Apache Impala架构解析及与Hive、SparkSQL的性能比较_hive引擎执行效率对比

6、子任务执行：每一个Fragment的执行输出通过DataStreamSink发送到下一个Fragment，由下一个Fragment的ExchangeNode接收，Fragment运行过程中不断向coordinator节点汇报当前运行状态。

7、结果汇总：查询的SQL通常情况下需要有一个单独的Fragment用于结果的汇总，它只在coordinator节点运行，将多个backend的最终执行结果汇总，转换成ResultSet信息。

8、客户端查询结果：客户端调用获取ResultSet的接口，读取查询结果。

9、关闭查询：客户端调用CloseOperation关闭本次查询，标志着本次查询的结束。

三、Impala组件

1. Impala Daemon组件

Impalad是Impala的核心进程，运行在所有的数据节点上，可以读写数据，并接收客户端的查询请求，并行执行来自集群中其他节点的查询请求，将中间结果返回给调度节点。调用节点将结果返回给客户端。用户在Impala集群上的某个节点提交数据处理请求 则该节点称为coordinator node（协调器节点）,其他的集群节点传输其中的处理的部分数据到该coordinator node，coordinator node负责构建最终的结果数据返回给用户。
Impala 支持在提交任务的时候(采用JDBC ,ODBC 方式) 采用round-robin算法来实现负载均衡,将任务提交到不同的节点上
Impalad 进程通过持续的和statestore 通信来确认自己所在的节点是否健康 和是否可以接受新的任务请求

2. Impala Statestore（主要优化点，线程数）

状态管理进程，定时检查The I