作者：Eric Lin (林晨辉)， Cloudera高级售后技术支持工程师。毕业于Monash大学计算机科学， Sir John Monash的奖学金获得者。曾就业于数据收集公司如Hitwise（现为Experian的子公司）和Effective Measure，担任高级工程师，负责设计，开发和管理用于采集， 处理和报告网络数据的平台（基于PHP，Java和CDH）。现任职Cloudera， 担任高级售后技术支持工程师，主要擅长解决在CDH生态系统中出现的各种疑难杂症。
很多Impala用户不知道如何阅读Impala query profile来了解一个查询背后正在执行的操作，从而在此基础上对查询进行调优以充分发挥查询的性能。因此我想写一篇简单的文章来分享我的经验，并希望它可以对希望了解更多信息的人有所帮助。
在上一篇文章中，我们介绍了Impala query profie的概要部分，在本篇文章我们介绍Profile的查询计划（Query Plan）和执行概要（Execution Summary）部分。
本文描述了在一次TPC-DS测试中，使用Impala对原始10TB的parquet格式表数据，使用snappy压缩后4.2TB数据进行查询时，出现The service queue contains 0 items out of a maximum of 2147483647; memory consumption is 50.59 MB.atement: 异常的分析和处理。
当连接到 impalad 时使用 Kerberos 认证。如果要连接的 impalad 实例不支持 Kerberos，将显示一个错误
分配给此角色的内存软限制，由 Linux 内核强制执行。当达到此限制时，内核将只在主机面
作为一名专注于大数据查询与分析技术的博主，我深知Apache Impala作为一款高性能的MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，在大数据实时分析领域所展现的强大实力。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析Impala的底层原理与性能调优技巧，分享面试必备知识点，并通过示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与Impala相关的技术考察。
Cloudera公司推出，提供对HDFS、Hbase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。基于Hive使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎.一般公司选择使用CDH部署集群，可以考虑下Impala。
invalidate metadata全量刷新，性能消耗较⼤，主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
所谓的外部命令指的是不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数。impala-shell后面执行的时候可以带很多参数。你可以在启动 impala-shell 时设置，用于修改命令执行环境。
Impala提供了多种访问方式如impala-shell、beeline、JDBC以及ODBC等方式，关于beeline、JDBC的连接方式可以参考Fayson前面的文章《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》和《如何使用Beeline连接Impala》，本篇文章主要介绍如何在Linux上安装及配置Impala ODBC驱动。学习本章知识前你还需要知道《如何使用HAProxy实现Kerberos环境下的Impala负载均衡》和《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》。
目前，线上反馈一个问题：同一张表，使用Hive查询正常，但是使用Impala查询，返回的数据中，部分字段值为NULL。 我们使用impala执行了invalidate metadata xxx，排查了元数据不一致的问题，同时查看源文件，也排除了数据本身的问题。最终，通过在Impalad的web页面上查看该SQL的profile发现，其中存在如下的Errors：
本文总结了Impala在网易有数BI应用场景下的最新查询优化经验，并探讨后续进一步优化的思路。文章首先简述有数BI + Impala在网易云音乐等业务使用时遇到的挑战，再介绍进行有数查询优化的重要工具——网易Impala管理服务器，最后结合实际业务问题讨论具体优化方法及下一步计划。
# /etc/profile # System wide environment and startup programs, for login setup # Functions and aliases go in /etc/bashrc # It's NOT a good idea to change this file unless you know what you # are doing. It's much better to create a custom.sh shell script
Hive在UDF中获取sessionId可以直接使用提供的java API，但是该UDF如果移植到Impala中是无法获取到Impala连接的SessionId的，要想获取Impala的SessionId,需要用C++来编写。
9.显示查询的执行计划(与EXPLAIN语句输出相同)和每个查询语句底层的执行步骤的详细信息
在本博客系列的第3部分，我将仍然关注查询计划（Query Plan）和执行摘要（Execution Summary），但是将使用真实数据（Kaggle’s Flights Delay database），来执行一个更复杂的查询。
用过Impala的同学都知道，Impala本身引入了一个catalogd服务，来缓存hms和nn中的一些元数据，例如表的信息、文件信息、block信息等。同时，这份元数据会通过statestored广播到所有的coordinator节点（以下简称c节点），executor节点不需要缓存元数据。这种设计可以极大的提升查询性能，每次SQL解析的时候，不需要再跟hms/nn进行交互，所有的元数据操作都通过catalogd来进行，c节点只需要周期性地从statestored获取元数据信息进行同步即可。 但是这种设计也带来了一定的问题，当元数据量非常大的时候，catalogd本身就成为了瓶颈，会出现各种各样的问题。为此，社区从3.x版本就开始开发了一种新的catalog模式，称为LocalCatalog模式，也可以叫“Fetch-on-demand”。关于这个LocalCatalog模式的相关讨论，可以参考社区JIRA：IMPALA-7127，里面也有设计文档，这里就不再展开说明。本文主要会从两个常见的场景出发，结合代码，来跟大家一起学习下LocalCatalog模式下，c节点的一些处理逻辑。由于LocalCatalog模式涉及到的内容非常多，因此本文可以无法一一覆盖，敬请谅解。
本文档主要描述在日常业务业务查询过程中，元数据以及统计信息一切正常的情况下，发现同一SQL，在impala中查询kudu表，有时跑3~5秒，有时跑13多秒的情况分析过程和解决方式。
在本系列的第三部分，我使用了一个示例来详细地介绍Impala query profile。在这一部分中，我将使用一个真实生产系统的Impala Profile文件，解释我在遇到问题时阅读Profile文件的步骤，并逐渐找到引起问题的真正原因。如果你错过了我的文章的前3个部分，你可以点击以下链接阅读一下：
Impala是Cloudera开发和开源的数仓查询引擎，以性能优秀著称。除了Apache Impala开源项目，业界知名的Apache Doris和StarRocks、SelectDB项目也跟Impala有千丝万缕的联系。笔者所在的网易数帆大数据团队，是最早一批将其作为分析型数仓查询引擎的团队，目前正基于Impala打造有数高性能数仓引擎。
Dkhadoop版本的下载安装以及运行环境搭建等各个方面内容基本都已经分享过了，今天给大家就dkhadoop开发环境安装中常见的问题以及解决方法进行汇总整理，希望对一些朋友有帮助吧！
Cloudera于7月31日宣布正式发布CDH6.3，此版本提供了许多新功能，改进了可用性，性能提升以及对更现代的Java和身份管理基础设施软件的支持(Free IPA)。
本文主要从代码出发，跟大家一起分享下Impala HDFS_SCAN_NODE中的IO threads模型。首先，在Impala中，有几个io threads相关的配置，通过对这几个参数进行配置，我们就可以增加处理io的线程数，相关的几个配置如下所示：
使用本主题中的原则可以构建优化且可伸缩的Schema，并与现有的数据管理流程很好集成。
Cloudera从CM6.3版本开始，引入了Red Hat IdM来做整个集群的认证，Red Hat IdM对应的软件为FreeIPA，在本文中描述如何使用FreeIPA来做CDP-DC集群的认证。关于FreeIPA服务器搭建参考<使用FreeIPA对Linux用户权限统一管理>。之前的文章包括<使用FreeIPA为CDP DC7.1集群部署安全>,<CDP-DC中为CM集成FreeIPA提供的LDAP认证>,<在CDP-DC中Ranger集成FreeIPA的LDAP用户>,<CDP-DC中Hue集成FreeIPA的LDAP认证>。
Flags from /data/impala/be/src/runtime/io/data-cache.cc:
在EMR集群带公网master节点部署sentry服务，Impala的GROUP组需要在Impala server节点上进行创建系统组与之关联。
Impala原生提供了每个SQL执行过程中的profile信息，profile里面有很多的参数可以供我们参考，来排查SQL执行过程中遇到的各种问题。由于目前官方没有对这些参数进行一一解释，因此本文旨在通过阅读代码的方式，来介绍一些在实际使用过程中碰到的参数，希望对大家有所帮助。首先要介绍的是如下所示的几个参数：
我们在本系列的前两篇文章中，简单介绍了SQL查询的整个流程以及重写的相关知识。在接下来的这几篇中，会跟大家一起详细学习ScanRange的知识。由于涉及到的内容非常多，因此会分成几篇来讲解，主要会涉及到HDFS_SCAN_NODE、IO thread等知识。由于现在相关的文档比较少，这些文章都是笔者根据代码和实际调试结果整理出来的，如有错误，欢迎指正。默认情况下，本文涉及到的测试表都是HDFS上的parquet表，并且是以天为分区。
在Impala的HDFS_SCAN_NODE中有一个counter，叫AverageHdfsReadThreadConcurrency，其相关解释如下所示：
impalad: Warning: SetUsageMessage() never called
Impala是Cloudera开源的实时查询项目，目标是基于统一的SQL快速查询各种存储系统，如HDFS、Kudu、HBase等。Impala原意为 高角羚 ，该项目的特点就是 快速 。Impala舍弃MapReduce，基于C++实现针对硬件做了很多的优化，支持数据本地性。
优化连接查询最简单的方式是使用compute stats命令收集所有参与关联表的统计信息，让impala根据每个表的大小、列的非重复值个数等相关信息自动优化查询。
你现在可以在Cloudera Enterprise 6.3中使用OpenJDK 11，在集群中安装OpenJDK 11时，默认使用G1GC为CDH大多数服务作为垃圾回收机制，这可能需要进行调优以避免内存过量使用。
上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据（Metadata/Catalog）的具体内容，本文将介绍这些元数据缓存的生命周期，即它们是怎么初始化的，怎么加载的以及怎么失效的。
继之前的文章讲述如何在Redhat中配置R环境和如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源后，那我们如何使用R连接CDH集群中的Hive和Impala进行数据分析呢？本文档主要讲述如何使用R连接Hive和Impala，并分别通过命令行和CDSW进行演示。
今天，我们将介绍一系列新的博客文章，其中将介绍Apache Impala的最新增强功能，许多是性能改进，例如下面所述的功能，可以更高效地利用所有CPU内核，将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作，确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行，比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群，例如Cloudera Data Warehouse（CDW）服务中提供的集群，这一点尤其重要。
Impala默认是以impala这个超级用户运行服务，执行DML和DDL操作的，要实现不同用户之间细粒度的权限控制，需要与Sentry整合。Sentry是Apache下的一个开源项目，它基于RBAC的授权模型实现了权限控制，Impala与它整合以后，就能实现不同用户之间在应用层的权限认证，从而控制用户的DML、DDL、DCL操作权限。Sentry为确保数据安全，提供了一个统一平台，可以使用现有的Hadoop Kerberos实现安全认证，同时，通过Hive或Impala访问数据时可以使用同样的Sentry协议。本文会对Sentry进行简单的介绍并演示Impala+Sentry整合后的实际效果。
本文描述了对CDH集群Impala在执行invalidate metadata，出现“Error communicating with impalad: TSocket read 0 bytes”异常的分析过程和解决方法。
Cloudera Manager管理控制台（Cloudera Manager Admin Console）是一个基于Web的用户界面，用于配置，管理和监控CDH。
在 Cloudera，我们一直相信自动化是交付安全、随时可用且配置良好的平台的关键。因此，我们很高兴地宣布公开发布基于 Ansible 的自动化来部署 CDP 私有云基础集群。通过以这种方式自动化集群部署，您可以降低配置错误的风险，促进环境中跨多个集群的一致部署，并帮助更快地交付业务价值。
BI同学会用Impala在Kudu表上跑一些ETL任务，最近，BI同学反馈一个Kudu表的ETL任务突然变慢，执行时间从原来的不到1分钟到现在的7分钟。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在使用CDH集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：hdfs、hbase、hive、spark、yarn）等命令操作，这时又不想将该节点添加到CDH集群中管理，本篇文章主要介绍如何在集群外节点不通过CM部署一个Gateway节点。 内容概述 1.部署环境说
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CDH5.13在美国时间10月12日正式发布，距离上次CDH5.12的7月16日，相距差不多3个月的时间，这也是Cloudera发布CDH的minor version的一般时间间隔。让我们先概括一下新功能：
前置文章参考《0585-Cloudera Enterprise 6.2.0发布》和《0589-Cloudera Manager6.2的新功能》
最近业务系统需要使用Impala作为查询引擎，在使用Impala JDBC连接Impala服务时，默认是不带负载均衡的，需要指定ImpalaD的机器。指定机器的情况下会产生单点故障和负载过重的问题，因此在多用户和生产环境下对于Impala的JDBC服务需要做负载均衡。
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