Impala

【Impala】【大数据基础】impala需要hive环境吗

2021-01-28 20:59发布

站内问答 / 大数据
1722 4 5
发送
4条回答
不吃鱼的猫
2楼 · 2021-01-29 09:34

需要

大冬瓜
3楼 · 2021-01-29 09:59

一、Impala简介
Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。
二、Impala安装
1.安装要求
（1）软件要求

 Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)
 CDH 4.1.0 or later
 Hive
 MySQL

（2）硬件要求
在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。
2、安装准备

（1）操作系统版本查看
>more/etc/issue
CentOSrelease 6.2 (Final)
Kernel \ron an \m
（2）机器准备
10.28.169.112mr5
10.28.169.113mr6
10.28.169.114mr7
10.28.169.115mr8

各机器安装角色
mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-store
mr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad
（3）用户准备
在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh
（4）软件准备
到cloudera官网下载：
Hadoop：
hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
hive：
hive-0.9.0-cdh4.1.2.tar.gz
impala：
impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala依赖包下载：

4、hadoop-2.0.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备
hadoop用户登录到mr5机器，将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz上传到/home/hadoop/目录下并解压：
   tar zxvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
（2）配置环境变量
修改mr5机器hadoop用户主目录/home/hadoop/下的.bash_profile环境变量：
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportJAVA_BIN=${JAVA_HOME}/bin
exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export  JAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib-server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=600
00-Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300-Dsun.net.inetaddr.ttl=300"
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME
exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
（3）修改配置文件
在机器mr5上hadoop用户登录修改hadoop的配置文件(配置文件目录：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/etc/hadoop)
(1)、slaves :
添加以下节点
mr6
mr7
mr8

(2)、hadoop-env.sh :
增加以下环境变量
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(3)、core-site.xml :

fs.default.name
 hdfs://mr5:9000
 The name of the defaultfile system.Either the literal string "local" or a host:port forNDFS.
 true

io.native.lib.available
 true

hadoop.tmp.dir
 /home/hadoop/tmp
 A base for other temporarydirectories.

(4)、hdfs-site.xml :

dfs.namenode.name.dir
 file:/home/hadoop/dfsdata/name
 Determines where on thelocal filesystem the DFS name node should store the name table.If this is acomma-delimited list of directories,then name table is replicated in all of thedirectories,for redundancy.
 true

dfs.datanode.data.dir
file:/home/hadoop/dfsdata/data
 Determines where on thelocal filesystem an DFS data node should store its blocks.If this is acomma-delimited list of directories,then data will be stored in all nameddirectories,typically on different devices.Directories that do not exist areignored.
 
 true

dfs.replication
 3

dfs.permission
 false

(5)、mapred-site.xml:

mapreduce.framework.name
 yarn

mapreduce.job.tracker
 hdfs://mr5:9001
 true

mapreduce.task.io.sort.mb
 512

mapreduce.task.io.sort.factor
 100

mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies
 50

mapreduce.cluster.temp.dir
file:/home/hadoop/mapreddata/system
 true

mapreduce.cluster.local.dir
file:/home/hadoop/mapreddata/local
 true

(6)、yarn-env.sh :
增加以下环境变量
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(7)、yarn-site.xml：

yarn.resourcemanager.address
mr5:8080

yarn.resourcemanager.scheduler.address
mr5:8081

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
mr5:8082

yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce.shuffle

yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

yarn.nodemanager.local-dirs
file:/home/hadoop/nmdata/local
thelocal directories used by the nodemanager

yarn.nodemanager.log-dirs
file:/home/hadoop/nmdata/log
thedirectories used by Nodemanagers as log directories

（4）拷贝到其他节点
(1)、在mr5上配置完第2步和第3步后，压缩hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
rm hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
tar  zcvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz  hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

然后将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr6:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr7:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr8:/home/hadoop/

(2)、将mr5机器上hadoop用户的配置环境的文件.bash_profile远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr6:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr7:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr8:/home/hadoop/
拷贝完成后，在mr5、mr6、mr7、mr8机器的/home/hadoop/目录下执行
source.bash_profile
使得环境变量生效
（5）启动hdfs和yarn
以上步骤都执行完成后，用hadoop用户登录到mr5机器依次执行：
hdfsnamenode -format
start-dfs.sh
start-yarn.sh
通过jps命令查看：
mr5成功启动了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode进程；
mr6、mr7、mr8成功启动了DataNode、NodeManager进程。
（6）验证成功状态
通过以下方式查看节点的健康状态和作业的执行情况：
浏览器访问(本地需要配置hosts)

5、hive-0.9.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备
使用hadoop用户上传hive-0.9.0-cdh4.1.2到mr5机器的/home/hadoop/目录下并解压：
    tar zxvf hive-0.9.0-cdh4.1.2

（2）配置环境变量
在.bash_profile添加环境变量：
exportHIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0-cdh4.1.2
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin
exportHIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf
exportHIVE_LIB=$HIVE_HOME/lib

添加完后执行以下命令使得环境变量生效：
..bash_profile

（3）修改配置文件
修改hive配置文件(配置文件目录：hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/)
在hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/目录下新建hive-site.xml文件，并添加以下配置信息：

hive.metastore.local
              true
     
              javax.jdo.option.ConnectionURL
              jdbc:mysql://10.28.169.61:3306/hive_impala?createDatabaseIfNotExist=true
     
              javax.jdo.option.ConnectionDriverName
              com.mysql.jdbc.Driver

javax.jdo.option.ConnectionUserName
               hadoop
     
               javax.jdo.option.ConnectionPassword
              123456
 
               hive.security.authorization.enabled
               false
     
               hive.security.authorization.createtable.owner.grants
               ALL
     
               hive.querylog.location
               ${user.home}/hive-logs/querylog

（4）验证成功状态
完成以上步骤之后，验证hive安装是否成功
在mr5命令行执行hive，并输入”show tables;”，出现以下提示，说明hive安装成功：
>hive
hive>show tables;
OK
Time taken:18.952 seconds
hive>

6、impala安装
说明：
(1)、以下1、2、3、4步是在root用户分别在mr5、mr6、mr7、mr8下执行
(2)、以下第5步是在hadoop用户下执行
（1）安装依赖包：
安装mysql-connector-java：
   yum install mysql-connector-java
安装bigtop
rpm -ivh bigtop-utils-0.4+300-1.cdh4.0.1.p0.1.el6.noarch.rpm
安装libevent
rpm -ivhlibevent-1.4.13-4.el6.x86_64.rpm
如存在其他需要安装的依赖包，可以到以下链接：
http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/进行下载。
（2）安装impala的rpm，分别执行
rpm -ivh impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
（3）找到impala的安装目录
完成第1步和第2步后，通过以下命令：
find / -name impala
输出：
/usr/lib/debug/usr/lib/impala
/usr/lib/impala
/var/run/impala
/var/log/impala
/var/lib/alternatives/impala
/etc/default/impala
/etc/alternatives/impala

找到impala的安装目录：/usr/lib/impala
（4）配置Impala
在Impala安装目录/usr/lib/impala下创建conf，将hadoop中的conf文件夹下的core-site.xml、hdfs-site.xml、hive中的conf文件夹下的hive-site.xml复制到其中。
在core-site.xml文件中添加如下内容：

dfs.client.read.shortcircuit
true

dfs.client.read.shortcircuit.skip.checksum
false

在hadoop和impala的hdfs-site.xml文件中添加如下内容并重启hadoop和impala：
           
dfs.datanode.data.dir.perm
755

dfs.block.local-path-access.user
hadoop

dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled
true

（5）启动服务
(1)、在mr5启动Impala state store，命令如下：
>GLOG_v=1 nohup statestored-state_store_port=24000 &                    
如果statestore正常启动，可以在/tmp/statestored.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/statestored.ERROR定位错误信息。

(2)、在mr6、mr7、mr8启动Impalad，命令如下：
mr6：
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr6 -ipaddress=10.28.169.113 &
mr7：                                            
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr7 -ipaddress=10.28.169.114 &
mr8：                                            
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr8 -ipaddress=10.28.169.115 &      
      如果impalad正常启动，可以在/tmp/impalad.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/ impalad.ERROR定位错误信息。

（6）使用shell
使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机(mr6、mr7、mr8)，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：
>impala-shell
[Not connected]> connect mr6:21000
[mr6:21000] >refresh
[mr6:21000]>connectmr7:21000
[mr7:21000]>refresh
[mr7:21000]>connectmr8:21000
[mr8:21000]>refresh
（7）验证成功状态
使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：
>impala-shell
[Not connected]> connect mr6:21000
[mr6:21000]>refresh
[mr6:21000] >show databases
default
[mr6:21000] >
出现以上提示信息，说明安装成功。

典典 - 给你一典典的学习帮助
4楼 · 2021-01-29 10:01

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。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。

ablabla
5楼 · 2021-02-01 09:53

一、Impala简介
Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。
二、Impala安装
1.安装要求
（1）软件要求

 Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)
 CDH 4.1.0 or later
 Hive
 MySQL

（2）硬件要求
在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。
2、安装准备

（1）操作系统版本查看
>more/etc/issue
CentOSrelease 6.2 (Final)
Kernel \ron an \m
（2）机器准备
10.28.169.112mr5
10.28.169.113mr6
10.28.169.114mr7
10.28.169.115mr8

各机器安装角色
mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-store
mr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad
（3）用户准备
在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh
（4）软件准备
到cloudera官网下载：
Hadoop：
hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
hive：
hive-0.9.0-cdh4.1.2.tar.gz
impala：
impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala依赖包下载：

4、hadoop-2.0.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备
hadoop用户登录到mr5机器，将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz上传到/home/hadoop/目录下并解压：
   tar zxvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
（2）配置环境变量
修改mr5机器hadoop用户主目录/home/hadoop/下的.bash_profile环境变量：
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportJAVA_BIN=${JAVA_HOME}/bin
exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export  JAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib-server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=600
00-Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300-Dsun.net.inetaddr.ttl=300"
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME
exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
（3）修改配置文件
在机器mr5上hadoop用户登录修改hadoop的配置文件(配置文件目录：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/etc/hadoop)
(1)、slaves :
添加以下节点
mr6
mr7
mr8

(2)、hadoop-env.sh :
增加以下环境变量
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(3)、core-site.xml :

fs.default.name
 hdfs://mr5:9000
 The name of the defaultfile system.Either the literal string "local" or a host:port forNDFS.
 true

io.native.lib.available
 true

hadoop.tmp.dir
 /home/hadoop/tmp
 A base for other temporarydirectories.

(4)、hdfs-site.xml :

dfs.namenode.name.dir
 file:/home/hadoop/dfsdata/name
 Determines where on thelocal filesystem the DFS name node should store the name table.If this is acomma-delimited list of directories,then name table is replicated in all of thedirectories,for redundancy.
 true

dfs.datanode.data.dir
file:/home/hadoop/dfsdata/data
 Determines where on thelocal filesystem an DFS data node should store its blocks.If this is acomma-delimited list of directories,then data will be stored in all nameddirectories,typically on different devices.Directories that do not exist areignored.
 
 true

dfs.replication
 3

dfs.permission
 false

(5)、mapred-site.xml:

mapreduce.framework.name
 yarn

mapreduce.job.tracker
 hdfs://mr5:9001
 true

mapreduce.task.io.sort.mb
 512

mapreduce.task.io.sort.factor
 100

mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies
 50

mapreduce.cluster.temp.dir
file:/home/hadoop/mapreddata/system
 true

mapreduce.cluster.local.dir
file:/home/hadoop/mapreddata/local
 true

(6)、yarn-env.sh :
增加以下环境变量
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(7)、yarn-site.xml：

yarn.resourcemanager.address
mr5:8080

yarn.resourcemanager.scheduler.address
mr5:8081

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
mr5:8082

yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce.shuffle

yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

yarn.nodemanager.local-dirs
file:/home/hadoop/nmdata/local
thelocal directories used by the nodemanager

yarn.nodemanager.log-dirs
file:/home/hadoop/nmdata/log
thedirectories used by Nodemanagers as log directories

（4）拷贝到其他节点
(1)、在mr5上配置完第2步和第3步后，压缩hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
rm hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
tar  zcvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz  hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

然后将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr6:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr7:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr8:/home/hadoop/

(2)、将mr5机器上hadoop用户的配置环境的文件.bash_profile远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr6:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr7:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr8:/home/hadoop/
拷贝完成后，在mr5、mr6、mr7、mr8机器的/home/hadoop/目录下执行
source.bash_profile
使得环境变量生效
（5）启动hdfs和yarn
以上步骤都执行完成后，用hadoop用户登录到mr5机器依次执行：
hdfsnamenode -format
start-dfs.sh
start-yarn.sh
通过jps命令查看：
mr5成功启动了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode进程；
mr6、mr7、mr8成功启动了DataNode、NodeManager进程。
（6）验证成功状态
通过以下方式查看节点的健康状态和作业的执行情况：
浏览器访问(本地需要配置hosts)

5、hive-0.9.0-cdh4.1.2安装

（1）安装包准备
使用hadoop用户上传hive-0.9.0-cdh4.1.2到mr5机器的/home/hadoop/目录下并解压：
    tar zxvf hive-0.9.0-cdh4.1.2

（2）配置环境变量
在.bash_profile添加环境变量：
exportHIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0-cdh4.1.2
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin
exportHIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf
exportHIVE_LIB=$HIVE_HOME/lib

添加完后执行以下命令使得环境变量生效：
..bash_profile

（3）修改配置文件
修改hive配置文件(配置文件目录：hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/)
在hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/目录下新建hive-site.xml文件，并添加以下配置信息：

hive.metastore.local
              true
     
              javax.jdo.option.ConnectionURL
              jdbc:mysql://10.28.169.61:3306/hive_impala?createDatabaseIfNotExist=true
     
              javax.jdo.option.ConnectionDriverName
              com.mysql.jdbc.Driver

javax.jdo.option.ConnectionUserName
               hadoop
     
               javax.jdo.option.ConnectionPassword
              123456
  
               hive.security.authorization.enabled
               false
     
               hive.security.authorization.createtable.owner.grants
               ALL
     
               hive.querylog.location
               ${user.home}/hive-logs/querylog

（4）验证成功状态
完成以上步骤之后，验证hive安装是否成功
在mr5命令行执行hive，并输入”show tables;”，出现以下提示，说明hive安装成功：
>hive
hive>show tables;
OK
Time taken:18.952 seconds
hive>

6、impala安装
说明：
(1)、以下1、2、3、4步是在root用户分别在mr5、mr6、mr7、mr8下执行
(2)、以下第5步是在hadoop用户下执行
（1）安装依赖包：
安装mysql-connector-java：
   yum install mysql-connector-java
安装bigtop
rpm -ivh bigtop-utils-0.4+300-1.cdh4.0.1.p0.1.el6.noarch.rpm
安装libevent
rpm -ivhlibevent-1.4.13-4.el6.x86_64.rpm
如存在其他需要安装的依赖包，可以到以下链接：
http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/进行下载。
（2）安装impala的rpm，分别执行
rpm -ivh impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
（3）找到impala的安装目录
完成第1步和第2步后，通过以下命令：
find / -name impala
输出：
/usr/lib/debug/usr/lib/impala
/usr/lib/impala
/var/run/impala
/var/log/impala
/var/lib/alternatives/impala
/etc/default/impala
/etc/alternatives/impala

找到impala的安装目录：/usr/lib/impala
（4）配置Impala
在Impala安装目录/usr/lib/impala下创建conf，将hadoop中的conf文件夹下的core-site.xml、hdfs-site.xml、hive中的conf文件夹下的hive-site.xml复制到其中。
在core-site.xml文件中添加如下内容：

dfs.client.read.shortcircuit
true

dfs.client.read.shortcircuit.skip.checksum
false

在hadoop和impala的hdfs-site.xml文件中添加如下内容并重启hadoop和impala：
           
dfs.datanode.data.dir.perm
755

dfs.block.local-path-access.user
hadoop

dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled
true

（5）启动服务
(1)、在mr5启动Impala state store，命令如下：
>GLOG_v=1 nohup statestored-state_store_port=24000 &                     
如果statestore正常启动，可以在/tmp/statestored.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/statestored.ERROR定位错误信息。

(2)、在mr6、mr7、mr8启动Impalad，命令如下：
mr6：
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr6 -ipaddress=10.28.169.113 &
mr7：                                             
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr7 -ipaddress=10.28.169.114 &
mr8：                                             
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr8 -ipaddress=10.28.169.115 &      
      如果impalad正常启动，可以在/tmp/impalad.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/ impalad.ERROR定位错误信息。

（6）使用shell
使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机(mr6、mr7、mr8)，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：
>impala-shell
[Not connected]> connect mr6:21000
[mr6:21000] >refresh
[mr6:21000]>connectmr7:21000
[mr7:21000]>refresh
[mr7:21000]>connectmr8:21000
[mr8:21000]>refresh
（7）验证成功状态
使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：
>impala-shell
[Not connected]> connect mr6:21000
[mr6:21000]>refresh
[mr6:21000] >show databases
default
[mr6:21000] >
出现以上提示信息，说明安装成功。

 0人赞  添加讨论(0)

 

典典 - 给你一典典的学习帮助

4楼-- · 2天前

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。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。

vvv

相关问题推荐

  • 【大数据基础】Impala环境如何搭建Impala 2021-01-08 20:20
    回答 6
    已采纳

    以常用的编程语言php为例：window系统推荐：phpStudy v8.0 （针对Windows系统，免费）针对Windows系统，一键安装，可以自行选择软件版本，你可在本地或者服务器端搭建与配置PHP运行环境。主要功能：1. 全新界面，更美观，操作更清晰2. 安装包内置最新版本Apa...

  • 【大数据基础】Apache Hadoop环境如何搭Impala Hadoop 2020-11-14 10:04
    回答 1

    生产环境下应该如何搭配hadoop生态系统个组件版本查了很多资料，觉得不完善的话请在评论区补充，谢谢！：hadoopCHDhadoop生态系统生产环境版本搭配单机伪分布式Hadoop用于本机练习的话，hadoop版本自定义选择都可以，各个组件搭配也随意，也可以自己本机测试...

  • 【大数据基础】Impala如何安装Impala 2020-11-14 10:01
    回答 2

    一、Impala简介Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面...

  • 【大数据基础】Impala环境怎么配置Impala 2020-11-14 10:00
    回答 2

    catalog节点yum install -y impala-server impala impala-state-store impala-catalogworker 节点yum install -y impala-server impala配置打开 短路读取 和 打开块位置跟踪所谓的短路读取，就是允许impala把一些信息存储在本地磁盘上，可以加快计算的速度。...

  • 【大数据基础】Impala是什么意思Impala 2020-11-13 18:35
    回答 3

    Impala是Cloudera公司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级大数据。

没有解决我的问题，去提问