大数据分析查询引擎Impala

Hive: 依赖于MapReduce执行框架，执行计划分成map->shuffle->reduce->map->shuffle->reduce…的模型。如果一个Query会被编译成多轮MapReduce，则会有更多的写中间结果。由于MapReduce执行框架本身的特点，过多的中间过程会增加整个Query的执行时间。

数据流：

• Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。

• Impala: 采用拉的方式，后续节点通过getNext主动向前面节点要数据，以此方式数据可以流式的返回给客户端，且只要有1条数据被处理完，就可以立即展现出来，而不用等到全部处理完成，更符合SQL交互式查询使用。

内存使用：

• Hive: 在执行过程中如果内存放不下所有数据，则会使用外存，以保证Query能顺序执行完。每一轮MapReduce结束，中间结果也会写入HDFS中，同样由于MapReduce执行架构的特性，shuffle过程也会有写本地磁盘的操作。

• Impala: 在遇到内存放不下数据时，当前版本0.1是直接返回错误，而不会利用外存，以后版本应该会进行改进。这使用得Impala目前处理Query会受到一定的限制，最好还是与Hive配合使用。Impala在多个阶段之间利用网络传输数据，在执行过程不会有写磁盘的操作（insert除外）。

调度：

• Hive: 任务调度依赖于Hadoop的调度策略。

• Impala: 调度由自己完成，目前只有一种调度器simple-schedule，它会尽量满足数据的局部性，扫描数据的进程尽量靠近数据本身所在的物理机器。调度器目前还比较简单，在SimpleScheduler::GetBackend中可以看到，现在还没有考虑负载，网络IO状况等因素进行调度。但目前Impala已经有对执行过程的性能统计分析，应该以后版本会利用这些统计信息进行调度吧。

容错：

• Hive: 依赖于Hadoop的容错能力。

• Impala: 在查询过程中，没有容错逻辑，如果在执行过程中发生故障，则直接返回错误（这与Impala的设计有关，因为Impala定位于实时查询，一次查询失败，再查一次就好了，再查一次的成本很低）。但从整体来看，Impala是能很好的容错，所有的Impalad是对等的结构，用户可以向任何一个Impalad提交查询，如果一个Impalad失效，其上正在运行的所有Query都将失败，但用户可以重新提交查询由其它Impalad代替执行，不会影响服务。对于State Store目前只有一个，但当State Store失效，也不会影响服务，每个Impalad都缓存了State Store的信息，只是不能再更新集群状态，有可能会把执行任务分配给已经失效的Impalad执行，导致本次Query失败。

适用面：

• Hive: 复杂的批处理查询任务，数据转换任务。

• Impala：实时数据分析，因为不支持UDF，能处理的问题域有一定的限制，与Hive配合使用,对Hive的结果数据集进行实时分析。

Impala的优缺点

优点：

• 支持SQL查询，快速查询大数据。

• 可以对已有数据进行查询，减少数据的加载，转换。

• 多种存储格式可以选择（Parquet,Text,Avro,RCFile,SequeenceFile）。

• 可以与Hive配合使用。

缺点：

• 不支持用户定义函数UDF。

• 不支持text域的全文搜索。

• 不支持Transforms。

• 不支持查询期的容错。

• 对内存要求高。

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。

• Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。

• 省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。

• Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。

• 通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。

• 用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。

• 使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

（编辑：91站长网）

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