Hadoop的最后一哩路：Impala大数据查询引擎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Impala是 Cloudera主导开发的新型查询系统，它提供 SQL语义，能查询存储在 Hadoop的 HDFS和 HBase中的 PB级大量资料。

　　Impala比原来基于 MapReduce的 Hive SQL查询速度提升 3～90倍，因此， Impala有可能完全取代 Hive。作者基于自己在本职工作中应用 Impala的实践和心得编写了本书。

　　本书共分 10章，全面介绍大数据分析引擎 Impala的技术背景、安装与配置、架构、操作方法、性能优化，以及丰富的应用设计原则和应用案例。

　　本书紧扣目前计算技术发展重点，适合所有大数据分析人员、大数据开发人员和大数据管理人员参考使用。

　　•    Cloudera官方推荐
　　•    第一本全面说明Impala的中文书

专家推荐

　　看到专为华人读者发佈的这一本中文版Impala书籍，我非常欣喜，这无疑对华人使用者更进一步地使用Hadoop，解决他们的业务问题有很大帮助。因此，我要感谢所有为发佈本书做出贡献的人们。~~ Cloudera 副总裁　苗凯翔 博士

　　第一本全面说明Impala 的中文书， 既可以作为想快速架设以Hadoop为基础的资料仓储的原资料库同好们的优秀参考书，又可以成为对Spark 有兴趣的使用者的架构了解入门书籍。~~ EasyHadoop社区创始人，eXadoop公司创始人　向磊

　　作者结合本身多年的Oracle和大数据研发经验，对Impala 效能最佳化提出自己的见解：透过资料比较可以看到良好的设计，以使计算效能有极大提升。希望本书对有兴趣研究Impala 的专业人员或学习者有所帮助。~~慧聪网CTO  郭刚

　　这是我看到的第一本说明Impala技术和应用最系统化的中文书籍。不要沉浸于讨论多大规模的资料才是「大数据」，本书将带领读者快速地掌握这个技术，开启大数据时代的窗户。~~中国中信证券　庄伟波
 

《Hadoop的最后一哩路：Impala大数据查询引擎》图书简介 在数据爆炸式增长的今天，Hadoop已成为处理海量数据的基石。然而，传统Hadoop生态系统中的查询工具，如MapReduce，虽然功能强大，但在交互式查询性能上往往难以满足业务的实时需求。面对PB级数据的即时分析渴求，数据仓库领域的挑战者——Impala，应运而生，它被誉为是Hadoop上实现低延迟、高并发SQL查询的“杀手级”应用。 本书《Hadoop的最后一哩路：Impala大数据查询引擎》，并非聚焦于Impala本身的技术规格或操作手册，而是深入探讨一个更为宏大和实际的命题：如何利用Impala这一先进技术，真正打通Hadoop大数据平台到实际业务应用之间的“最后一哩路”？ 这条路，关乎数据如何从存储层高效地转化为可操作的洞察力，关乎如何构建一个既能承载海量历史数据，又能快速响应前沿分析需求的现代数据架构。 本书将以一种战略性的视角，剖析当前大数据架构中普遍存在的性能瓶颈与应用鸿沟。我们深知，许多企业在成功部署HDFS和YARN之后，常常陷入“数据湖建成，但应用难用”的困境。昂贵的ETL流程、缓慢的批处理报告，以及无法支撑的即席查询，都在阻碍数据价值的快速释放。本书正是为解决这一痛点而作。 第一部分：超越底层存储——理解Hadoop生态的性能瓶颈与Impala的定位 我们首先将回顾Hadoop生态系统的演进，重点分析MapReduce和Hive在处理交互式查询时的固有局限性——例如Job启动延迟、内存管理复杂性以及对I/O的过度依赖。在此基础上，本书将详细阐述Impala如何通过其创新的MPP（大规模并行处理）架构、向量化执行和即时编译（JIT）技术，彻底革新Hadoop上的查询体验。我们将深入探讨Impala如何绕过传统JVM和MapReduce的开销，直接在数据存储层之上构建一个高性能的“数据引擎”。 但这不仅仅是技术对比。我们更关注Impala在整体架构中的“粘合剂”作用。Impala如何与HDFS、Kudu乃至S3等对象存储无缝集成，同时确保数据一致性和权限控制？我们将探讨Impala在数据湖架构中扮演的“数据仓库加速层”的角色，分析其在数据即席分析、BI报表加速以及实时看板应用场景中的核心价值。 第二部分：构建高性能的查询路径——数据准备、模型设计与性能调优的实战艺术 拥有强大的查询引擎只是第一步，如何为它“喂食”结构合理、易于查询的数据，才是决定最终性能的关键。本书的重点将放在“数据塑形”上，这是实现“最后一哩路”畅通的必要准备工作。 我们将详细讨论数据格式的选择艺术——从传统的TextFile到Parquet、ORC的演进，以及Impala对这些列式存储格式的优化策略。更重要的是，本书将深入探讨数据分桶（Bucketing）、分区策略（Partitioning）的设计哲学，特别是如何在Hadoop的分布式文件系统特性与Impala的并行执行模型之间找到最佳平衡点。一个糟糕的分区方案，即使用最快的查询引擎也无济于事。 在性能调优方面，我们将超越基础的内存分配参数，聚焦于查询计划的解读与优化。读者将学会如何使用Impala的命令行工具和Web界面，诊断复杂的Join操作、识别数据倾斜（Data Skew）问题，并运用诸如物化视图（Materialized Views）等高级功能，预先计算复杂逻辑，从而将毫秒级的查询体验固化下来。 第三部分：从查询引擎到业务赋能——Impala在现代数据栈中的集成与治理 查询引擎的价值最终体现在它对业务决策的支持力度上。本书的第三部分将着眼于如何将Impala无缝嵌入到企业现有的分析和治理流程中。 我们将探讨Impala与主流BI工具（如Tableau、PowerBI）的连接配置、性能最佳实践以及常见的驱动兼容性问题。同时，我们也会深入分析Impala在数据治理（Data Governance）中的关键角色。如何利用Impala的SQL接口与Apache Ranger或Sentry等工具集成，实现细粒度的行级和列级安全策略？如何管理元数据，确保分析师看到的数据是最准确、最新的版本？ 此外，本书还将触及Impala生态系统中的前沿扩展。例如，如何利用Impala查询Hive Metastore中的数据，同时实现对高吞吐量、低延迟写入需求的满足（例如与Kudu的集成）。我们关注的不是孤立的技术，而是如何通过这些工具的协同工作，构建一个真正可靠、可扩展的数据服务层。 结语 《Hadoop的最后一哩路：Impala大数据查询引擎》致力于为数据架构师、大数据工程师和BI开发人员提供一套清晰的路线图。它不仅仅传授如何运行一条SQL查询，而是指导读者如何系统性地优化整个数据访问路径，消除延迟黑洞，真正释放Hadoop平台中沉睡的巨大潜力。读完本书，您将掌握的不仅仅是一个查询工具的使用技巧，更是一套将海量原始数据转化为即时商业智能的实战方法论。这条通往价值的“最后一哩路”，将因Impala的引入而变得平坦、高效且充满信心。

作者简介

贾传青

　　资料架构师，Oracle OCM，DB2 移转之星，TechTarget特约作家，从资料库向大数据转型的先行者。曾服务于中国联通、中国电信、建设银行、PICC等，目前任职一家大数据解决方案提供商，致力于使用大数据技术解决传统资料库无法解决的问题。
 

前言

Chapter 01   Impala 概述、安装与设定
1.1 Impala 概述
1.2 Cloudera Manager 安装准备
1.3 CM 及CDH 安装
1.4 Hive 安装
1.5 Impala 安装

Chapter 02   Impala 入门范例
2.1 资料载入
2.2 资料查询
2.3 分区表
2.4 外部分区表
2.5 笛卡尔连接
2.6 更新中继资料

Chapter 03   Impala 概念及架构
3.1 Impala 伺服器元件
3.2 Impala 应用程式设计
3.3 与Hadoop 生态系统整合

Chapter 04   SQL 叙述
4.1 註释
4.2 资料类型
4.3 常数
4.4 SQL 运算符号
4.5 模式物件和物件名称
4.6 SQL 叙述
4.7 内嵌函数
4.8 聚集函数
4.9 使用者自订函数UDF
4.10 Impala SQL &Hive QL
4.11 将SQL 移植到Impala 上

Chapter 05   Impala shell
5.1 命令列选项
5.2 连接到Impalad
5.3 执行指令
5.4 指令参考
5.5 查询参数设定

Chapter 06   Impala 管理
6.1 存取控制和查询伫列
6.2 使用YARN 资源管理(CDH5)
6.3 为处理程序，查询，阶段设定逾时限制
6.4 透过代理实现Impala 高可用性
6.5 管理磁碟空间

Chapter 07  Impala 储存
7.1 档案格式选择
7.2 Text
7.3 Parquet
7.4 Avro
7.5 RCFile
7.6 SequenceFile
7.7 HBase

Chapter 08   Impala 分区
8.1 分区技术适用场合
8.2 分区表相关SQL 叙述
8.3 分区修剪
8.4 分区键列
8.5 使用不同的档案格式

Chapter 09  Impala 效能最佳化
9.1 最佳做法
9.2 连接查询最佳化
9.3 使用统计资讯
9.4 基准测试
9.5 控制资源使用
9.6 效能测试
9.7 使用EXPLAIN 资讯
9.8 使用PROFILE 资讯

Chapter 10   Impala 设计原则与应用案例
10.1 设计原则
10.2 应用案例
 

作者序

　　✤ 写作背景

　　作为曾经的传统关联式资料库从业者，我们不仅需要了解资料库本身，还需要了解执行资料库的主机，储存资料库资料的仓库，读取资料库资料的中介软体以及应用本身的特点。随着硬体的发展以及资料处理的细化，资料库技术从传统的以磁碟为基础的关联式资料库，向记忆体中资料库、MPP 资料库不同的方向演进，资料库产品也从全面、完整向单一RDBMS、短小精悍的方向发展。在架构时，我们必须根据应用的特点选择合适的资料库产品。

　　自2009 年开始，笔者开始尝试使用以Hadoop 为基础的技术来解决传统资料库无法线性扩充的问题。Hadoop 不能称之为「资料库」，也不能简单地称之为「应用」，而是介于资料库和应用之间的一种既能用于储存和处理资料，又能处理应用业务逻辑的混合体，我们通常称之为「资料平台」。Hadoop 虽在本质上解决了磁碟IO 的扩充问题，但同时由于其以磁碟为基础（自Hadoop2.3 起支援快取特性），因此对于某些即时性要求更高的工作无能为力，Impala及其他以记忆体为基础的运算技术应运而生。
Impala 的储存以HDFS，运算表为基础的统计资讯产生执行计画，具备资源管理功能，是最像传统资料库的大数据技术。笔者着手写作本书时Impala的最新版本为1.3.1，而目前已演进至2.1 版本，在SQL 语法、安装、扩充性及效能方面进一步增强。

　　✤ 主要内容

　　工欲善其事，必先利其器，第1 章一步步地为大家介绍如何离线架设一个Impala 环境。有了一个环境之后，我们可以暂时不考虑细节，先尝尝鲜使用一下它。第2 章介绍如何在Impala 上进行简单的资料载入、建表、查询等操作。作为Impala 的管理者，仅能够简单使用它是远远不够的。第3 章系统地介绍Impala 的架构系统及各元件的作用。第4 章是为Impala 的使用者量身定做的，花费比较大的篇幅介绍了Impala SQL、函数、UDF 等。任何一款资料库都会提供一个命令列工具，方便在没有图形介面的情况下，或在Shell 中进行唿叫，Impala 也不例外，第5 章介绍Impala 的命令列工具Impala-shell。那如何有效地避免硬体资源的超载使用呢？当然是透过资源管理，第6 章将详细介绍Impala 的资源管理机制，另外也可以将Impala 使用YARN 来进行管理。第7 章详细介绍了Impala 底层支援的档案类型，涵盖了Hadoop 主流的档案类型。第8 章介绍了Impala 的分区机制。第9 章介绍了Impala 效能最佳化的指导原则，以及最佳化过程中使用到的各项技术。第10 章介绍了在企业应用中使用Impala 时的设计原则及应用案例。

　　✤ 适合读者群

　　•    记忆体计算技术初学者
　　•    资料库管理员及资料库开发人员
　　•    Hadoop及记忆体计算的运行维护工程师
　　•    开放原始码软体同好
　　•    对大数据技术有兴趣者

　　✤ 致谢

　　在此感谢Cloudera 的苗凯翔博士、Deborah Wiltshire、Yale Wang 对本书的认可。感谢我的好兄弟闫勐、付乐庆对我一直以来的鼓励；感谢我曾经服务过的客户们对我的信任；感谢我的家人和朋友们，你们是我不断努力的源动力。
 

评分☆☆☆☆☆

作为一名在大数据领域摸爬滚打多年的技术从业者，我深知“最后一哩路”的艰难。很多时候，我们掌握了Hadoop的基础框架，也了解了一些高级组件，但当面对企业级的大数据应用场景时，真正将数据转化为业务价值，却往往卡在了查询的效率和便捷性上。Impala的出现，无疑为SQL on Hadoop提供了一个令人兴奋的解决方案。我特别关注这本书在Impala的架构设计和内部原理上会做怎样的阐述。它是否会深入剖析Impala的查询解析、优化器、执行引擎等核心组件，以及它们是如何协同工作的？另外，对于大数据查询而言，数据格式的选择和优化至关重要。我希望这本书能详细介绍Impala对不同数据格式（如Parquet、ORC、Avro等）的支持情况，以及在选择和优化数据格式时需要注意的事项。此外，在实际生产环境中，如何部署、配置和管理Impala集群，如何进行性能监控和故障排除，这些实用性的内容也是我非常期待的。如果这本书能提供一些关于Impala与其他大数据组件（如Hive、Spark SQL）的比较和集成建议，那将更是锦上添花，帮助我们做出更明智的技术选型和架构设计。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习大数据技术，Hadoop的生态系统非常庞大，刚开始接触时，确实会有一种“最后一哩路”的感觉，总觉得有很多知识点是零散的，或者在实际应用中总会遇到瓶颈。Impala作为一款能够加速SQL查询的引擎，听起来就非常吸引人。我好奇这本书会如何阐述Impala的核心架构，它与传统MapReduce或者Hive有什么本质的区别？例如，Impala是否采用了内存计算，是如何实现低延迟查询的？我特别希望能看到书中对于Impala查询优化的详细介绍，比如它是如何解析SQL语句，生成执行计划，以及在执行过程中有哪些策略来提高效率。同时，在大数据查询中，数据格式的选择也非常关键。这本书会不会深入讲解Impala对Parquet、ORC等列式存储格式的支持，以及如何通过优化数据格式来提升查询性能？此外，实际应用中的部署、配置和调优也是我非常关心的问题。希望这本书能够提供一些实用的指导，帮助我更好地理解和使用Impala，真正打通Hadoop大数据查询的“最后一哩路”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“最后一哩路”这个概念情有独钟，它代表着从理论走向实践，从可能走向现实的关键一步。在Hadoop的生态系统中，Impala扮演的角色，无疑就是将海量数据通过SQL的方式，以极高的效率“送达”到需要它的业务方手中。因此，我迫切地想知道这本书会如何深入探讨Impala的查询性能优化。它是否会介绍Impala的执行计划是如何生成的，以及在查询过程中，Impala是如何利用内存和并行计算来加速查询的？我特别期待书中能够提供一些具体的案例，展示如何通过优化SQL语句，或者调整Impala的配置参数，来显著提升查询速度。比如，在处理复杂的join操作、聚合查询或者窗口函数时，Impala有哪些独到的优化技巧？另外，对于大数据查询而言，数据存储格式的选择和优化也至关重要。我希望这本书能深入讲解Impala对不同文件格式（如Parquet、ORC）的支持，以及如何根据业务需求选择最合适的数据格式，以达到最佳的查询效果。如果书中还能涉及Impala与HDFS、Kudu等存储系统的交互优化，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，技术书籍的价值不仅仅在于理论知识的传授，更在于能否引发读者的思考，并提供解决实际问题的思路。看到《Hadoop的最后一哩路：Impala大数据查询引擎》这个书名，我脑海中立刻浮现出无数在实际大数据项目中遇到的挑战。有时候，我们辛辛苦苦地搭建了Hadoop集群，收集了海量数据，但当需要进行复杂查询时，却发现效率低下，响应缓慢，让人倍感沮丧。这时候，一个高效的查询引擎就显得尤为重要。Impala作为Query-in-memory的代表，其设计理念和技术实现一直让我觉得非常有趣。这本书会不会详细解析Impala的执行计划生成、并行处理机制、内存管理策略，甚至是对不同数据格式（如Parquet、ORC）的优化处理？我特别希望这本书能提供一些关于Impala性能调优的实战经验，比如如何根据不同的查询场景选择合适的参数，如何进行SQL语句的优化，以及如何与HDFS、HBase等组件协同工作，以达到最佳的查询效果。如果这本书能够提供一些代码示例，或者分享一些曾经遇到的实际问题及其解决方案，那将是极大的帮助，能够帮助我快速提升Impala的使用技能，更好地应对工作中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我挺喜欢的，那种深邃的蓝色调，加上一点点光晕的质感，让人联想到夜晚浩瀚的星空，又有点像数据流在其中穿梭的意象。书名“Hadoop的最后一哩路”非常有吸引力，让人好奇它究竟是在Hadoop的哪个环节“画龙点睛”，又或者是在解决Hadoop长期存在的某个痛点。我对大数据和Hadoop一直抱有浓厚的兴趣，虽然接触过一些基础的概念，但总觉得在实操层面，特别是涉及到实际查询和优化时，总有那么一层窗户纸捅不破。“Impala大数据查询引擎”这个副标题更是直接点出了核心内容，Impala作为SQL on Hadoop的代表，其查询速度和易用性一直是大家关注的焦点。我一直想深入了解Impala到底是如何实现的，它的架构设计有哪些巧妙之处，以及在面对海量数据时，它如何做到高效查询，这其中涉及到哪些底层技术和算法？这本书会不会解答这些疑问，并提供一些实用的技巧和案例，来帮助我们更好地驾驭Impala，最终实现大数据查询的“最后一哩路”，将数据价值最大化地释放出来？我非常期待能在书中找到答案，让我的Hadoop学习之旅更加完整和深入。