impala 理论

impala介绍

Cloudera Imapala是一款开源的MPP架构的SQL查询引擎，它提供在hadoop环境上的低延迟、高并发的BI/数据分析，是一款开源、与Hadoop高度集成，灵活可扩展的查询分析引擎，目标是基于SQL提供高并发的即席查询。

与其他的查询引擎系统（如presto、spark sql、hive sql）不同，Impala基于 C++ 和Java编写，支持Hadoop生态下的多种组件集成（如HDFS、HBase、Metastore、YARN、Sentry等），支持多种文件格式的读写（如Parqeut、Avro、RCFile等）。

标准的mpp架构，massively-parallel query execution engine，支持在上百台机器的Hadoop集群上执行快速查询，对底层的存储系统解耦，不像数据库要求那么严格，不同的底层存储可以联合查询。

impala在大数据应用处于什么环节及作用

impala在大数据应用领域中处于数据分析环节，利用mpp架构实现高效数据查询，下游应用系统使用impala也比较多，尤其在应用集市查询数据仓库的时候使用的较多。

impala架构体系

impala由statestore、catalog、impala daemon(impalad)组成。

impala任务执行流程

impala支持的文件格式

Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询，通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中，但值得注意的是，有一些格式的数据它是无法写入的（write to），对于Impala无法写入的数据格式，通常是通过Hive建表，使用Hive进行数据的写入，然后使用Impala来对这些保存好的数据执行查询 *** 作。

impala与hive对比

impala数据类型

海汼部落原创文章，原文链接：(http://hainiubl.com/topics/75548)

Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle&query_handle, const Query&query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。

在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。

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