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这篇文章主要介绍如何实现基于Impala平台打造交互查询系统，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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交互查询特点第一个就是数据量庞大，第二个关系模式相对比较复杂，依据你的设计不同，关系模式有很多种类。还有一个就是响应时间要求较高，对于对于绝大数要求查询返回时间在10秒以下；依据数据量的不同选择不同的存储，对于百万级数据采用MySQL,PostgreSQL，对于百万-百亿级别，传统数据库无法满足，采用分析性数据仓库实现Impala，Presto， Green Plum， Apache Drill；百亿级别以上很难做大数据分析，采用离线数据仓库，采用hive，spark。
对于BE系统很多实用宽表做，因为其维度很多，一个用户经过慢慢信息积累可能会有几百个维度，假如对一个50个维度进行过滤，利用宽表结合一些特殊数据结构如倒排就会很容易实现。Elastic Search， Solr是搜索引擎，Click House是俄罗斯开发的一个性能比较好的系统，但是join支持有限， Druid在广告平台用的比较多。还有一种是组合模型，如Elastic Search， Solr用的比较多，典型的有Green Plum，Presto，Impala。
接下来讲一下有哪些因素决定我们选择一个平台，首先是本身项目熟悉度，如果项目负责人对这个平台熟悉就会选择这个平台。如果对项目不熟悉，就会选择大厂背书，用大公司一样的应用。如果前两者都没有，那么就从性能和优缺点上来评价是否适应这个系统。
重点讲解第三点，首先是数据量，依据系统数据量容量，平台至少要达到我的最低性能指标。还有一个就是架构复杂度，一个系统最终要上线，要保证CLA，如果架构复杂，出问题就多；因此选择架构相对简单一点的。最后一个就是运维和开销，运维的成本很高，因此不可能去经常做改动；如果要改一个东西你需要熟悉一下这个平台，那么就会影响你的选型了。
接下来讲一下我们选型是如何做的，主要是考虑Impala、Presto、Greenplum。首先考虑的是数据源，我们的数据很多都是在HDFS上，所以Greenplum肯定是不适合，因为它整个是封闭的，是自己做的存储架构。社区环境、架构这三者都差不多，从架构上来说差异不大。性能方面Impala比Presto稍微好点。还有其他特性，如编程语言，C++运行比Java要快一点，因此更趋于选择C++写的平台。最后选择了Impala。
这三个都是MPP架构，Impala整个执行节点都是无状态的，因此down掉一个节点，再启动没有问题。Impala兼容hive存储，还有一些点如Apache顶级项目、成熟社区、多种数据源格式兼容、高效的查询性能都是我们考虑特有的选型因素。
接下来讲一下Impala架构，其兼容多种数据源就是metastore直接对接各种DB，利用catalogd提供元数据服务。可以直接连DB也可以通过catalogd，一般是利用hive里的metastore获取数据。Impala高效的原因是其将原始数据缓存下来，catalogd启动会浏览缓存获取数据。它有一个statestored服务，是一个发布订阅服务，所有状态以及轮转都是在statestored服务中进行。左边是impala的执行节点，所有查询都是发完这些节点，节点执行后会下发到所有相关节点上去，整个impala是无状态的，所有的连接者都像是一个协调者。
Catalogd是元数据服务，其主要的问题是你做select时，impala也会缓存一部分数据，它不会进入catalogd服务，但是做DDL操作会应用catalogd服务。Statestored(sub/pub )有很多topic，所有的impala节点去订阅这些topic上的相关消息，Statestored实际是在很多topic上做了一个消息订阅。Impala节点有SQL解析、执行计划生成，还有是数据查询、聚合、结果返回。
上图是一个查询进来，各个节点是一个怎么样的协调方式。如一个查询进入这个节点，这个节点就是Query Planner，负责生成执行计划，将计划向周边节点传输，最后将结果返回Query Planner，如果有聚合，先聚合然后返回总的Query Planner上，然后进行相关聚合将结果返回。
Impala性能优势有元数据缓存，而且impala会缓存HDFS上相应表数据在blog里的信息，因此查询时会有一个本地读，判断元数据是否在本地，通过本地转读方式，log才能连接数据。第二点并行计算，Query Planner生成执行计划将其发往周边节点，然后汇聚。第三个利用codegen技术，有些依据执行环境生成执行代码，会对性能提升很大。再一个就是很多算子下推，如果追求高性能不许实现算子下推，将存储层与计算层交互变得更小，在底层过滤而不是在计算层，这样对平台整体性能提升较大。
broadcast join在大表关联时，将小表缓存到所有节点上，然后返回数据做聚合。partition join应对两张表都是大数据表，如一个事件表积累上百亿数据，而用户有五亿，那么就不能通过broadcast join绑定到所有节点上，因此在每个节点做一些分区join操作然后在到上面去。还有一个CBO，目前来说还不是很准，有时会偏差很大。有并行计算就有并行聚合，数据生成前提前聚合，依据group by 的column 进行聚合的合并操作。
接下来介绍下impala支持哪些存储引擎，常用的有hdfs，还有kudu，为了解决HDFS和HBASE进行交互而产生的一个产品。Hbase主要是一个kb查询，但是如果有大量扫描时性能很差，而大批量扫描是HDFS的强项，但是做不了kb查询。Alluxio是一个文件记录换缓存，底层也可以对接HDFS，支持多级缓存。我们做Alluxio主要是应对热力数据，以前使用缓存解决这个问题。
如果要使用impala平台如何实现对接呢，首先它有整个授权和认证机制。认证可以对接kerberos、LDAP、Audit log，只有身份认证了才能访问系统。授权通过Apache Sentry，粒度有：database、table、column，权限：select、insert、all配置开启(authorization_policy_provider_class=org.apache.sentry.provider.file.Local G roup R esource A uthorization P rovider)。这些是你如果要上线必须要做的一些事情。
对于一个平台有很多用户在上面做一些任务，需要进行资源管理。目前采用Admission Control机制，他能保证每一个impala节点上都有直接用户配置，每一个队列可以设置资源总量，也可以设置每一个SQL的资源大小。这个配置是针对impala节点，如给一个用户设置300G，有100个节点，那么每个节点只分配2-3G，超过这个限额也是要被禁止的。资源隔离既要考虑总的也要考虑单独的，Impala节点是通过statestored的impalad-statistics topic项同步信息，由于statestored通过心跳与impalad 保持通信，这个资源信息实际上有些延迟;目前配置中，只有内存项有实际效果，vcore没有实现隔离，队列名配置如果与认证用户名相同，该用户提交的SQL自动分配到该队列。
Impala有个web端，虽然简单但很有用，整个问题解决、定位经常用到。每一个组件都会提供一个web端，分配相应的端口，基本信息有集群节点、Catalog信息、内存信息、Query信息。Web端能使此案节点内存消耗查看（每个对垒内存消耗、每个查询在该点内存消耗），该节点查询分析（查询分析、SQL诊断、异常查询终止），还有就是Metrics信息查看。上图是我们配的一些队列，每一个队列消耗资源情况等。用impala做join分析，将每个SQL中执行计划都具体化了，界面上的标签如query、summary、memory等都可以做SQL分析。
讲了impala的优点、特点、如何用，但是基于开源平台，也是有很多缺陷。第一个Catalogd&statestored服务单点，但是好在对查询不受影响，如果Catalogd挂掉，元数据更新就不会同步到整个impala节点。Statestored挂掉，对于更新也不会同步，只会保挂掉之前的信息。第二个就是web信息不持久，显示的信息都是存在历史信息中，如果impala重启后信息就会没有了。资源隔离不精准，还有就是底层存储不能区分用户，还有就是负载均衡，每一个impala都可以对接SQL，但是有100个impala如何接入不好解决，因此对impala实现haproxy。还有与hive元数据同步需要手动操作，impala是缓存元数据，通过HDFS操作是不会感知这种操作的。
有缺陷就有改进，首先基于ZK的load balance，因为impala是和hive绑在一起，hive的server是基于ZK，将你需要访问的impala的uri写入一个维度中去，hive原生就是基于ZK的多维节点访问。第二个就是管理服务器，因为impala页面的信息不会保存，利用管理服务器保存这些东西，排查时在管理服务器上查，不会因为你impala节点多而信息不保存。细粒度权限&代理，通过impala访问HDFS实现底层权限控制。Json格式，这个就是偏应用需求。兼容ranger权限管理，因为我们整个项目权限管理是基于ranger的。批量元数据刷新，也是实际应用中出现的问题，有时会一次改好几十个表，如果每次都刷新会很麻烦。元数据同步，改造hive和impala，每次hive改变，将改变写入中间层，impala去获取中间层实现同步。元数据过滤，数据量很庞大时，其实交互式查询很大一部分表是用不到的，而impala只对某一部分有需求，因此通过正则表达式过滤掉不必要的数据。对接ElasticSearch查询，将ES涉及的算子下推过去，如多维过滤查询，根据倒排属性比hash将数据聚合要快。
Impala应用场景介绍，上图是一个部门大数据平台架构，从kafka数据到HDFS，结构化到半结构化这是数据的接入。经过数据清洗，再接入到上层，上层应用了ES存储，最上面就直接用impala来进行查询，这基本就是分析系统的框架。
上面是我们的一个BI产品，叫有数。底层也对接了impala平台，这是一个数据分析报表平台，将图表与地图上的数据进行对接。将结构化数据或非结构化数据直接写入hive，然后通过impala去感知，实现元数据同步，用户直接通过impala去查询。需要考虑问题有元数据同步问题，ETL写入数据impala无感知，依赖元数据同步；数据实时性问题，避免大量小文件导致NN不稳定，每次写文件的batch不能太小。还有一个方案是利用kudu解决小文件问题，将实时数据往kudu里写，将kudu和hdfs实现联查，在impala上既能看到kudu的表也能看到hdfs的表。
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