Impala大数据实时查询引擎详解

"该资源是一份关于Impala的介绍PPT，主要涵盖了Impala的基本概念、安装、架构、存储与分区、SQL语法以及性能优化等内容。重点讲述了如何创建外部表，包括默认方式和指定存储方式，并强调了Impala与Hive的关系以及其在大数据实时查询分析中的优势。" Impala是一个大数据实时分析查询引擎，它直接使用Hive的元数据库，兼容Hive的SQL解析，使得用户可以在Impala上无缝迁移Hive的查询语句。Impala的设计灵感来源于谷歌的Dremel论文，由Cloudera公司主导开发，并开源。它主要为CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）用户提供PB级数据的实时查询和分析能力。 在安装方面，Impala有两种方式，可以通过Cloudera Manager(CM)进行安装，或者手动安装。在CM中，Impala组件是在安装Hive之后添加的。Impala与Hive的关系密切，它们共享同一元数据存储，即Hive的Metastore，但Impala在执行速度上优于Hive，因为它使用内存进行计算，同时抛弃了MapReduce，采用C++编写，实现了针对特定硬件的优化，如使用SSE指令。 Impala支持SQL92标准，并拥有自己的解析器和优化器，这使得它能够处理复杂的数据仓库任务。它采用列式存储，这对分析查询非常有利，因为列式存储可以极大地提高处理大量数据的效率。此外，Impala还支持通过JDBC/ODBC接口进行远程访问，增加了其灵活性和可用性。 在性能方面，Impala以其快速响应和高并发处理能力著称，这得益于它的内存计算机制和数据本地性(I/O调度机制)。然而，这也意味着Impala对内存的依赖性较大，如果内存资源不足，可能会影响其性能。另外，由于Impala是基于Hive构建的，所以Hive的稳定性和发展也会影响到Impala。 在实际应用中，如果表的分区过多（例如超过一万），可能会对查询性能造成影响，因此在设计数据模型时需要合理规划分区策略。Impala虽然起步较早，是为数不多的成熟大数据查询引擎之一，但在CDH5中不支持SparkSQL，而相对年轻的Drill可能还不够成熟。 Impala是一个强大的实时查询工具，适合需要高性能分析的大数据环境。它提供了与Hive的兼容性，方便用户迁移，并通过内存计算和列式存储提升了查询速度。然而，用户在使用过程中也需要关注其对内存的依赖和分区策略的优化。