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Impala与Hive的比较

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 sunhongxi
发布于 2014/11/06 14:00
字数 2790
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1. Impala架构

       Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具,Impala没有再使用缓慢的Hive+MapReduce批处理,而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎(由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成),可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟。其架构如图 1所示,Impala主要由Impalad, State Store和CLI组成。

impala_3

图 1

        Impalad: 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。在Impalad中启动三个ThriftServer: beeswax_server(连接客户端),hs2_server(借用Hive元数据), be_server(Impalad内部使用)和一个ImpalaServer服务。


        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。


        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。

 

2. 与Hive的关系

        Impala与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面,但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处,如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如图 2所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询,Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理,之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

impala_s

图 2


3. Impala的查询处理过程

        Impalad分为Java前端与C++处理后端,接受客户端连接的Impalad即作为这次查询的Coordinator,Coordinator通过JNI调用Java前端对用户的查询SQL进行分析生成执行计划树,不同的操作对应不用的PlanNode, 如:SelectNode, ScanNode, SortNode, AggregationNode, HashJoinNode等等。

 

        执行计划树的每个原子操作由一个PlanFragment表示,通常一条查询语句由多个Plan Fragment组成, Plan Fragment 0表示执行树的根,汇聚结果返回给用户,执行树的叶子结点一般是Scan操作,分布式并行执行。

 

        Java前端产生的执行计划树以Thrift数据格式返回给Impala C++后端(Coordinator)(执行计划分为多个阶段,每一个阶段叫做一个PlanFragment,每一个PlanFragment在执行时可以由多个Impalad实例并行执行(有些PlanFragment只能由一个Impalad实例执行,如聚合操作),整个执行计划为一执行计划树),由Coordinator根据执行计划,数据存储信息(Impala通过libhdfs与HDFS进行交互。通过hdfsGetHosts方法获得文件数据块所在节点的位置信息),通过调度器(现在只有simple-scheduler, 使用round-robin算法)Coordinator::Exec对生成的执行计划树分配给相应的后端执行器Impalad执行(查询会使用LLVM进行代码生成,编译,执行。对于使用LLVM如何提高性能这里有说明),通过调用GetNext()方法获取计算结果,如果是insert语句,则将计算结果通过libhdfs写回HDFS当所有输入数据被消耗光,执行结束,之后注销此次查询服务。


        Impala的查询处理流程大概如图3所示:

impala_2

图 3

        下面以一个SQL查询语句为例分析Impala的查询处理流程。如select sum(id), count(id), avg(id) from customer_small  group by id; 以此语句生成的计划为:

PLAN FRAGMENT 0
  PARTITION: UNPARTITIONED

  4:EXCHANGE
     tuple ids: 1

PLAN FRAGMENT 1
  PARTITION: HASH_PARTITIONED: <slot 1>

  STREAM DATA SINK
    EXCHANGE ID: 4
    UNPARTITIONED

  3:AGGREGATE
  |  output: SUM(<slot 2>), SUM(<slot 3>)
  |  group by: <slot 1>
  |  tuple ids: 1
  |  
  2:EXCHANGE
     tuple ids: 1

PLAN FRAGMENT 2
  PARTITION: RANDOM

  STREAM DATA SINK
    EXCHANGE ID: 2
    HASH_PARTITIONED: <slot 1>

  1:AGGREGATE
  |  output: SUM(id), COUNT(id)
  |  group by: id
  |  tuple ids: 1
  |  
  0:SCAN HDFS
     table=default.customer_small #partitions=1 size=193B
     tuple ids: 0

        执行行计划树如图 4所示, 绿色的部分为可以分布式并行执行:

impala_squery1
图 4

4. Impala相对于Hive所使用的优化技术

1、没有使用MapReduce进行并行计算,虽然MapReduce是非常好的并行计算框架,但它更多的面向批处理模式,而不是面向交互式的SQL执行。与MapReduce相比:Impala把整个查询分成一执行计划树,而不是一连串的MapReduce任务,在分发执行计划后,Impala使用拉式获取数据的方式获取结果,把结果数据组成按执行树流式传递汇集,减少的了把中间结果写入磁盘的步骤,再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销,即相比Hive没了MapReduce启动时间。

 

2、使用LLVM产生运行代码,针对特定查询生成特定代码,同时使用Inline的方式减少函数调用的开销,加快执行效率。

 

3、充分利用可用的硬件指令(SSE4.2)。

 

4、更好的IO调度,Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势,同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。

 

5、通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能(Impala支持多种存储格式)。

 

6、最大使用内存,中间结果不写磁盘,及时通过网络以stream的方式传递。

 

5. Impala与Hive的异同

数据存储:使用相同的存储数据池都支持把数据存储于HDFS, HBase。


元数据:两者使用相同的元数据。


SQL解释处理:比较相似都是通过词法分析生成执行计划。


执行计划
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。
Impala: 把执行计划表现为一棵完整的执行计划树,可以更自然地分发执行计划到各个Impalad执行查询,而不用像Hive那样把它组合成管道型的map->reduce模式,以此保证Impala有更好的并发性和避免不必要的中间sort与shuffle。


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1.0.1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。

 

6. Impala的优缺点

优点

  1. 支持SQL查询,快速查询大数据。

  2. 可以对已有数据进行查询,减少数据的加载,转换。

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

  4. 可以与Hive配合使用。

缺点

  1. 不支持用户定义函数UDF。

  2. 不支持text域的全文搜索。

  3. 不支持Transforms。

  4.  不支持查询期的容错。

  5. 对内存要求高。


本文转载自:http://tech.uc.cn/?p=1803

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