回顾·基于Impala平台打造交互查询系统

本文根据网易大数据蒋鸿翔老师DataFun Talk——“大数据从底层处理到数据驱动业务”中分享的《基于Impala平台打造交互查询系统》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做整理。

下面是今天分享的内容大纲，第一个讲一下交互式查询的特点，在大数据平台有很多查询平台可以选择，第二个讲一下依据项目如何选择平台，选型因素是什么。第三个讲一下Impala基本介绍，以及在Impala上的改进。接下来是impala的应用场景，最后介绍下Impala底层数据流，应用场景解析以及存在的一些问题。

交互查询特点第一个就是数据量庞大，第二个关系模式相对比较复杂，依据你的设计不同，关系模式有很多种类。还有一个就是响应时间要求较高，对于对于绝大数要求查询返回时间在10秒以下；依据数据量的不同选择不同的存储，对于百万级数据采用MySQL,PostgreSQL，对于百万-百亿级别，传统数据库无法满足，采用分析性数据仓库实现Impala，Presto，Green Plum，Apache Drill；百亿级别以上很难做大数据分析，采用离线数据仓库，采用hive，spark。

对于BE系统很多实用宽表做，因为其维度很多，一个用户经过慢慢信息积累可能会有几百个维度，假如对一个50个维度进行过滤，利用宽表结合一些特殊数据结构如倒排就会很容易实现。Elastic Search，Solr是搜索引擎，Click House是俄罗斯开发的一个性能比较好的系统，但是join支持有限，Druid在广告平台用的比较多。还有一种是组合模型，如Elastic Search，Solr用的比较多，典型的有Green Plum，Presto，Impala。

接下来讲一下有哪些因素决定我们选择一个平台，首先是本身项目熟悉度，如果项目负责人对这个平台熟悉就会选择这个平台。如果对项目不熟悉，就会选择大厂背书，用大公司一样的应用。如果前两者都没有，那么就从性能和优缺点上来评价是否适应这个系统。

重点讲解第三点，首先是数据量，依据系统数据量容量，平台至少要达到我的最低性能指标。还有一个就是架构复杂度，一个系统最终要上线，要保证CLA，如果架构复杂，出问题就多；因此选择架构相对简单一点的。最后一个就是运维和开销，运维的成本很高，因此不可能去经常做改动；如果要改一个东西你需要熟悉一下这个平台，那么就会影响你的选型了。

接下来讲一下我们选型是如何做的，主要是考虑Impala、Presto、Greenplum。首先考虑的是数据源，我们的数据很多都是在HDFS上，所以Greenplum肯定是不适合，因为它整个是封闭的，是自己做的存储架构。社区环境、架构这三者都差不多，从架构上来说差异不大。性能方面Impala比Presto稍微好点。还有其他特性，如编程语言，C++运行比Java要快一点，因此更趋于选择C++写的平台。最后选择了Impala。

这三个都是MPP架构，Impala整个执行节点都是无状态的，因此down掉一个节点，再启动没有问题。Impala兼容hive存储，还有一些点如Apache顶级项目、成熟社区、多种数据源格式兼容、高效的查询性能都是我们考虑特有的选型因素。

接下来讲一下Impala架构，其兼容多种数据源就是metastore直接对接各种DB，利用catalogd提供元数据服务。可以直接连DB也可以通过catalogd，一般是利用hive里的metastore获取数据。Impala高效的原因是其将原始数据缓存下来，catalogd启动会浏览缓存获取数据。它有一个statestored服务，是一个发布订阅服务，所有状态以及轮转都是在statestored服务中进行。左边是impala的执行节点，所有查询都是发完这些节点，节点执行后会下发到所有相关节点上去，整个impala是无状态的，所有的连接者都像是一个协调者。

Catalogd是元数据服务，其主要的问题是你做select时，impala也会缓存一部分数据，它不会进入catalogd服务，但是做DDL操作会应用catalogd服务。Statestored(sub/pub )有很多topic，所有的impala节点去订阅这些topic上的相关消息，Statestored实际是在很多topic上做了一个消息订阅。Impala节点有SQL解析、执行计划生成，还有是数据查询、聚合、结果返回。

上图是一个查询进来，各个节点是一个怎么样的协调方式。如一个查询进入这个节点，这个节点就是Query Planner，负责生成执行计划，将计划向周边节点传输，最后将结果返回Query Planner，如果有聚合，先聚合然后返回总的Query Planner上，然后进行相关聚合将结果返回。

Impala性能优势有元数据缓存，而且impala会缓存HDFS上相应表数据在blog里的信息，因此查询时会有一个本地读，判断元数据是否在本地，通过本地转读方式，log才能连接数据。第二点并行计算，Query Planner生成执行计划将其发往周边节点，然后汇聚。第三个利用codegen技术，有些依据执行环境生成执行代码，会对性能提升很大。再一个就是很多算子下推，如果追求高性能不许实现算子下推，将存储层与计算层交互变得更小，在底层过滤而不是在计算层，这样对平台整体性能提升较大。

broadcast join在大表关联时，将小表缓存到所有节点上，然后返回数据做聚合。partition join应对两张表都是大数据表，如一个事件表积累上百亿数据，而用户有五亿，那么就不能通过broadcast join绑定到所有节点上，因此在每个节点做一些分区join操作然后在到上面去。还有一个CBO，目前来说还不是很准，有时会偏差很大。有并行计算就有并行聚合，数据生成前提前聚合，依据group by 的column 进行聚合的合并操作。

接下来介绍下impala支持哪些存储引擎，常用的有hdfs，还有kudu，为了解决HDFS和HBASE进行交互而产生的一个产品。Hbase主要是一个kb查询，但是如果有大量扫描时性能很差，而大批量扫描是HDFS的强项，但是做不了kb查询。Alluxio是一个文件记录换缓存，底层也可以对接HDFS，支持多级缓存。我们做Alluxio主要是应对热力数据，以前使用缓存解决这个问题。

对于一个平台有很多用户在上面做一些任务，需要进行资源管理。目前采用Admission Control机制，他能保证每一个impala节点上都有直接用户配置，每一个队列可以设置资源总量，也可以设置每一个SQL的资源大小。这个配置是针对impala节点，如给一个用户设置300G，有100个节点，那么每个节点只分配2-3G，超过这个限额也是要被禁止的。资源隔离既要考虑总的也要考虑单独的，Impala节点是通过statestored的impalad-statistics topic项同步信息，由于statestored通过心跳与impalad 保持通信，这个资源信息实际上有些延迟;目前配置中，只有内存项有实际效果，vcore没有实现隔离，队列名配置如果与认证用户名相同，该用户提交的SQL自动分配到该队列。

Impala有个web端，虽然简单但很有用，整个问题解决、定位经常用到。每一个组件都会提供一个web端，分配相应的端口，基本信息有集群节点、Catalog信息、内存信息、Query信息。Web端能使此案节点内存消耗查看（每个对垒内存消耗、每个查询在该点内存消耗），该节点查询分析（查询分析、SQL诊断、异常查询终止），还有就是Metrics信息查看。上图是我们配的一些队列，每一个队列消耗资源情况等。用impala做join分析，将每个SQL中执行计划都具体化了，界面上的标签如query、summary、memory等都可以做SQL分析。

讲了impala的优点、特点、如何用，但是基于开源平台，也是有很多缺陷。第一个Catalogd&statestored服务单点，但是好在对查询不受影响，如果Catalogd挂掉，元数据更新就不会同步到整个impala节点。Statestored挂掉，对于更新也不会同步，只会保挂掉之前的信息。第二个就是web信息不持久，显示的信息都是存在历史信息中，如果impala重启后信息就会没有了。资源隔离不精准，还有就是底层存储不能区分用户，还有就是负载均衡，每一个impala都可以对接SQL，但是有100个impala如何接入不好解决，因此对impala实现haproxy。还有与hive元数据同步需要手动操作，impala是缓存元数据，通过HDFS操作是不会感知这种操作的。

有缺陷就有改进，首先基于ZK的load balance，因为impala是和hive绑在一起，hive的server是基于ZK，将你需要访问的impala的uri写入一个维度中去，hive原生就是基于ZK的多维节点访问。第二个就是管理服务器，因为impala页面的信息不会保存，利用管理服务器保存这些东西，排查时在管理服务器上查，不会因为你impala节点多而信息不保存。细粒度权限&代理，通过impala访问HDFS实现底层权限控制。Json格式，这个就是偏应用需求。兼容ranger权限管理，因为我们整个项目权限管理是基于ranger的。批量元数据刷新，也是实际应用中出现的问题，有时会一次改好几十个表，如果每次都刷新会很麻烦。元数据同步，改造hive和impala，每次hive改变，将改变写入中间层，impala去获取中间层实现同步。元数据过滤，数据量很庞大时，其实交互式查询很大一部分表是用不到的，而impala只对某一部分有需求，因此通过正则表达式过滤掉不必要的数据。对接ElasticSearch查询，将ES涉及的算子下推过去，如多维过滤查询，根据倒排属性比hash将数据聚合要快。

Impala应用场景介绍，上图是一个部门大数据平台架构，从kafka数据到HDFS，结构化到半结构化这是数据的接入。经过数据清洗，再接入到上层，上层应用了ES存储，最上面就直接用impala来进行查询，这基本就是分析系统的框架。

上面是我们的一个BI产品，叫有数。底层也对接了impala平台，这是一个数据分析报表平台，将图表与地图上的数据进行对接。将结构化数据或非结构化数据直接写入hive，然后通过impala去感知，实现元数据同步，用户直接通过impala去查询。需要考虑问题有元数据同步问题，ETL写入数据impala无感知，依赖元数据同步；数据实时性问题，避免大量小文件导致NN不稳定，每次写文件的batch不能太小。还有一个方案是利用kudu解决小文件问题，将实时数据往kudu里写，将kudu和hdfs实现联查，在impala上既能看到kudu的表也能看到hdfs的表（如欲了解更多可搜索“网易大数据”）。

作者介绍

蒋鸿翔，2011年加入网易，网易资深数据库内核 & 网易猛犸大数据平台技术专家，《MySQL内核：InnoDB存储引擎 卷1》作者之一，网易数据库内核和数据仓库平台负责人，长期从事数据库内核技术和大数据平台底层技术开发，主导网易数据库内核整体技术方案和大数据平台先进技术调研和实现，先后主导了内部MySQL分支InnoSQL、HBase、自研时序数据库、自研实时数据仓库等各种不同的平台，具有丰富的数据库内核和大数据平台相关经验。

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