Impala支持内存中数据处理，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。

3．Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。

4．可以将数据存储在Impala存储系统中，如Apache HBase和Amazon s3。

5．Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。

6．使用impala，您可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS中的数据。

7．由于在数据驻留（在Hadoop集群上）时执行数据处理，因此在使用Impala时，不需要对存储在Hadoop上的数据进行数据转换和数据移动。

8．使用Impala，您可以访问存储在HDFS，HBase和Amazon s3中的数据，而无需了解Java（MapReduce作业）。您可以使用SQL查询的基本概念访问它们。

9．为了在业务工具中写入查询，数据必须经历复杂的提取 - 变换负载（ETL）周期。但是，使用Impala，此过程缩短了。加载和重组的耗时阶段通过新技术克服，如探索性数据分析和数据发现，使过程更快。

4.impala的外部shell

4.1 impala中shell常用的一些内部命令

refresh+表名增量刷新元数据库（指定某张表的数据进行刷新）

invalidate metadata:全量刷新元数据库（慎用，刷新所有表）（同于 impala-shell -r）

explain select * from student 查看sql的执行计划主要用于优化sql;

impala登陆web页面:http://主机名:8888

5. hive和impala中的数据类型的

6.impala创建分区表的方法:

create table stb_par(
id int, 
name string
)
partitioned by (month string)
row format delimited fields terminated by '\t';
-- 添加分区 
alter table stb_par add partition (month='202010');
alter table stu_par add partition (month='202011') partition (month='202012');
-- 删除分区
alter table stu_par drop partition (month='202011');
-- 查看表中的分区
[localhost:21000] default> show  partitions  stb_par ;
+--------+-------+--------+------+--------------+-------------------+--------+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| month  | #Rows | #Files | Size | Bytes Cached | Cache Replication | Format | Incremental stats | Location                                                  |
+--------+-------+--------+------+--------------+-------------------+--------+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| 202010 | -1    | 0      | 0B   | NOT CACHED   | NOT CACHED        | TEXT   | false             | hdfs://doit:8020/user/hive/warehouse/stb_par/month=202010 |
| Total  | -1    | 0      | 0B   | 0B           |                   |        |                   |                                                           |
+--------+-------+--------+------+--------------+-------------------+--------+-------------------+-----------------------------------------------------------+
load data local inpath '/data/stu.txt' into table stb_par partition(month='202010') ; -- 不支持本地导入数据
load data  inpath '/data/stu.txt' into table stb_par partition(month='202010') ; --只能从HDFS上导入数据到分区表中
insert into table stb_par partition (month = '202010') select id , name from stb_par;
[localhost:21000] default> show  partitions stb_par ;
+--------+-------+--------+------+--------------+-------------------+--------+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| month  | #Rows | #Files | Size | Bytes Cached | Cache Replication | Format | Incremental stats | Location                                                  |
+--------+-------+--------+------+--------------+-------------------+--------+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| 202010 | -1    | 2      | 36B  | NOT CACHED   | NOT CACHED        | TEXT   | false             | hdfs://doit:8020/user/hive/warehouse/stb_par/month=202010 |
| 202011 | -1    | 1      | 36B  | NOT CACHED   | NOT CACHED        | TEXT   | false             | hdfs://doit:8020/user/hive/warehouse/stb_par/month=202011 |
| Total  | -1    | 3      | 72B  | 0B           |                   |        |                   |                                                           |
+--------+-------+--------+------+--------------+-------------------+--------+-------------------+-----------------------------------------------------------+

6.1 impala和hive细节上的区别:

1. 基本的语法跟 hive 的查询语句大体一样

2. Impala 不支持 CLUSTER BY, DISTRIBUTE BY, SORT BY

3. Impala 中不支持分桶表

4. Impala 不支持 COLLECT_SET(col)和 explode（col）函数

5. Impala 支持开窗函数 over() row_number() rank() lag lead

7.impala导入数据的五种方式:

1 location 指定表的位置文件夹 , 文件夹中有数据直接加载

2 据直接put到表目录下

3 load data inpath '' into table partition(col='valu') 加载HDFS中的数据

4 insert into tb select from --插入的方式导入数据

5 create table tb_name as select from 查询一张表的结果,导入创建好的表中

导出数据的方法

[root@hadoop103 ~]# impala-shell -q 'select * from student' -B --output_delimiter="\t" -o output.txt[root@hadoop103 ~]# cat output.txt 1001 tignitgn1002 yuanyuan1003 haohao1004 yunyunImpala 不支持 export 和 import 命令

8. 格式化数据

8.1 格式化文本文件数据

这个常用于我们实际生产当中的格式化CSV文件,场景:给定一个csv文件,将csv文件导入到impala表中,并且文件中第一行数据有字段,需要跳过第一行或者前几行;

create table a(id int , name string) row format delimited fields terminated by ',' stored as textfile ;
-- 将Text文本格式的数据导入到对应的表目录中
--hdfs dfs -put a.txt  /user/hive/warehouse/a/refresh a ; -- 刷新表select * from a ;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1  | wy   |
| 2  | ly   |
| 3  | hy   |
+----+------+
alter table header_line set tblproperties('skip.header.line.count'='1'); --去除每个文件的第一行数据 也就是去除文件头信息

8.2 格式化Parquet 文件数据

create table tb_p  stored as  Parquet as select * from a ;  -- tb_p文件夹中的数据是Parquet格式
/user/hive/warehouse/tb_p/000000_0
CREATE EXTERNAL TABLE tb_pppp LIKE PARQUET '/user/hive/warehouse/tb_p/000000_0'  --这个路径是用来映射表结构的
STORED AS PARQUET  --指定存储文件的类型
location '/user/hive/warehouse/tb_p/';   --这个路径指的是表要从哪里加载数据
[doita:21000] db_demo> select * from tb_pppp ;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 3  | ww   |
| 22 | bb   |
| 2  | lss  |
| 11 | aa   |
| 33 | cc   |
| 1  | zss  |
+----+------+

9.impala整合hive的使用细节

10. impala整合hbase的使用细节

场景:impala读取hbase中的数据,我们先通过hive整合hbase中的数据,将hbase中的数据整合到hive中,然后在通过impala和hive中的数据是共享的原则,用impala去读取hive表的数据,从而达到需求,impala整合hbase中的数据

1 在hbase中创建一张表
create 'tb_hbase' , 'cf'
2.在hive中创建一张表整合hbase中表的数据
CREATE EXTERNAL TABLE tb_hbase (id string,name string,age int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'  --这个值得是固定的类
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =":key,cf:name,cf:age"    --这里id对应的是行键,不用写,后面值得是列族,对应的属性
)
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "tb_hbase");  --值得是表名,注意表名一定要和hbase中的表名一致,因为hive要和hbase整合
3.在impala中同步hive表数据
INVALIDATE METADATA; --刷新元数据
4.在impala中可以查询到hive中的表数据信息
[doita:21000] default> select * from tb_hbase ;
注意:在impala中也可以往hbase中插入数据;只要是impala整合hbase中的表就可以;

常用命令总结:

1. refresh+表名增量刷新元数据库（指定某张表的数据进行刷新）

2. invalidate metadata: 全量刷新元数据库（慎用，刷新所有表）（同于 impala-shell -r）

3. explain select * from student 查看sql的执行计划主要用于优化sql

4. SHOW TABLE STATS + 表名 --数据在底层存储的特点位置大小文件个数文件格式

5.细节,impala只支持从hdfs上导入数据,不支持从本地导入数据 ******

6.导入数据的方式 ****