实战kudu集成impala

impala基本介绍

impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastore服务

　　impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，提供实时的查询效果，官方测试性能比hive快10到100倍，其sql查询比sparkSQL还要更加快速，号称是当前大数据领域最快的查询sql工具，

　　impala是参照谷歌的新三篇论文（Caffeine--网络搜索引擎、Pregel--分布式图计算、Dremel--交互式分析工具）当中的Dremel实现而来，其中旧三篇论文分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。

　　impala是基于hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点

　　Kudu与Apache Impala （孵化）紧密集成，impala天然就支持兼容kudu，允许开发人员使用Impala的SQL语法从Kudu的tablets 插入，查询，更新和删除数据；

impala的优点

1、 impala比较快，非常快，特别快，因为所有的计算都可以放入内存当中进行完成，只要你内存足够大

2、摈弃了MR的计算，改用C++来实现，有针对性的硬件优化

3、具有数据仓库的特性，对hive的原有数据做数据分析

4、支持ODBC，jdbc远程访问

impala的缺点

1、基于内存计算，对内存依赖性较大

2、改用C++编写，意味着维护难度增大

3、基于hive，与hive共存亡，紧耦合

4、稳定性不如hive，不存在数据丢失的情况

impala的架构以及查询计划

Impalad
- 基本是每个DataNode上都会启动一个Impalad进程，Impalad主要扮演两个角色：
  - Coordinator：
    - 负责接收客户端发来的查询，解析查询，构建查询计划
    - 把查询子任务分发给很多Executor，收集Executor返回的结果，组合后返回给客户端
    - 对于客户端发送来的DDL，提交给Catalogd处理
  - Executor：
    - 执行查询子任务，将子任务结果返回给Coordinator
Catalogd
- 整个集群只有一个Catalogd，负责所有元数据的更新和获取
StateStored
- 整个集群只有一个Statestored，作为集群的订阅中心，负责集群不同组件的信息同步
- 跟踪集群中的Impalad的健康状态及位置信息，由statestored进程表示，它通过创建多个线程来处理Impalad的注册订阅和与各Impalad保持心跳连接，各Impalad都会缓存一份State Store中的信息，当State Store离线后（Impalad发现State Store处于离线时，会进入recovery模式，反复注册，当State Store重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据）因为Impalad有State Store的缓存仍然可以工作，但会因为有些Impalad失效了，而已缓存数据无法更新，导致把执行计划分配给了失效的Impalad，导致查询失败。

使用impala操作kudu整合

1、需要先启动hdfs、hive、kudu、impala

2、使用impala的shell控制台

执行命令impala-shell

(1):使用该impala-shell命令启动Impala Shell 。默认情况下，impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序。要连接到其他主机，请使用该-i <host:port>选项。要自动连接到特定的Impala数据库，请使用该-d <database>选项。例如，如果您的所有Kudu表都位于数据库中的Impala中impala_kudu，则-d impala_kudu可以使用此数据库。
(2)：要退出Impala Shell，请使用以下命令： quit;

创建kudu表

内部表由Impala管理，当您从Impala中删除时，数据和表确实被删除。当您使用Impala创建新表时，它通常是内部表。

使用impala创建内部表：

CREATE TABLE my_first_table
(
id BIGINT,
name STRING,
PRIMARY KEY(id)
)
PARTITION BY HASH PARTITIONS 16
STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES (
'kudu.master_addresses' = 'node1:7051,node2:7051,node3:7051',
'kudu.table_name' = 'my_first_table'
);

在 CREATETABLE 语句中，必须首先列出构成主键的列。

此时创建的表是内部表，从impala删除表的时候，在底层存储的kudu也会删除表。
```
drop table if exists my_first_table；
```

外部表

外部表（创建者CREATE EXTERNAL TABLE）不受Impala管理，并且删除此表不会将表从其源位置（此处为Kudu）丢弃。相反，它只会去除Impala和Kudu之间的映射。这是Kudu提供的用于将现有表映射到Impala的语法。

使用java创建一个kudu表：

public class CreateTable {

private static ColumnSchema newColumn(String name, Type type, boolean iskey) {

ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder column = new

ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder(name, type);

column.key(iskey);

return column.build();

}

public static void main(String[] args) throws KuduException {

// master地址

final String masteraddr = "node1,node2,node3";

// 创建kudu的数据库链接

KuduClient client = new

KuduClient.KuduClientBuilder(masteraddr).defaultSocketReadTimeoutMs(6000).build();

 

// 设置表的schema

List<ColumnSchema> columns = new LinkedList<ColumnSchema>();

columns.add(newColumn("CompanyId", Type.INT32, true));

columns.add(newColumn("WorkId", Type.INT32, false));

columns.add(newColumn("Name", Type.STRING, false));

columns.add(newColumn("Gender", Type.STRING, false));

columns.add(newColumn("Photo", Type.STRING, false));

Schema schema = new Schema(columns);

//创建表时提供的所有选项

CreateTableOptions options = new CreateTableOptions();

 

// 设置表的replica备份和分区规则

List<String> parcols = new LinkedList<String>();

 

parcols.add("CompanyId");

//设置表的备份数

options.setNumReplicas(1);

//设置range分区

options.setRangePartitionColumns(parcols);

 

//设置hash分区和数量

options.addHashPartitions(parcols, 3);

try {

client.createTable("person", schema, options);

} catch (KuduException e) {

e.printStackTrace();

}

client.close();

}

}

在kudu的页面上可以观察到如下信息：

在impala的命令行查看表:

当前在impala中并没有person这个表

使用impala创建外部表，将kudu的表映射到impala上：

在impala-shell执行

CREATE EXTERNAL TABLE `person` STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES(
'kudu.table_name' = 'person',
'kudu.master_addresses' = 'node1:7051,node2:7051,node3:7051')

使用impala对kudu进行DML操作

将数据插入 Kudu 表

impala 允许使用标准 SQL 语句将数据插入 Kudu

插入单个值

创建表

CREATE TABLE my_first_table
(
id BIGINT,
name STRING,
PRIMARY KEY(id)
)
PARTITION BY HASH PARTITIONS 16
STORED AS KUDU;

此示例插入单个行

INSERT INTO my_first_table VALUES (50, "zhangsan");

查看数据

select * from my_first_table

使用单个语句插入三行

INSERT INTO my_first_table VALUES (1, "john"), (2, "jane"), (3, "jim");

批量插入Batch Insert

从 Impala 和 Kudu 的角度来看，通常表现最好的方法通常是使用 Impala 中的 SELECT FROM 语句导入数据

INSERT INTO my_first_table
SELECT * FROM temp1;

更新数据

UPDATE my_first_table SET name="xiaowang" where id =1 ;

删除数据

delete from my_first_table where id =2;

更改表属性

开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据。这些属性包括表名， Kudu 主地址列表，以及表是否由 Impala （内部）或外部管理。

Rename an Impala Mapping Table ( 重命名 Impala 映射表 )

ALTER TABLE PERSON RENAME TO person_temp;

Rename the underlying Kudu table for an internal table ( 重新命名内部表的基础 Kudu 表 )

创建内部表：

CREATE TABLE kudu_student
(
CompanyId INT,
WorkId INT,
Name STRING,
Gender STRING,
Photo STRING,
PRIMARY KEY(CompanyId)
)
PARTITION BY HASH PARTITIONS 16
STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES (
'kudu.master_addresses' = 'node1:7051,node2:7051,node3:7051',
'kudu.table_name' = 'student'
);

如果表是内部表，则可以通过更改 kudu.table_name 属性重命名底层的 Kudu 表

ALTER TABLE kudu_student SET TBLPROPERTIES('kudu.table_name' = 'new_student');

Remapping an external table to a different Kudu table ( 将外部表重新映射到不同的 Kudu 表 )

如果用户在使用过程中发现其他应用程序重新命名了kudu表，那么此时的外部表需要重新映射到kudu上

创建一个外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE external_table
STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES (
'kudu.master_addresses' = 'node1:7051,node2:7051,node3:7051',
'kudu.table_name' = 'person'
);

重新映射外部表，指向不同的kudu表：

ALTER TABLE external_table
SET TBLPROPERTIES('kudu.table_name' = 'hashTable')

上面的操作是：将external_table映射的PERSON表重新指向hashTable表

Change the Kudu Master Address ( 更改 Kudu Master 地址 )

ALTER TABLE my_table

SET TBLPROPERTIES('kudu.master_addresses' = 'kudu-new-master.example.com:7051');

Change an Internally-Managed Table to External ( 将内部管理的表更改为外部 )

ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES('EXTERNAL' = 'TRUE');

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4359742/blog/3314009

标签

Hive

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