impala内部调用顺序是怎样的

Impala是一个分布式SQL查询引擎，其内部的调用顺序如下所示：

1. 客户端发起查询请求：客户端使用Impala的API或命令行工具（如impala-shell）发起查询请求。

2. 查询解析：Impala接收到查询请求后，首先进行查询解析。在此阶段，Impala会验证查询语法和语义，并构建查询的内部表示形式。

3. 查询优化：一旦查询被解析，Impala会执行查询优化步骤。这包括选择最佳的执行计划、重排序操作以提高查询性能，并应用其他优化技术，如谓词下推、列剪枝等。

4. 执行计划生成：在查询优化完成后，Impala会生成执行计划。执行计划描述了查询应该如何在集群中执行，包括需要访问哪些数据源、连接方式、数据分片等信息。

5. 数据分片和调度：根据执行计划，Impala将查询的任务分配给集群中的不同节点。每个节点负责处理自己分配到的数据分片，并将结果返回给协调节点。

6. 并行执行：一旦数据分片和任务分配完成，各个节点开始并行执行自己的任务。这包括从磁盘读取数据、应用过滤条件、执行聚合操作等。

7. 数据交换和合并：在并行执行过程中，不同节点可能需要交换数据以进行联合操作或聚合操作的合并。Impala使用网络通信来实现数据交换和合并，以便最终得到完整的查询结果。

8. 结果返回：一旦查询执行完成，各个节点将自己的结果返回给协调节点。协调节点负责汇总和整理所有节点的结果，并将最终结果返回给客户端。

这是Impala内部调用的基本顺序，其中涉及到一系列复杂的优化和并行执行策略，以提高查询性能和效率。

相关问题

impala源码调用顺序

Impala是一个开源项目，其源代码可以在GitHub上找到（https://github.com/apache/impala）。Impala的源码调用顺序涉及多个组件和模块，下面给出一个大致的调用顺序示例：

1. 客户端发起查询请求：客户端使用Impala的API或命令行工具发起查询请求。

2. Impala服务接收请求：Impala服务接收到查询请求并将其分配给合适的协调节点。

3. 查询解析：协调节点对查询请求进行解析，验证语法和语义，并构建查询的语法树和语义树。

4. 查询优化：协调节点进行查询优化步骤，包括代价估算、规则应用、重排序等。

5. 执行计划生成：根据优化后的查询计划，协调节点生成执行计划，确定任务分配和数据分片。

6. 任务分配和调度：协调节点将任务分配给集群中的各个工作节点，并进行任务调度。

7. 并行执行：各个工作节点并行执行自己分配到的任务，包括数据读取、计算操作等。

8. 数据交换和合并：在并行执行过程中，不同工作节点可能需要交换数据以进行联合操作或聚合操作的合并。

9. 结果返回：各个工作节点将自己的结果返回给协调节点，协调节点汇总和整理结果，并将最终结果返回给客户端。

以上是Impala源码调用的一般顺序，具体的调用路径和细节会涉及到多个模块和组件，如解析器、优化器、执行引擎等。如果您对Impala源码有兴趣，建议深入阅读源码并参考项目文档以了解更详细的调用顺序和实现细节。

impala数据库中describe 表名 后的字段顺序是建表时候的字段顺序吗

在 Impala 中，DESCRIBE 命令用于显示表的元数据信息，包括表的列名、数据类型、注释等。DESCRIBE 命令显示的字段顺序是根据表的元数据信息来确定的，而不是建表时的字段顺序。因此，即使在建表时指定了字段顺序，DESCRIBE 命令也可能以不同的顺序显示这些字段。如果需要按照建表时的顺序显示字段信息，可以使用 SHOW CREATE TABLE 命令来查看表的创建语句。