Impala架构分析 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。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。那么Impala如何实现大数据的快速查询呢？在回答这个问题前，需要先介绍Google的Dremel系统，因为Impala最开始是参照Dremel系统进行设计的。 Dremel是Google的交互式数据分析系统，它构建于Google的GFS（Google File System）等系统之上，支撑了Google的数据分析服务BigQuery等诸多服务。Dremel的技术亮点主要有两个：一是实现了嵌套型数据的列存储；二是使用了多层查询树，使得任务可以在数千个节点上并行执行和聚合结果。列存储在关系型数据库中并不陌生，它可以减少查询时处理的数据量，有效提升查询效率。Dremel的列存储的不同之处在于它针对的并不是传统的关系数据，而是嵌套结构的数据。Dremel可以将一条条的嵌套结构的记录转换成列存储形式，查询时根据查询条件读取需要的列，然后进行条件过滤，输出时再将列组装成嵌套结构的记录输出，记录的正向和反向转换都通过高效的状态机实现。另外，Dremel的多层查询树则借鉴了分布式搜索引擎的设计，查询树的根节点负责接收查询，并将查询分发到下一层节点，底层节点负责具体的数据读取和查询执行，然后将结果返回上层节点。关于Dremel技术实现上的更多信息，可以参阅【注：Google Dremel原理：如何能3秒分析1PB，网址为http://www.yankay.com/google-dremel-rationale/】。
图1 Impala系统架构图 Impala其实就是Hadoop的Dremel，Impala使用的列存储格式是Parquet。Parquet实现了Dremel中的列存储，未来还将支持Hive并添加字典编码、游程编码等功能。Impala的系统架构如图1所示。Impala使用了Hive的SQL接口（包括SELECT、INSERT、Join等操作），但目前只实现了Hive的SQL语义的子集（例如尚未对UDF提供支持），表的元数据信息存储在Hive的Metastore中。StateStore是Impala的一个子服务，用来监控集群中各个节点的健康状况，提供节点注册、错误检测等功能。Impala在每个节点运行了一个后台服务Impalad，Impalad用来响应外部请求，并完成实际的查询处理。Impalad主要包含Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三个模块。QueryPalnner接收来自SQL APP和ODBC的查询，然后将查询转换为许多子查询，Query Coordinator将这些子查询分发到各个节点上，由各个节点上的Query Exec Engine负责子查询的执行，最后返回子查询的结果，这些中间结果经过聚集之后最终返回给用户。 在Cloudera的测试中，Impala的查询效率比Hive有数量级的提升。从技术角度上来看，Impala之所以能有好的性能，主要有以下几方面的原因。
虽然Impala是参照Dremel来实现的，但它也有一些自己的特色，例如Impala不仅支持Parquet格式，同时也可以直接处理文本、SequenceFile等Hadoop中常用的文件格式。另外一个更关键的地方在于，Impala是开源的，再加上Cloudera在Hadoop领域的领导地位，其生态圈有很大可能会在将来快速成长。 可以预见，在不久的未来，Impala很可能像之前的Hadoop和Hive一样在大数据处理领域大展拳脚。Cloudera自己也说期待未来Impala能完全取代Hive。当然，用户从Hive上迁移到Impala上来是需要时间的，而且Impala也只是刚刚发布1.0版，虽然号称已经可以稳定地在生产环境上运行，但相信仍然有很多可改进的空间。需要说明的是，Impala并不是用来取代已有的MapReduce系统，而是作为MapReduce的一个强力补充。总的来说，Impala适合用来处理输出数据适中或比较小的查询，而对于大数据量的批处理任务，MapReduce依然是更好的选择。另外一个消息是，Cloudera里负责Impala的架构师Marcel Komacker就曾在Google负责过F1系统的查询引擎开发，可见Google确实为大数据的流行出钱出力。 |
