在2017年11月28日，上午，apache宣布Impala晋升为apache顶级项目，这一令人振奋的消息。
五年前，cloudera计划开发一个全新的SQL引擎Apache Impala(这是第一个最快的Hadoop开源MPP SQL引擎），Impala融入了几十年来关系型数据库研究的经验教训和优势。Impala使用完全开放的形式融入Hadoop生态，允许用户使用SQL操作Hadoop中的海量数据，目前已经支持更多存储选择，比如：Apache Kudu、Amazon S3、Microsoft ADLS、本地存储等。
最初impala仅支持HDFS海量数据的交互式分析，其灵活性和领先的分析型数据库性能推动了Impala在全球企业中的大量部署。为企业业务提供BI和交互式SQL高效率分析支持，让支持impala的第三方生态系统快速增长。
三年前，cloudera将Impala捐赠给Apache Software Foundation以及最近宣布的Apache Kudu项目，进一步巩固了其在开源SQL领域的地位。自从捐赠Impala以来，社区一直保持高度活跃，希望引入更多的社区力量来繁荣社区，一直致力于创建一个积极创新的社区生态。现在impala从孵化项目晋升为一个Top-Level Apache Software Foundation Project。
Cloudera的Jim Apple是Apache Impala的重要导师，并且即将担任副总裁，他将持续以Apache way的方式指导和发展开源社区。
这是impala项目及社区非常重要的时刻，未来Impala将拥有更大规模的运行，为在云端持续优化减轻工作负载而努力。期待更多人参与推动impala的发展。
- 资源列表：
- 项目地址: https://impala.apache.org
- 邮件列表:
- 使用者: user@impala.apache.org
- 开发者: dev@impala.apache.org
- 论坛：https://community.cloudera.com/t5/Interactive-Short-cycle-SQL/bd-p/Impala
- 如何贡献：https://cwiki.apache.org/confluence/display/IMPALA/Contributing+to+Impala
- Issues: https://issues.apache.org/jira/browse/IMPALA
- twitter：https://twitter.com/ApacheImpala
Apache Impala是一个开源的，原生的Apache Hadoops数据库分析引擎，Apache Impala支持者Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon.
Impala解决Hadoop生态圈无法支持交互式查询的数据分析痛点，早期出现语法完全兼容Hive，现在逐渐支持更多语法，在底层数据库分析join中的优化是有很多创新之处的，特别是针对分布式数据库执行器的优化，利用Bloom Filter让join性能有很大的提升，目前impala建议使用的文件格式是Parquet。
Impala是一个分布式并行MPP SQL引擎在大数据上的实现，底层调度算法非常灵活，可支持HDFS多副本本地化计算在合并，效率非常高，而且是一个C++实现引擎能高效率使用硬件资源，融入了很多传统关系数据库的设计优势，在分布式查询有很多创新点，融合LLVM优化提升性能，它是一个OLAP引擎。
Impala和HDFS结合做海量数据的交互式分析ad-hoc查询，OLAP场景，BI报表可视化的最佳选择。
Impala和Kudu结合做海量数据的交互式查询，可支持CRUD操作，对强一致性事物要求不高的场景可以使用。
Impala可以无缝融入现有Hadoop集群，支持直接hive中的数据，完全兼容hive语法。直接可读取Hbase中数据，目前还支持Kudu，为了本地化计算符合Hadoop架构设计，impala部署需要遵守一定的原则。Impalad必须和DataNode、Hbase region server部署在一个节点上，StateStore、catalogd和NameNode部署在同一个节点上。
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Impala Daemon: 与 DataNode 运行在同一节点上，由 Impalad 进程表示，它接收客户端的查询请求（接收查询请求的 Impalad 为 Coordinator，Coordinator 通过 JNI 调用 java 前端解释 SQL 查询语句，生成查询计划树，再通过调度器把执行计划分发给具有相应数据的其它 Impalad 进行执行），读写数据，并行执行查询，并把结果通过网络流式的传送回给 Coordinator，由 Coordinator 返回给客户端。同时 Impalad 也与 State Store 保持连接，用于确定哪个 Impalad 是健康和可以接受新的工作。
Impala State Store: 跟踪集群中的 Impalad 的健康状态及位置信息，由 statestored 进程表示，它通过创建多个线程来处理 Impalad 的注册订阅和与各 Impalad 保持心跳连接，各 Impalad 都会缓存一份 State Store 中的信息，当 State Store 离线后（Impalad 发现 State Store 处于离线时，会进入 recovery 模式，反复注册，当 State Store 重新加入集群后，自动恢复正常，更新缓存数据）因为 Impalad 有 State Store 的缓存仍然可以工作，但会因为有些 Impalad 失效了，而已缓存数据无法更新，导致把执行计划分配给了失效的Impalad，导致查询失败。
Impala Catalog service: 被称为catalog service的Impala组件中继SQL 语句导致的元数据更改到集群中的所有节点。通常由物理进程catalogd 表示。集群中只需要一个这样的节点。由于请求通过statestored，因此statestored和catalogd 可以运行在同一节点。
CLI: 提供给用户查询使用的命令行工具（Impala Shell 使用 python 实现），同时 Impala 还提供了 Hue，JDBC， ODBC 使用接口。
这里说一个Impala坑，由于他没有直接存储元数据信息，而是靠从Hive Metastore定期同步，因为impalad任何一个节点都有可能充当协调者和执行者的角色，所以元数据信息需要所有节点存储最新的数据，这是为了兼容Hive而导致的一些遗留问题。Statestored模块的作用是实现一个业务无关的订阅(Subscribe)发布(Publish)系统，元数据的更改需要它去进行通知各个节点，这解决了一个MPP无法大规模扩展的问题，大大增加了系统的可扩展性，降低了catalogd的实现和运维复杂度。但是，带来一个问题，由于impalad可以直接提供jdbc服务，如果连接的任意impalad创建表，那么其他节点短期内是不知道这个表已经存在并且提供服务的，这个时候，如何解决，需要你每次只需SQL的时候都去执行INVALIDATE METADATA Statement，否则无法及时查询到最新的数据。
如果出现，底层HDFS抽取大量分区数据入库，不执行INVALIDATE METADATA Statement则无法查询到最新的数据，这个时候，我们客户就通过ETL Server每隔30秒就执行全局的metadata更新，导致impalad底层疯狂的去ScanHDFS上的数据，日志在后台一直疯狂刷新block信息。导致impala急剧下降，甚至一个SQL很久都无法返回结果的情况。只有简单查询才能有结果。所以一定要慎用、合理的用INVALIDATE METADATA。
我是在2013年9月，开始接触Impala了，当时就是利用impala做hive结果数据的bi报告对接查询，效果非常不错，甚至在很长一段时间，Hadoop生态都没有出现和impala进行pk的类似软件，它是SQL on Hadoop领域唯一原生的交互式SQL查询引擎。现在出现的竞争对手有Hive on Tez(0.8+ LLAP)、GreenPlum on Hadoop、Drill、PrestoDB等。
- Hive on Tez(LLAP)低延迟无法媲美Impala，交互式ad-hoc响应不够快
- GreenPlum on Hadoop与Hadoop生态圈结合不紧密，历史包袱重。优势：SQL语法全，高效率优化器
- PrestoDB早期测试过也出过报告，稳定性太差，内存管理功能都没有，压力大节点直接失去联系
- Drill性能表现不错，支持很多数据源，功能上有些类似PrestoDB
Impala on Hbase一般不建议使用，效率太低下，甚至还没有Hive效率高。可参考我做的性能测试相关文章。
Impala on Kudu已经可以使用在生产，面对那种事务性要求不高，但是需要CURD的场景很合适。
总体看来，impala未来在云端SQL on Cloud场景也会非常有前景，底层同时支持OLAP/OLTP，非常值得期待，所以现在更多投资在Impala中吧。
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