一、impala存储
1、文件类型
2、压缩方式
二、impala分区
1、创建分区方式
partitioned by 创建表时，添加该字段指定分区列表：
create table t_person(id int, name string, age int) partitioned by (type string); 使用alter table 进行分区的添加和删除操作：
alter table t_person add partition (sex=‘man');
alter table t_person drop partition (sex=‘man');
alter table t_person drop partition (sex=‘man‘,type=‘boss’);
2、分区内添加数据
insert into t_person partition (type='boss') values (1,’zhangsan’,18),(2,’lisi’,23)
insert into t_person partition (type='coder') values (3,wangwu’,22),(4,’zhaoliu’,28),(5,’tianqi’,24)
3、查询指定分区
select id,name from t_person where type=‘coder’
三、impala SQL
1、impala SQL与hive SQL对比
impala SQL支持的数据类型：
INT
TINYINT
SMALLINT
BIGINT
BOOLEAN
CHAR
VARCHAR
STRING
FLOAT
DOUBLE
REAL
DECIMAL
TIMESTAMP CDH5.5版本以后才支持一下类型：
ARRAY
MAP
STRUCT
Complex
Impala不支持HiveQL以下特性：
可扩展机制，例如：TRANSFORM、自定义文件格式、自定义SerDes – XML、JSON函数 – 某些聚合函数：
covar_pop, covar_samp, corr, percentile,percentile_approx, histogram_numeric, collect_set
Impala仅支持：AVG,COUNT,MAX,MIN,SUM – 多Distinct查询 – HDF、UDAF --以下语句：
ANALYZE TABLE (impala: COMPUTE STATS), DESCRIBE COLUMN, DESCRIBE DATABASE, EXPOR TABLE, IMPORT TABLE, SHOW TABLE EXTENDED,
SHOW INDEXES, SHOW COLUMNS.
impala SQL支持视图：
视图
– 创建视图：create view v1 as select count(id) as total from tab_3 ;
– 查询视图：select * from v1;
– 查看视图定义：describe formatted v1 注意：
不能向impala的视图进行插入操作
insert 表可以来自视图
2、数据导入
加载数据：
insert语句：插入数据时每条数据产生一个数据文件，不建议用此方式； load data方式：在进行批量插入时使用这种方式比较合适； 来自中间表：此种方式使用于从一个小文件较多的大表中读取文件并写入新的表生产少量的数据文件。也可以通过此种方式进行格式转换。
空值处理：
impala将“\n” 表示为NULL，在结合sqoop使用是注意做相应的空字段过滤， 也可以使用以下方式进行处理：
alter table name set tblproperties (“serialization.null.format” = “null”)
3、优化
查询sql执行之前，可以先对该sql做一个分析，列出需要完成这一项查询的详细方案（命令：explain） 1、SQL优化，使用之前调用执行计划
2、选择合适的文件格式进行存储
3、避免产生很多小文件（如果有其他程序产生的小文件，可以使用中间表）
4、使用合适的分区技术，根据分区粒度测算
5、使用compute stats进行表信息搜集
6、网络io的优化：
a.避免把整个数据发送到客户端
b.尽可能的做条件过滤
c.使用limit字句
d.输出文件时，避免使用美化输出
7、使用profile输出底层信息计划，在做相应环境优化
四、impala与hbase整合
因为impala是基于hive的，和hive使用同样的元数据，hive与hbase整合以后，impala也就可以使用hbase了；
Impala可以通过Hive外部表方式和HBase进行整合，步骤如下： 步骤1：创建hbase表，向表中添加数据
create 'test info','info'
put 'test info','1','info:name','zhangsan'
put 'test info','2','info:name','lisi' 步骤2：创建hive表
CREATE EXTERNAL TABLE test_info（key string,name string）
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseSerDe'
STORED by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping"=":keyinfo:name")
TBLPROPERTIES
(hbase.table.name" = "test info"); 步骤3：刷新Impala表
invalidate metadata
五、impala与hive对比
1、Impala和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。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。 Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图：
2、Impala相对于Hive所使用的优化技术
1、没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。与 MapReduce相比：
Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取 数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传
递汇集，减少的了把中间结果写入磁盘的步骤，再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免 每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动
时间。
2、使用LLVM产生运行代码，针对特定查询生成特定代码，同时使用Inline的方式减少函数调用的开销，加快执行效率。
3、充分利用可用的硬件指令（SSE4.2）。
4、更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。
5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。
6、最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。
3、Impala与Hive的异同
数据存储：使用相同的存储数据池都支持把数据存储于HDFS, HBase。
元数据：两者使用相同的元数据。
SQL解释处理：比较相似都是通过词法分析生成执行计划。 执行计划：
Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成 map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会 被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结
果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。
Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树，可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询，而不用像Hive那样把它组合成管道型的 map->reduce模式，以此保
证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。 数据流：
Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。
Impala: 采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用
等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用。 内存使用：
Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行
架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。
Impala: 在遇到内存放不下数据时，当前版本1.0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一 定的限制，最好
还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。 调度：
Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。
Impala: 调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。调度器 目前还比较简单
，在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到，现在还没有考虑负载，网络IO状况等因素进行调度。但目前 Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用
这些统计信息进行调度吧。 容错：
Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。
Impala: 在查询过程中，没有容错逻辑，如果在执行过程中发生故障，则直接返回错误（这与Impala的设计有关，因为Impala定位于实时查询，一次查询失败， 再查一次就
好了，再查一次的成本很低）。但从整体来看，Impala是能很好的容错，所有的Impalad是对等的结构，用户可以向任何一个 Impalad提交查询，如果一个Impalad失效，其
上正在运行的所有Query都将失败，但用户可以重新提交查询由其它Impalad代替执行，不 会影响服务。对于State Store目前只有一个，但当State Store失效，也不会影响服
务，每个Impalad都缓存了State Store的信息，只是不能再更新集群状态，有可能会把执行任务分配给已经失效的Impalad执行，导致本次Query失败。 适用面：
Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。
Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。
4、impala的优缺点
优点：
支持SQL查询，快速查询大数据。
可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。
多种存储格式可以选择（Parquet, Text, Avro, RCFile, SequeenceFile）。
可以与Hive配合使用。 缺点：
不支持用户定义函数UDF。
不支持text域的全文搜索。
不支持Transforms。
不支持查询期的容错。
对内存要求高。