大数据分析查询引擎Impala
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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。在介绍Impala之前需要先介绍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。
Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。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。 Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。
Impalad 与DataNode运行在同一节点上，由Impalad进程表示，它接收客户端的查询请求（接收查询请求的Impalad为Coordinator，Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator，由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接，用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax_server（连接客户端），hs2_server（借用Hive元数据）， be_server（Impalad内部使用）和一个ImpalaServer服务。每个impalad实例会接收、规划并调节来自ODBC或Impala Shell等客户端的查询。每个impalad实例会充当一个Worker，处理由其它impalad实例分发出来的查询片段(query fragments)。客户端可以随便连接到任意一个impalad实例，被连接的impalad实例将充当本次查询的协调者（Ordinator)，将查询分发给集群内的其它impalad实例进行并行计算。当所有计算完毕时，其它各个impalad实例将会把各自的计算结果发送给充当 Ordinator的impalad实例，由这个Ordinator实例把结果返回给客户端。每个impalad进程可以处理多个并发请求。 Impala State Store 跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息，由statestored进程表示，它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息，当State Store离线后（Impalad发现State Store处于离线时，会进入recovery模式，反复注册，当State Store重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据）因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作，但会因为有些Impalad失效了，而已缓存数据无法更新，导致把执行计划分配给了失效的Impalad，导致查询失败。
CLI（Impala shell） 提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell使用python实现），同时Impala还提供了Hue，JDBC， ODBC使用接口。该客户端工具提供一个交互接口，供使用者发起数据查询或管理任务，比如连接到impalad。这些查询请求会传给ODBC这个标准查询接口。说白了，就是一个命令行客户端。 与Hive的关系 Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系下图所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。
SQL支持度： 支持SQL92中的大部分select语句， 以及SQL2003标准中的分析函数。 不支持DELETE和UPDATE， 但是支持批量装载数据（insert into select,LOAD DATA) 和批量删除数据（drop partition）。除此之外， 用户也可直接操作HDFS文件实现数据装载和清理。 查询执行 impalad分为frontend和backend两个层次， frondend用java实现（通过JNI嵌入impalad）， 负责查询计划生成， 而backend用C++实现， 负责查询执行。
frontend生成查询计划分为两个阶段：（1）生成单机查询计划，单机执行计划与关系数据库执行计划相同，所用查询优化方法也类似。（2）生成分布式查询计划。 根据单机执行计划， 生成真正可执行的分布式执行计划，降低数据移动， 尽量把数据和计算放在一起。
上图是SQL查询例子， 该SQL的目标是在三表join的基础上算聚集， 并按照聚集列排序取topN。 impala的查询优化器支持代价模型： 利用表和分区的cardinality，每列的distinct值个数等统计数据， impala可估算执行计划代价， 并生成较优的执行计划。 上图左边是frontend查询优化器生成的单机查询计划， 与传统关系数据库不同， 单机查询计划不能直接执行， 必须转换成如图右半部分所示的分布式查询计划。 该分布式查询计划共分成6个segment（图中彩色无边框圆角矩形）， 每个segment是可以被单台服务器独立执行的计划子树。 （编辑：西安站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
