注： Impala守护进程Beeswax端口21000映射到haproxy 25003
所谓的外部命令指的是不需要进入到impala-shell交互命令行当中即可执行的命令参数。impala-shell后面执行的时候可以带很多参数。你可以在启动 impala-shell 时设置，用于修改命令执行环境。
前面Fayson介绍过《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》，在Kerberos环境HAProxy的配置与非Kerberos环境下是一样的，只是在Impala的配置上需要做一些修改，接下来本篇文件主要讲述如何在Kerberos环境下使用HAProxy实现Impala的负载均衡。
最近业务系统需要使用Impala作为查询引擎，在使用Impala JDBC连接Impala服务时，默认是不带负载均衡的，需要指定ImpalaD的机器。指定机器的情况下会产生单点故障和负载过重的问题，因此在多用户和生产环境下对于Impala的JDBC服务需要做负载均衡。
SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。Cloudera与SAS是相互认证的合作伙伴，在各自的官网都能找到集成安装的专业文档，也能得到专业的支持。本文主要是介绍如何安装SAS，并连接配置到Hive和Impala。
随着Hadoop平台的流行，越来越多的开发语言访问Hadoop平台的组件，比较常见的Java、Scala、Python、R等。在前面的多篇文章中Fayson介绍了Java和Scala访问Hadoop各个组件的方法。对于偏分析类的Python和R语言访问集群的Hive和Impala比较多。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Python3访问Kerberos环境的Hive和Impala。
前面Fayson介绍过《如何使用Nginx实现Impala负载均衡》，正如之前所说Cloudera官网推荐并支持的负载均衡为HAProxy。所以Fayson就介绍一下如何使用HAProxy实现Impala服务的负载均衡。
前面Fayson文章讲《0558-01-如何在Redhat7上安装FreeIPA》、《0559-02-如何在Redhat7上安装FreeIPA的客户端》、《0560-03-如何使用root用户重置FreeIPA admin密码》、《0561-04-如何将CDH集成的KDC迁移至FreeIPA的Kerberos认证》、《0562-05-5.15.0-如何为Hive集成FreeIPA的用户认证》和《0563-06-如何在FreeIPA上管理域名解析》，FreeIPA集成了用户管理及Kerberos认证，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群中为Impala集成FreeIPA的用户认证。
9.显示查询的执行计划(与EXPLAIN语句输出相同)和每个查询语句底层的执行步骤的详细信息
在前面Fayson的文章《Hadoop SQL客户端工具之Dbeaver安装及使用》和《0468-如何使用DBeaver访问Kerberos环境下的Hive》。本篇文章Fayson主要介绍如何使用DBeaver访问Kerberos环境下的Impala。
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 默认情况下，CDH集群中的Impala Daemon又可以充当查询的coordinator，也可以作为executor来执行查询本身，coordinator类似一个查询作业的管理角色一样负责协调各个Impala Daemon上的executor。在大规
在日常使用中你的Kudu 集群版本非常低或者部署在其他非CDH集群中，迁移起来非常麻烦。本文主要介绍如何通过Hive 进行跨集群迁移Kudu 表
Hue在最新的4.6.0版本中，提供了编译docker镜像的选项，然后我们可以使用已经编译好的镜像来启动hue服务。在之前的版本中（例如4.2.0、4.3.0等），如果要部署hue服务，我们需要在相应的服务器上安装依赖包，然后下载hue的源码，编译完成之后再启动服务。对于有些系统，编译会出现各种问题，不同的版本错误还不一样，非常麻烦。因此，docker部署hue还是非常方便的，省去了我们每次都要重复编译的麻烦，并且可以在一个服务器上启动多个hue服务，配置文件保持不变的情况下，只要hue默认的端口号映射到宿主机的不同端口号即可。下面就跟大家介绍一些，在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置连接到带有kerberos认证的Impala集群。
在前面的文章Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》、《如何使用HAProxy实现Kerberos环境下的Impala负载均衡》和《如何使用Nginx实现Impala负载均衡》。本篇文章主要基于Haproxy方式实现的Impala负载均衡在Hue中配置Impala服务的负载均衡。
------Impaladbeeswax_port21000Port on which Beeswax client requests are served by Impala Daemon 被 impala-shell, Beeswax, Cloudera ODBC 1.2 驱动 用于传递命令和接收结果。参见 Configuring Impala to Work with ODBC 了解详细信息hs2_port21050Port on which HiveServer2 client requests
了解Impala的同学都知道，Impala是一个典型的MPP架构，节点都是无状态的，随时可以拉起和停掉，所以我们可以方便地对整个集群进行扩容/缩容。但是在缩容的时候，会遇到一个问题：当节点上有SQL在跑的时候，如果我们直接停掉节点的话，那么这个节点上的所有SQL都会失败，这个对用户的影响还是非常不友好的。在物理机部署的时候，由于扩容/缩容操作相对比较小，所以这个问题影响较小。如果我们在使用容器化部署的时候，节点的上线和下线比较频繁，那这个影响比较大了。 Impala在3.x版本的时候提供了graceful shutdown的功能来解决这个问题。当我们使用graceful shutdown功能关闭节点的时候，该节点会等到SQL执行完之后（在一定时间内）再关闭服务，同时不再接受其他的请求。在介绍graceful shutdown功能之前，我们需要先说明以下两个相关的配置项：
在使用impala 的过程中，在CM页面经常能看到IMPALA时， 经常看到IMPALA DAEMON 出现如下告警
1、使用该impala-shell命令启动Impala Shell。默认情况下，impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序。要连接到其他主机，请使用该-i <host:port>选项。要自动连接到特定的Impala数据库，请使用该-d <database>选项。例如，如果您的所有Kudu表都位于数据库中的Impala中impala_kudu，则-d impala_kudu可以使用此数据库。
Impala提供了多种访问方式如impala-shell、beeline、JDBC以及ODBC等方式，关于beeline、JDBC的连接方式可以参考Fayson前面的文章《如何使用java代码通过JDBC连接Impala(附Github源码)》和《如何使用Beeline连接Impala》，本篇文章主要介绍如何在Linux上安装及配置Impala ODBC驱动。学习本章知识前你还需要知道《如何使用HAProxy实现Kerberos环境下的Impala负载均衡》和《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》。
历经15个月，Apache Impala 4.0终于发布了！本次发布一共包含700多个JIRA，新增了很多特性，包括但不限于：
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在将 Impala 工作负载从 CDH 平台迁移到 CDP 之前，您必须了解 CDH 和 CDP Impala 之间的语义和行为差异以及需要在数据迁移之前执行的活动。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- SmartBI大数据分析软件（Smartbi Insight）是企业级商业智能和大数据分析平台，整合了各行业数据分析和决策支持的功能需求，充分体现和承载了数据分析发展的新四化。SmartBI产品目前包含四个版本，电子表格版，自助分析版，企业套件版和数据挖掘版。其中，企业套件涵盖了电
SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。Cloudera与SAS是相互认证的合作伙伴，在各自的官网都能找到集成安装的专业文档，也能得到专业的支持。本文主要介绍SAS的安装，并通过SAS访问Kerberos和非Kerberos环境下的Hive和Impala。
问题导读 1.Cloudera 提供了那些产品和工具？ 2.Cloudera Navigator的作用是什么？ Cloudera 提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便地管理您的企业中快速增长的多种多样的数据。业界领先的 Cloudera 产品和解决方案使您能够部署并管理 Apache Hadoop 和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。 Cloudera 提供下列产品和工具： CDH — Cloudera 分发的 Apache Hadoop 和其他相关开放源代码项目，包括 Imp
Tableau是桌面系统中的商业智能工具软件，可以基于不同的数据源生成漂亮的图表。Cloudera与Tableau是互相认证的合作伙伴，在Tableau的数据源配置界面可以直接找到“Cloudera Hadoop”，从而让你很方便的进行安装配置。
因需要将impala仅仅作为数据源使用，而python有较好的数据分析函数，所以需要使用python客户端来获取impala中的表数据，这里的测试环境是：
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客，如对迁移感兴趣，请关注该系列博客。
Cloudera Replication Manager（以下简称为 RM,旧版本的CM中简称为BDR）为数据迁移提供了一个集成式的易用管理解决方案，通过界面化的方式可以非常便捷的定义不同集群之间的数据复制操作 ，本文主要介绍如何配置及使用RM进行HDFS和Hive 复制
在使用Impala JDBC连接Impala服务时，默认是不带负载均衡的，但一个Impala Daemon很可能会产生单点的问题，这里我们就需要考虑Impala Daemon的负载均衡，官方推荐并支持的负载均衡为HAProxy，参考：
《0801-什么是Apache Ranger - 4 - Resource vs Tag Based Policies》
服务器启动时，Impalad与StateStore保持心跳。首先Impala节点会将自己节点的状态信息汇报给Statestore，Statestore实时监控impalad是否发生故障。然后Catalog与Hive进行通信，将Hive中Metastore中的元数据信息拉取到自己的字节上，然后以广播的形式发送给每个状态良好的Impalad节点上，使各个节点上的元数据保持一致。然后当客户端进行提交sql请求的时候，不会再向那个hive中进行MRjob了，而是直接作用在Impalad上，直接在impalad上生成执行计划数，进行快速查询。Impalad由于作用在HDFS上或者HBase上的，所以不许转换成MR job的sql请求时非常快的了。Query任务的执行直接是作用在HDFS上的。
Fayson在前面的文章介绍了如何为CDH集群启用Kerberos，在集群启用Kerberos后，会对现有环境的部分代码做改造，有些人觉得使用起来不方便，想取消Kerberos。本篇文章Fayson主要介绍如何禁用CDH集群的Kerberos及禁用后对各组件服务的测试。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程，而 yarn 却没有？ 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件，Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件， 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题，即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码，只运行一个进程。
在 ODBC and JDBC Drivers（ODBC 和 JDBC 驱动程序）下，选择适合系统环境的 hive 或 Impala 的ODBC驱动程序下载，注意不是JDBC
了解过Impala的同学都知道，Impala的节点分为BE和FE两个模块，分别是由C++和Java编写的。对于impalad而言，FE端主要是进行SQL的解析，具体的执行则是在BE端进行的；而对于catalogd而言，主要的元数据操作都是在FE端通过调用hms的API执行的，BE端主要是进行一些RPC通信。关于这两个模块之间是如何交互的，相关的资料比较少。因此，本文笔者就和大家一起学习下，Impala的BE和FE之间是如何通过JNI进行交互的。
前面Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》，本文主要介绍如何使用HAProxy实现Hive服务的负载均衡。
本文是续上一篇文章《0667-6.2.0-什么是Cloudera虚拟私有集群和SDX》
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.一般公司选择使用CDH部署集群，可以考虑下Impala。
在前面的文章Fayson讲了《1.如何在CentOS6.5安装OpenLDAP并配置客户端》、《2.OpenLDAP集成SSH登录并使用SSSD同步用户》、《3.如何实现OpenLDAP的主主同步》以及《4. 如何为Hive配置OpenLDAP认证》。本篇文章主要介绍如何为Impala配置OpenLDAP认证。
invalidate metadata全量刷新，性能消耗较⼤，主要⽤于hive当中新建数据库或者数据库表的时候来进 ⾏刷新。
作者简介：黄权隆，Cloudera研发工程师，Apache Impala PMC & Comitter，毕业于北大计算机系网络所数据库实验室，曾就职于Hulu大数据基础架构团队，负责大数据系统的维护和二次开发，主要负责Impala和HBase方向。现就职于Cloudera，专注于Impala开发。
本篇文章主要介绍在Cloudera Manager 界面中Impala 查询详细界面显示无法检索此查询的详细信息问题的原因和解决办法
Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore，直接使用hive的元数据，意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时，批处理，多并发等优点。
1、下载并安装Python package:impyla-0.14.0.tar.gz
在Cloudera Manager中动态资源池分为Yarn的动态资源池和Impala的动态资源池两种。Fayson在前面有多篇文章介绍了Yarn动态资源池的使用。本篇文章Fayson主要介绍如何通过CM启用Impala的动态资源池及介绍。
Fayson在前面的文章介绍了《如何启用Impala的动态资源池》。管理员可以通过Impala的动态资源池、放置规则及ACL控制不同的用户对Impala资源使用。本篇文章主要介绍如何配置Impala的放置规则，通过一个场景进行描述，在不给作业指定资源池的情况，通过Impala的放置策略将不同的用户提交的SQL分配到不同的资源池中。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Parquet是一种列式的二进制文件格式，Impala基于Parquet文件可以高效的处理大型复杂查询。Parquet特别适合扫描表中的特定列的查询，例如查询具有多列的“宽”表，或者对于部分列或者全部列需要做聚合操作（例如SUM（）和AVG（））。 列式存储，顾名思义就是按照列进行
五年前，Cloudera向全世界分享了一个愿景，将通过一个新的SQL引擎Apache Impala（全球第一个也是Hadoop之上最快的MPP SQL引擎）将数十年关系型数据库研究的经验转移到Apache Hadoop平台之上，参考：
参考Fayson前面的文章《0469-如何使用DBeaver访问Kerberos环境下的Impala》，环境变量也配置了，krb5.conf文件也准备好了，但在使用SQL客户端攻击DBeaver访问Kerberos环境下的Impala时总是提示“Unable to connect server:GSSinitiate failed”异常。本篇文章主要详细的介绍在Window客户端使用DBeaver访问Kerberos环境下的Impala配置异常分析及处理过程。
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