Impala原理、使用
简介： impala属于Cloudera，基于内存的，可用户实时的交互式查询。Cloudera建议Impala集群内存最少128G，Impalad与DataNode运行在同一节点上
原理简介：
Impala与Hivemetastore database相集成，这两个组件之间可以共享database和table。
如图所示，Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。
Impalad: 与DataNode运行在同一节点上，由Impalad进程表示，它接收客户端的查询请求（接收查询请求的Impalad为Coordinator，Coordinator通过JNI调用java前端解释SQL查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它Impalad进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给Coordinator，由Coordinator返回给客户端。同时Impalad也与State Store保持连接，用于确定哪个Impalad是健康和可以接受新的工作。在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax_server（连接客户端），hs2_server（借用Hive元数据）， be_server（Impalad内部使用）和一个ImpalaServer服务。
Impala State Store: 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。
CLI: 提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell使用python实现），同时Impala还提供了Hue，JDBC， ODBC使用接口。
工作中用到的一些命令：
impala-shell -r -i datanode3 -f impala.sql
impala-shell -i datanode3 -f impala.sql
impala-shell -r 刷新之后连接。
REFRESH dws_e_dsc_gaa01_loan_l_detail;
INVALIDATE METADATA;
时间函数：
select from_unixtime(unix_timestamp(now() + interval 3 days), 'yyyy/MM/dd HH:mm');
datediff(to_date(now()),to_date(create_time))=1
最近30天
select from_unixtime(
unix_timestamp(date_sub(now(),30)),
'yyyy-MM-dd'
)
trunc(subdate(now(), 7),'DDD')
row_number：在spark中称为开窗函数
select * from (
select time_rect,row_number()over(partition by ID_UNQP order by time_rect desc) a from dws_e_dsc_gaa01_person_basicinf where `date`='20160303')b
where b.a=1参考：
官网：https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala.html 分析函数： http://www.cloudera.com/documentation/archive/impala/2-x/2-1-x/topics/impala_analytic_functions.html#rank_unique_1