"该资源是一个关于Impala的介绍性PPT,主要涵盖了Impala的shell命令用法、Impala的概述、与Hive的关系、安装方法、架构、存储与分区、SQL支持、性能优化以及应用案例分析。"
**Impala Shell命令用法**
在 Impala 中,`impala-shell` 是一个用于与 Impala 交互的命令行工具。以下是其常用选项:
- `-u` 或 `--user`: 指定连接Impala的用户名。
- `--ssl`: 启用SSL加密连接。
- `--ca_cert`: 提供第三方CA证书以进行SSL验证。
- `--config_file`: 使用指定的配置文件。
- `-p`: 显示查询执行计划。
- `--quiet`: 关闭冗余信息输出。
- `-q`: 直接执行查询,不进入交互模式。
- `-k`: 在Kerberos安全环境下运行。
- `-c`: 错误发生时忽略并继续执行。
- `-l`: 使用LDAP协议进行身份验证。
- `-d` 或 `--database`: 指定默认数据库。
**Impala 概述**
Impala 是 Cloudera 公司主导开发的一个开源大数据实时分析引擎,它基于Hive并直接使用Hive的元数据库(Metadata)。Impala 支持 SQL92 标准,兼容Hive SQL 的一部分,适用于数据仓库场景。它强调实时查询和高并发,尤其适合PB级数据的交互式分析。
**Impala 与 Hive 的关系**
Impala 参考了谷歌的 Dremel 论文,与 Shark 和 Drill 类似,但由 Cloudera 开发并开源。它是基于Hive构建的,使用内存计算,提供更快的查询速度,同时具备数据仓库的特性。Impala 改进了Hive的批处理,使用了自己的解析器和优化器,支持列式存储,从而提高了查询效率。
**安装 Impala**
可以通过 Cloudera Manager (CM) 进行安装,先在 CM 中安装 Hive,然后添加 Impala 组件。Impala 兼容 Hive 的元数据存储,并且可以无缝迁移Hive SQL 查询。
**Impala 架构与特点**
- 内存计算:Impala 在内存中进行计算,以实现快速响应。
- 数据仓库特性:支持对Hive数据进行分析。
- I/O 调度:使用支持 Data Locality 的调度机制,提高效率。
- LLVM 编译优化:使用 LLVM 实现运行时代码编译,减少通用编译开销。
- 列式存储:支持列式存储,有利于分析任务。
- JDBC/ODBC 支持:允许远程访问。
**挑战与限制**
- 内存依赖性:对内存资源要求较高。
- 与Hive共存:Impala 的功能和命运与Hive紧密相关。
- 编程语言:用C++编写,对非C++开发者不透明。
- 分区限制:在实践中,如果分区数量过多,可能会影响性能。
Impala 是一个高效的大数据实时查询引擎,尤其适用于需要快速分析大量数据的场景。虽然有其局限性,但在CDH环境中,它提供了强大的交互式分析能力。