Impala介绍
Apache Impala是个实时的SQL查询工具，类似于Hive的操作方式，只不过执行的效率极高，号称当下大数据生态圈中执行效率最高的SQL类软件(Apache Impala是对于Hadoop来说的一个开源的、分析数据库。)
Cloudera公司推出，提供对HDFS、HBase数据的高性能、低延迟的交互式SQL查询功能。
基于Hive,与Hive共用一套元数据存储【使用Impala的时候必须保证Hive服务时正常可靠的，至少MetaStore元数据服务开启】使用内存计算，兼顾数据仓库、具有实时、批处理、多并发等优点。
是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎。
Impala是一个适用于实时交互查询的SQL软件,Hive适合于批处理查询的SQL软件。通常是两个配合工作：先用Hive对数据信息预处理清洗，接下来再用Impala进行快速的实时查询。
Impala的优缺点
优点
1基于内存运算，不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。
2无需转换SQL为Mapreduce进行并行计算,而是编译成执行计划树，直接访问存储在HDFS，HBase中的数据进行作业调度，速度快。[分布式计算不见得速度快，不适用交互式场景]
3使用了支持Data locality（数据本地化-最大使用内存，尽量不写磁盘）的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台（DataNode所在）机器上进行，减少了网络开销。
4支持各种文件格式，如TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFile、Parquet。
5可以访问hive的元数据metasore,对hive数据直接做数据分析
6Impala的SQL语句几乎兼容Hive的SQL语句
缺点
1对内存依赖大，不支持自定义函数(UDF)，能处理的问题域有一定限制，且完全依赖于hive。
2实践中，分区超过1万，性能严重下降。
3只能读取文本文件，而不能直接读取自定义二进制文件。
4每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要刷新。
5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
Impala的架构
Impala自身包含三个模块：Impalad、Statestore和Catalog,除此之外，它还依赖Hive MetaStore和HDFS。
Imaplad
- 与DataNode运行在同一节点上，接收client的SQL请求，生成查询计划树
- 中心协调节点（触发器）把查询计划发送给子节点上的守护进程
- 负责向Statestore保持通信，汇报工作
Catalog
分发表的元数据信息到各个Impalad中，接收来自Statestore的所有请求
StateStore状态存储服务
负责收集分布在集群中各个Impalad进程的资源信息、各节点健康状况，同步节点信息
ODBC是客户端，Statestore是存储元数据的，Catalog是用来抓取元数据的，Impalad服务负责数据计算（包含查询计划、查询触发器和查询执行器）
客户端发送SQL给Impalad,Impalad交给查询计划，查询计划交给中心协调节点(触发器)，中心协调节点(触发器)先在Statestore查找元数据，再和执行器做交互进行数据本地化过程。执行器查询完把结果返回触发器，触发器将结果返回客户端。
