Impala相关基础知识

1. Impala简介

Impala是由Cloudera公司推出，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。Impala基于Hive，提供内存计算，已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。

2. Impala的优点

一般来说，Impala可以替代Hive进行快速的查询，Impala的优点如下：

1. 基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销
2. Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，省掉了MapReduce作业启动的开销，直接访问存储在HDFS/HBase中的数据进行作业调度，速度快。
3. 尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销
4. 可以访问hive的metastore，对hive数据直接做数据分析

3. Impala的缺点

1. 对内存的依赖大，且完全依赖于hive
2. 实践中，分区超过1万，性能严重下降
3. 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新,资源不不能通过YARN统⼀资源管理理调度，所以Hadoop集群⽆无法实现Impala、Spark、Hive等组件的动态资源共享

4. Impala与Hive的联系

Hive: 复杂的批处理理查询任务，数据转换任务，对实时性要求不高同时数据量量又很大的场景。 Impala：实时数据分析，与Hive配合使用，对Hive的结果数据集进行实时分析。impala不不能完全取代hive，impala可以直接处理hive表中的数据。 Hive对于原数据的更新操作不能被Impala感知到。 Impala对原数据的更新操作可以被Hive感知到。

5. Hive与Impala数据类型

6. 使用Impala操作数据

使用Scala语言来进行Impala的相关操作。

/*
* 需要在resources添加spark相关配置文件
*/
object ImpalaTest {

  var jdbcTemplate: JdbcTemplate = null
  var dataSource: ComboPooledDataSource = null
  // driverName
  private val driverClass: String = "com.cloudera.impala.jdbc41.Driver"
  // jdbc连接url
  private val defaultConnectUrl: String = "jdbc:impala://192.168.60.201:21050/ods_frtfd;AuthMech=3;UID=admin;PWD=admin;UseSasl=0";
  private val minPoolSize: Int = 3
  private val acquireIncrement: Int = 5
  private val maxPoolSize: Int = 20
  private val checkoutTimeout: Int = 180000



  def main(args: Array[String]): Unit = {
    jdbcTemplate = new JdbcTemplate();
    dataSource = new ComboPooledDataSource();
    dataSource.setDriverClass(driverClass)
    dataSource.setJdbcUrl(defaultConnectUrl)
    dataSource.setMinPoolSize(minPoolSize)
    dataSource.setMaxPoolSize(maxPoolSize)
    dataSource.setAcquireIncrement(acquireIncrement)
    dataSource.setCheckoutTimeout(checkoutTimeout)
    jdbcTemplate.setDataSource(dataSource)

    val sql: String = "select * from ods_frtfd.ods_ind_doc where date_ymd = 2021-11-03"
    // 查询Hive中的数据
    val list: util.List[OdsIndDoc] = jdbcTemplate.query(sql, new BeanPropertyRowMapper[OdsIndDoc](classOf[OdsIndDoc]))
    println(list.toString)
  }

}

https://baike.baidu.com/item/Impala/7458017?fr=aladdin https://www.cnblogs.com/dw-date/p/13891071.html https://blog..net/weixin_45586042/article/details/107752404 https://www.cnblogs.com/dw-date/p/13891071.html