Impala基础认知与安装

一、Impala简介

Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。

hive:复杂的批处理查询，数据转换

Impala:实时数据查询分析

二、Impala安装
1.安装要求：安装前需要先安装Hive
（1）软件要求

Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)
CDH 4.1.0 or later
Hive
MySQL

（2）硬件要求：在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。

2、安装准备

（1）操作系统版本查看

>more/etc/issue

CentOSrelease 6.2 (Final)

Kernel on an m

（2）机器准备

10.28.169.112mr5

10.28.169.113mr6

10.28.169.114mr7

10.28.169.115mr8

各机器安装角色

mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-store

mr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad

（3）用户准备

在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh

（4）软件准备

到cloudera官网下载：

Hadoop：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz

hive：hive-0.9.0-cdh4.1.2.tar.gz

impala：

impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

impala依赖包下载：bigtop-utils-0.4(http://beta.cloudera.com/impala/redhat/6/x86_64/impala/0/RPMS/noarch/)

其他依赖包下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/

4、hadoop-2.0.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备

hadoop用户登录到mr5机器，将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz上传到/home/hadoop/目录下并解压：

tar zxvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz

（2）配置环境变量

修改mr5机器hadoop用户主目录/home/hadoop/下的.bash_profile环境变量：

exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

exportJAVA_BIN=${JAVA_HOME}/bin

exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export JAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib-server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=600

00-Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300-Dsun.net.inetaddr.ttl=300"

exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

exportHADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME

exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

（3）修改配置文件

在机器mr5上hadoop用户登录修改hadoop的配置文件(配置文件目录：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/etc/hadoop)

(1)、slaves :

添加以下节点mr6、mr7、mr8

(2)、hadoop-env.sh :

增加以下环境变量

exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(3)、core-site.xml :

fs.default.name

hdfs://mr5:9000

The name of the defaultfile system.Either the literal string "local" or a host:port forNDFS.

true

io.native.lib.available true

hadoop.tmp.dir /home/hadoop/tmp A base for other temporarydirectories.

(4)、hdfs-site.xml :

dfs.namenode.name.dir

file:/home/hadoop/dfsdata/name

Determines where on thelocal filesystem the DFS name node should store the name table.If this is acomma-delimited list of directories,then name table is replicated in all of thedirectories,for redundancy.

true

dfs.datanode.data.dir

file:/home/hadoop/dfsdata/data

Determines where on thelocal filesystem an DFS data node should store its blocks.If this is acomma-delimited list of directories,then data will be stored in all nameddirectories,typically on different devices.Directories that do not exist areignored.

true

dfs.replication

dfs.permission

false

(5)、mapred-site.xml:

mapreduce.framework.name

yarn

mapreduce.job.tracker hdfs://mr5:9001 true

mapreduce.task.io.sort.mb 512

mapreduce.task.io.sort.factor 100

mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 50

mapreduce.cluster.temp.dir file:/home/hadoop/mapreddata/system true

mapreduce.cluster.local.dir file:/home/hadoop/mapreddata/local true

(6)、yarn-env.sh :

增加以下环境变量

exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(7)、yarn-site.xml：

yarn.resourcemanager.address mr5:8080

yarn.resourcemanager.scheduler.address mr5:8081

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address mr5:8082

yarn.nodemanager.aux-services mapreduce.shuffle

yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

yarn.nodemanager.local-dirs file:/home/hadoop/nmdata/local thelocal directories used by the nodemanager

yarn.nodemanager.log-dirs file:/home/hadoop/nmdata/log thedirectories used by Nodemanagers as log directories

（4）拷贝到其他节点

(1)、在mr5上配置完第2步和第3步后，压缩hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

rm hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz

tar zcvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

然后将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr6:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr7:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr8:/home/hadoop/

(2)、将mr5机器上hadoop用户的配置环境的文件.bash_profile远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上

scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr6:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr7:/home/hadoop/

scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr8:/home/hadoop/

拷贝完成后，在mr5、mr6、mr7、mr8机器的/home/hadoop/目录下执行

source.bash_profile

使得环境变量生效

（5）启动hdfs和yarn

以上步骤都执行完成后，用hadoop用户登录到mr5机器依次执行：

hdfsnamenode -format

start-dfs.sh

start-yarn.sh

通过jps命令查看：

mr5成功启动了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode进程；

mr6、mr7、mr8成功启动了DataNode、NodeManager进程。

（6）验证成功状态

通过以下方式查看节点的健康状态和作业的执行情况：

浏览器访问(本地需要配置hosts)

http://mr5:50070/dfshealth.jsp

http://mr5:8088/cluster

5、hive-0.9.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备

使用hadoop用户上传hive-0.9.0-cdh4.1.2到mr5机器的/home/hadoop/目录下并解压：

tar zxvf hive-0.9.0-cdh4.1.2

（2）配置环境变量

在.bash_profile添加环境变量：

exportHIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0-cdh4.1.2

exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin

exportHIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf

exportHIVE_LIB=$HIVE_HOME/lib

添加完后执行以下命令使得环境变量生效：

..bash_profile

（3）修改配置文件

修改hive配置文件(配置文件目录：hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/)

在hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/目录下新建hive-site.xml文件，并添加以下配置信息：

hive.metastore.local true

javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://10.28.169.61:3306/hive_impala?createDatabaseIfNotExist=true

javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.jdbc.Driver

javax.jdo.option.ConnectionUserName hadoop

javax.jdo.option.ConnectionPassword 123456

hive.security.authorization.enabled false

hive.security.authorization.createtable.owner.grants ALL

hive.querylog.location ${user.home}/hive-logs/querylog

（4）验证成功状态

完成以上步骤之后，验证hive安装是否成功

在mr5命令行执行hive，并输入”show tables;”，出现以下提示，说明hive安装成功：

>hive

hive>show tables;

Time taken:18.952 seconds

hive>

6、impala安装

说明：

(1)、以下1、2、3、4步是在root用户分别在mr5、mr6、mr7、mr8下执行

(2)、以下第5步是在hadoop用户下执行

（1）安装依赖包：

安装mysql-connector-java：

yum install mysql-connector-java

安装bigtop

rpm -ivh bigtop-utils-0.4+300-1.cdh4.0.1.p0.1.el6.noarch.rpm

安装libevent

rpm -ivhlibevent-1.4.13-4.el6.x86_64.rpm

如存在其他需要安装的依赖包，可以到以下链接：

http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/进行下载。

（2）安装impala的rpm，分别执行

rpm -ivh impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

rpm -ivh impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm

（3）找到impala的安装目录

完成第1步和第2步后，通过以下命令：

find / -name impala

输出：

/usr/lib/debug/usr/lib/impala

/usr/lib/impala

/var/run/impala

/var/log/impala

未完：因为对于服务器内存要求比较严格，所以没有安装测试，就先了解了解运行机制吧