大数据平台CDH和Impala的使用

拼搏现实的明天。 2023-02-21 11:59 1阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  一、CDH的介绍
 *  二、Impala概念
 *   *  2.1 什么是Impala
     *  2.2 Impala的优缺点
     *  2.3 Impala的架构
 *  2.4 Impala的数据类型
 *  三、Impala 操作命令
 *   *  3.1 Impala的外部shell
     *  3.2 Impala的内部shell
 *  四、DDL数据定义
 *   *  4.1 数据库操作
     *  4.2 表操作
 *  五、DML数据操作
 *  六、查询
 *  七、存储和压缩
 *  八、优化

# 一、CDH的介绍 #

`Cloudera`版本（`Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop`，简称`CDH`），基于`Web`的用户界面,支持大多数`Hadoop`组件，包括`HDFS`、`MapReduce`、`Hive`、`Pig`、 `HBase`、`Zookeeper`、`Sqoop`，简化了大数据平台的安装、使用难度。

**`Cloudera Manager`的功能：**

*  管理：对集群进行管理，如添加、删除节点等操作。
 *  监控：监控集群的健康情况，对设置的各种指标和系统运行情况进行全面监控。
 *  诊断：对集群出现的问题进行诊断，对出现的问题给出建议解决方案。
 *  集成：多组件进行整合。

![在这里插入图片描述][20200630161225107.png]  
**`Cloudera Manager`的架构：**  
![在这里插入图片描述][20200630161401545.png]

*  `Server`：负责软件安装、配置，启动和停止服务，管理服务运行的群集。
 *  `Agent`：安装在每台主机上。负责启动和停止的过程，配置，监控主机。
 *  `Management Service`：由一组执行各种监控，警报和报告功能角色的服务。
 *  `Database`：存储配置和监视信息。
 *  `Cloudera Repository`：软件由`Cloudera`管理分布存储库。（类似`Maven`的中心仓库）
 *  `Clients`：是用于与服务器进行交互的接口（`API`和`Admin Console`）

**集群添加服务：**  
![在这里插入图片描述][20200630204559187.png]  
**查看主机状况：**

虽然状态全红，但是内存、`CPU`的状态都较好，并不影响服务的使用。  
![在这里插入图片描述][20200630204650556.png]

# 二、Impala概念 #

## 2.1 什么是Impala ##

`Cloudera`公司推出，提供对`HDFS`、`HBase`数据的高性能、低延迟的交互式`SQL`查询功能。基于`Hive`，使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。是`CDH`平台首选的`PB`级大数据实时查询分析引擎。  
![在这里插入图片描述][20200701091005298.png]

## 2.2 Impala的优缺点 ##

**优点：**

1.  基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的`I/O`开销
2.  无需转换为`MapReduce`，直接访问存储在`HDFS`，`HBase`中的数据进行作业调度，速度快
3.  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
4.  支持各种文件格式，如`TEXTFILE` 、`SEQUENCEFILE`、`RCFile`、`Parquet`
5.  可以访问`Hive`的`metastore`，对`Hive`数据直接做数据分析

**缺点：**

1.  对内存的依赖大，且完全依赖于`Hive`
2.  实践中，分区超过1万，性能严重下降
3.  只能读取文本文件，而不能直接读取自定义二进制文件
4.  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

## 2.3 Impala的架构 ##

![在这里插入图片描述][20200701091736714.png]  
从上图可以看出，`Impala`自身包含三个模块：`Impalad`、`Statestore`和`Catalog`，除此之外它还依赖`Hive Metastore`和`HDFS`。

**`Impalad`**：接收`client`的请求、`Query`执行并返回给中心协调节点；子节点上的守护进程，负责向`Statestore`保持通信，汇报工作。

**`Catalog`**：分发表的元数据信息到各个`impalad`中，接收来自`Statestore`的所有请求。

**`Statestore`**：负责收集分布在集群中各个`impalad`进程的资源信息、各节点健康状况，同步节点信息；负责`query`的协调调度。

# 2.4 Impala的数据类型 #

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Hive数据类型</th> 
   <th>Impala数据类型</th> 
   <th>长度</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>TINYINT</td> 
   <td>TINYINT</td> 
   <td>1byte有符号整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SMALINT</td> 
   <td>SMALINT</td> 
   <td>2byte有符号整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>INT</td> 
   <td>INT</td> 
   <td>4byte有符号整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>BIGINT</td> 
   <td>8byte有符号整数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BOOLEAN</td> 
   <td>BOOLEAN</td> 
   <td>布尔类型，true或者false</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FLOAT</td> 
   <td>FLOAT</td> 
   <td>单精度浮点数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>DOUBLE</td> 
   <td>双精度浮点数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>STRING</td> 
   <td>STRING</td> 
   <td>字符系列。可以指定字符集。可以使用单引号或者双引号。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TIMESTAMP</td> 
   <td>TIMESTAMP</td> 
   <td>时间类型</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BINARY</td> 
   <td>不支持</td> 
   <td>字节数组</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注意：`Impala`虽然支持`Array`，`Map`，`Struct`复杂数据类型，但是支持并不完全，一般处理方法，将复杂类型转化为基本类型，通过`Hive`创建表。

# 三、Impala 操作命令 #

## 3.1 Impala的外部shell ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>选项</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>-h, --help</td> 
   <td>显示帮助信息</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-v or --version</td> 
   <td>显示版本信息</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-i hostname, --impalad=hostname</td> 
   <td>指定连接运行 impalad 守护进程的主机。默认端口是 21000。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-q query, --query=query</td> 
   <td>从命令行中传递一个shell 命令。执行完这一语句后 shell 会立即退出。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-f query_file, --query_file= query_file</td> 
   <td>传递一个文件中的 SQL 查询。文件内容必须以分号分隔</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-o filename or --output_file filename</td> 
   <td>保存所有查询结果到指定的文件。通常用于保存在命令行使用 -q 选项执行单个查询时的查询结果。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-c</td> 
   <td>查询执行失败时继续执行</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-d default_db or --database=default_db</td> 
   <td>指定启动后使用的数据库，与建立连接后使用use语句选择数据库作用相同，如果没有指定，那么使用default数据库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-r or --refresh_after_connect</td> 
   <td>建立连接后刷新 Impala 元数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-p, --show_profiles</td> 
   <td>对 shell 中执行的每一个查询，显示其查询执行计划</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>-B（–delimited）</td> 
   <td>去格式化输出</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>–output_delimiter=character</td> 
   <td>指定分隔符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>–print_header</td> 
   <td>打印列名</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

①连接指定`hadoop101`的`impala`主机

[root@hadoop100 datas]# impala-shell -i hadoop101

②使用`-q`查询表中数据，并将数据写入文件中

[root@hadoop100 datas]# impala-shell -q 'select * from student' -o output.txt

③查询执行失败时继续执行

[root@hadoop100 datas]# vim impala.sql
    select * from student;
    select * from stu;
    select * from student;
    [root@hadoop100 datas]# impala-shell -f impala.sql;
    [root@hadoop100 datas]# impala-shell -c -f impala.sql;

④在`Hive`中创建表后，使用`-r`刷新元数据

⑤显示查询执行计划

[root@hadoop100 datas]# impala-shell -p
    [hadoop100:21000] > select * from student;

⑥去格式化输出

[root@hadoop100 ~]# impala-shell -q 'select * from student' \
    -B --output_delimiter="\t" -o output.txt

## 3.2 Impala的内部shell ##

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>选项</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>help</code></td> 
   <td>显示帮助信息</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>explain &lt;sql&gt;</code></td> 
   <td>显示执行计划</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>profile</code></td> 
   <td>(查询完成后执行） 查询最近一次查询的底层信息</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>shell &lt;shell&gt;</code></td> 
   <td>不退出impala-shell执行shell命令</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>version</code></td> 
   <td>显示版本信息（同于impala-shell -v）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>connect</code></td> 
   <td>连接impalad主机，默认端口21000（同于impala-shell -i）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>refresh &lt;tablename&gt;</code></td> 
   <td>增量刷新元数据库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>invalidate metadata</code></td> 
   <td>全量刷新元数据库（慎用）（同于 impala-shell -r）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>history</code></td> 
   <td>历史命令</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

①查看执行计划

[hadoop100:21000] > explain select * from student;

②查询最近一次查询的底层信息

[hadoop100:21000] > select count(*) from student;
    [hadoop100:21000] > profile;

③查看`HDFS`及`Linux`文件系统

[hadoop100:21000] > shell hadoop fs -ls /;
    [hadoop100:21000] > shell ls -al ./;

④刷新指定表的元数据

hive> load data local inpath '/opt/module/datas/student.txt' into table student;
    [hadoop100:21000] > select * from student;
    [hadoop100:21000] > refresh student;
    [hadoop100:21000] > select * from student;

⑤查看历史命令

[hadoop100:21000] > history;

# 四、DDL数据定义 #

## 4.1 数据库操作 ##

**创建数据库：**

CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] database_name
      [COMMENT database_comment]
      [LOCATION hdfs_path];

**显示数据库：**

**删除数据库：**

[hadoop103:21000] > drop database hive_db;
    [hadoop103:21000] > drop database hive_db cascade;

*  加`cascade`删除非空数据库；
 *  `Impala`不支持`alter database`语法；
 *  当数据库被`use`语句选中时，无法删除。

## 4.2 表操作 ##

**创建表：**

[hadoop100:21000] > create external table stu_external(id int, name string) 
                      > row format delimited fields terminated by '\t' ;

`Impala`表的创建类似`Hive`，可以参考`Hive`表的创建（`https://hucheng.blog.csdn.net/article/details/106673984`）

**创建分区表:**

[hadoop100:21000] > create table stu_par(id int, name string)
                      > partitioned by (month string)
                      > row format delimited fields terminated by '\t';

**向分区表中导入数据：**

[hadoop100:21000] > alter table stu_par add partition (month='201810');
    [hadoop100:21000] > load data inpath '/student.txt' into table stu_par \
    partition(month='201810');

注意：如果分区没有，`load data`导入数据时，不能自动创建分区。

**查询分区表中的数据：**

[hadoop100:21000] > select * from stu_par where month = '201810';

**增加多个分区：**

[hadoop103:21000] > alter table stu_par add partition (month='201812') \
    partition (month='201813');

**删除分区：**

[hadoop103:21000] >  alter table stu_par drop partition (month='201812');

**查看分区：**

[hadoop103:21000] > show partitions stu_par;

# 五、DML数据操作 #

**数据导入（基本同hive类似）**

注意：`Impala`不支持`load data local inpath…`，支持从`HDFS`中导入

**数据的导出**

*  `Impala`不支持`insert overwrite…`语法导出数据
 *  `Impala`数据导出一般使用`impala -o`

[root@hadoop100 ~]# impala-shell -q 'select * from student' \
    -B --output_delimiter="\t" -o output.txt

**`Impala`不支持`export`和`import`命令**

# 六、查询 #

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

[hadoop100:21000] > select name,orderdate,cost,sum(cost) over(partition by \
    month(orderdate)) from business;

# 七、存储和压缩 #

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>文件格式</th> 
   <th>压缩编码</th> 
   <th>Impala是否可直接创建</th> 
   <th>是否可直接插入</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Parquet</td> 
   <td>Snappy（默认）, GZIP;</td> 
   <td>Yes</td> 
   <td>支持：CREATE TABLE, INSERT, 查询</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TextFile</td> 
   <td>LZO，gzip，bzip2，snappy</td> 
   <td>Yes. 不指定 STORED AS 子句的 CREATE TABLE 语句，默认的文件格式就是未压缩文本</td> 
   <td>支持：CREATE TABLE, INSERT, 查询。如果使用 LZO 压缩，则必须在 Hive 中创建表和加载数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RCFile</td> 
   <td>Snappy, GZIP, deflate, BZIP2</td> 
   <td>Yes.</td> 
   <td>支持CREATE，查询，在 Hive 中加载数据</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SequenceFile</td> 
   <td>Snappy, GZIP, deflate, BZIP2</td> 
   <td>Yes.</td> 
   <td>支持：CREATE TABLE, INSERT, 查询。需设置</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

注：`Impala`不支持`ORC`格式

创建`Parquet`格式的表并插入数据进行查询

[hadoop100:21000] > create table student2(id int, name string)
                      > row format delimited 
                      > fields terminated by '\t'
                      > stored as PARQUET;
    [hadoop100:21000] > insert into table student2 values(1001,'zhangsan');
    [hadoop100:21000] > select * from student2;

创建`SequenceFile`格式的表，插入数据时报错

[hadoop100:21000] > create table student3(id int, name string)
                      > row format delimited 
                      > fields terminated by '\t'
                      > stored as sequenceFile;
    [hadoop100:21000] > insert into table student3 values(1001,'zhangsan');
    Query: insert into table student3 values(1001,'zhangsan')
    Query submitted at: 2018-10-25 20:59:31 (Coordinator: http://hadoop104:25000)
    Query progress can be monitored at: http://hadoop104:25000/query_plan?query_id=da4c59eb23481bdc:26f012ca00000000
    WARNINGS: Writing to table format SEQUENCE_FILE is not supported. Use query option ALLOW_UNSUPPORTED_FORMATS to override.
    [hadoop100:21000] > set ALLOW_UNSUPPORTED_FORMATS=true;
    [hadoop100:21000] > insert into table student3 values(1001,'zhangsan');

# 八、优化 #

1.  尽量将`StateStore`和`Catalog`单独部署到同一个节点，保证它们正常通信；
2.  通过对`Impala Daemon`内存限制（默认256`M`）及`StateStore`工作线程数，来提高`Impala`的执行效率；
3.  `SQL`优化，使用之前调用执行计划；
4.  选择合适的文件格式进行存储，提高查询效率；
5.  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，将小文件数据存放到中间表。然后通过`insert…select…`方式中间表的数据插入到最终表中）；
6.  使用合适的分区技术；
7.  使用`compute stats`进行表信息搜集，当一个内容表或分区明显变化，重新计算统计相关数据表或分区。因为行和不同值的数量差异可能导致`impala`选择不同的连接顺序时进行查询。

[hadoop100:21000] > show table stats student;

1.  使用`profile`输出底层信息计划，在做相应环境优化；
2.  网络`io`的优化：① 避免把整个数据发送到客户端 ② 尽可能的做条件过滤 ③ 使用`limit`字句 ④ 输出文件时，避免使用美化输出 ⑤ 尽量少用全量元数据的刷新

[20200630161225107.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200630161225107.png
[20200630161401545.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200630161401545.png
[20200630204559187.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200630204559187.png
[20200630204650556.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200630204650556.png
[20200701091005298.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200701091005298.png
[20200701091736714.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200701091736714.png