Impala1.1.1 安装使用

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转载最新推荐文章于 2026-10-10 20:19:47 发布 3.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

impala交互式查询工具 1 概述 impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。 1.1 优点速度快摈弃了MR的计算，改用C++来实现具有数据仓库的特性，对hive的原有数据做数据分析支持ODBC，jdbc远程访问 1.2 缺点内存消耗大，官方推荐每台... 阅读详情

一、介绍

Impala 号称在性能上比Hive高出3~30倍，甚至预言说在将来的某一天可能会超过Hive的使用率而成为Hadoop上最流行的实时计算平台。

Impala的三个组件说明：

impalad ：Implala的后台进程，需要安装在每一台数据节点上
statestored：用于协调各个运行impalad的实例之间的信息关系。选择集群中一个节点安装.
impala-shell ： Impala的命令行接口，可以安装在非集群节点，使用远程方式连接到Impala服务器。

二、安装

我们在集群中安装impala

安装cdh4(略)详细可以参看Cloudera CDH4的安装笔记
安装配置Hive metastore（略）详细可以参考文章Hive相关安装详解
执行下面命令，安装impala包
sudo yum install impala # Binaries for daemons sudo yum install impala-server # Service start/stop script sudo yum install impala-state-store # Service start/stop script
安装包有100M以上，所以如果网络不行，可以先下载相应的安装包。地址：http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/products/cdh/impala.html

三、配置

拷贝core-site.xml hdfs-site.xml hive-site.xml这三个文件到/etc/impala/conf目录下。
1）配置hive-site.xml

 
    <!--impala configuration-->
 
    <property>
 
      <name>hive.metastore.local</name>
 
      <value>true</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
      <name>hive.metastore.uris</name>
 
      <value>thrift://192.168.1.57:9083</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
      <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
 
      <value>3600</value>
 
      <description>MetaStore Client socket timeout in seconds</description>
 
    </property>

Impala依赖与hive metadata来提供impala需要的元数据库的信息，因此必须配置hive.metastore.uris，启动hive-metadata服务。

2）配置hdfs-site.xml文件

 
    <!--forimpala-->
 
    <property>
 
      <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
 
            <value>true</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
      <name>dfs.domain.socket.path</name>
 
            <value>/var/run/hadoop-hdfs/dn._PORT</value>
 
    </property>
 
    <property> 
 
      <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout</name>
 
            <value>3000</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
      <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>
 
      <value>true</value>
 
    </property>

3)Short-Circuit Reads（必须）
开启short-circuit reads可以允许Impala直接读取文件系统额数据，免去了与Datanodes通信的必要。因此可以提升Impala的性能。Short-circuit reads依赖libhadoop.so，服务端和客户端都会使用到它。

The text _PORT appears just as shown; you do not need to substitute a number.

修改impala的core-site.xml

 
    <property>
 
       <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
 
       <value>true</value>
 
    </property>

修改hdfs-site.xml

 
    <property>
 
       <name>dfs.client.use.legacy.blockreader.local</name>
 
       <value>false</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
       <name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>
 
       <value>750</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
       <name>dfs.block.local-path-access.user</name>
 
       <value>impala</value>
 
    </property>
 
    <property>
 
        <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout</name>
 
        <value>3000</value>
 
    </property>

注意：这个官网上说要配成true，但是实际上配成false才成功

4)Block Location Tracking（可选）
Enabling block location metadata allows Impala to know which disk data blocks are located on, allowing better utilization of the underlying disks.
修改hdfs-site.xml

 
    <property>
 
      <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>
 
      <value>true</value>
 
    </property>

5.配置impala启动参数
Impala启动的时候需要知道master的 state store的地址，还需要设置一些自身的端口和内存参数。配置文件是/etc/default/impala。

IMPALA_STATE_STORE_HOST=192.168.1.57
IMPALA_STATE_STORE_PORT=24000
IMPALA_BACKEND_PORT=22000
IMPALA_LOG_DIR=/var/log/impala

IMPALA_STATE_STORE_ARGS=" -log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} -state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT}"
IMPALA_SERVER_ARGS=" \
    -log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} \
    -state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT} \
    -use_statestore \
    -state_store_host=${IMPALA_STATE_STORE_HOST} \
    -be_port=${IMPALA_BACKEND_PORT}"

ENABLE_CORE_DUMPS=false

现解释下各参数：

1.IMPALA_STATE_STORE_HOSTImpala starte store的地址，需要配置让每台Impalad服务连接到state store
2.内存限制
由于Impalad运行时占用大量内存，因此为了安全我们需要限制Impala内存的使用。这里我们限制内存使用不超过系统的70%

export IMPALA_SERVER_ARGS=${IMPALA_SERVER_ARGS:- \
    -log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} \
    -state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT} \
    -use_statestore -state_store_host=${IMPALA_STATE_STORE_HOST} \
    -be_port=${IMPALA_BACKEND_PORT}}

增加mem_limit参数，修改成下面代码

export IMPALA_SERVER_ARGS=${IMPALA_SERVER_ARGS:- \
    -log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} -state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT} \
    -use_statestore -state_store_host=${IMPALA_STATE_STORE_HOST} \
    -be_port=${IMPALA_BACKEND_PORT} -mem_limit=70%}

内存限制还可以写绝对的内存大小如：2000M或2G
3.允许核心转储（Core dump enablement）
核心文件，核心转储的解释见百科

export ENABLE_CORE_DUMPS=${ENABLE_COREDUMPS:-false}

修改成：

export ENABLE_CORE_DUMPS=${ENABLE_COREDUMPS:-true}

其他的见Modifying Impala Startup Options

四、测试

重启服务
使用命令重启服务：
sudo service impala-state-store restart sudo service impala-server restart
Impala的web端口是：
http:// impala-state-store-server:25010/
http:// impala-server:25000/
测试
打开impala-shell连接到Impala-server服务器, 执行查询。
Impala-shell

> connect Slave02.Hadoop:21000;
> select count(1) from pokes;

同样的查询在hive里面执行，时间大概是17s左右。
单从这简单的数字看，Impala确实很实时。当然这测试还不够。

五、问题

Insert …. Values现在只支持TEXT和Parquet格式
最好不要使用Insert来插入大数据，因为Insert并不能并行执行。

Parquet创建的Impala表，能够使用impala执行Insert和select操作。而在hive里面会有异常。通过这篇文章能够解决一些问题，但是还是无法使用hive来操作Impala的Parquet数据格式的表。

六、语句

建表语句：
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
[(col_name data_type [COMMENT 'col_comment'], …)]
[COMMENT 'table_comment']
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT 'col_comment'], …)]
[
[ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format]
]
[LOCATION 'hdfs_path']

data_type
: primitive_type

row_format
: DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY 'char' [ESCAPED BY 'char']]
[LINES TERMINATED BY 'char']

file_format:
: PARQUETFILE
| SEQUENCEFILE
| TEXTFILE
| RCFILE
ALTER TABLE old_name RENAME TO new_name; 修改表名
ALTER TABLE table_name SET LOCATION ‘hdfs_path_of_directory’;修改数据位置
ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (column_defs); 增加列
ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (column_defs);
ALTER TABLE table_name CHANGE column_name new_name new_spec; 修改列名
ALTER TABLE table_name DROP column_name; 删除列

ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT { PARQUETFILE | RCFILE | SEQUENCEFILE | TEXTFILE } 修改表的数据存储格式

describe formatted v1; 参看表的信息

explain select count(*) from customer_address; 参看语句执行计划

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、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

注意：Impala不支持在Debian/Ubuntu, SuSE, RHEL/CentOS 5.7系统中安装。

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。

三、安装准备

1、操作系统版本查看

>more /etc/issue

CentOS release 6.2 (Final)

Kernel \r on an \m

2、机器准备

10.28.169.112 mr5

10.28.169.113 mr6

10.28.169.114 mr7

10.28.169.115 mr8

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：

bigtop-utils-0.4(http://beta.cloudera.com/impala/redhat/6/x86_64/impala/0/RPMS/noarch/)

其他依赖包下载地址：http://mirror.bit.edu.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/

四、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：

export JAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

export JAVA_BIN=${JAVA_HOME}/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$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″

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

export HADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME

export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

export HADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

export HADOOP_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

export JAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

export HADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

export HADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(3)、core-site.xml :

<name>fs.default.name</name>

<description>The name of the default file system.Either the literal string “local” or a host:port for NDFS.</description>

</property>

<name>io.native.lib.available</name>

</property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/home/hadoop/tmp</value>

<description>A base for other temporary directories.</description>

</property>

</configuration>

(4)、hdfs-site.xml :

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/home/hadoop/dfsdata/name</value>

<description>Determines where on the local filesystem the DFS name node should store the name table.If this is a comma-delimited list of directories,then name table is replicated in all of the directories,for redundancy.</description>

</property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/home/hadoop/dfsdata/data</value>

<description>Determines where on the local filesystem an DFS data node should store its blocks.If this is a comma-delimited list of directories,then data will be stored in all named directories,typically on different devices.Directories that do not exist are ignored.

</description>

</property>

<name>dfs.replication</name>

</property>

<name>dfs.permission</name>

<value>false</value>

</property>

</configuration>

(5)、mapred-site.xml:

<name>mapreduce.framework.name</name>

</property>

<name>mapreduce.job.tracker</name>

</property>

<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>

</property>

<name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>

</property>

<name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>

</property>

<name>mapreduce.cluster.temp.dir</name>

<value>file:/home/hadoop/mapreddata/system</value>

</property>

<name>mapreduce.cluster.local.dir</name>

<value>file:/home/hadoop/mapreddata/local</value>

</property>

</configuration>

(6)、yarn-env.sh :

增加以下环境变量

export JAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2

export HADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}

export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS

export HADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib

export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

(7)、yarn-site.xml：

<!– Site specific YARN configuration properties –>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce.shuffle</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

<value>file:/home/hadoop/nmdata/local</value>

<description>the local directories used by the nodemanager</description>

</property>

<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

<value>file:/home/hadoop/nmdata/log</value>

<description>the directories used by Nodemanagers as log directories</description>

</property>

</configuration>

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：

hdfs namenode -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)

http://mr5:50070/dfshealth.jsp

http://mr5:8088/cluster

五、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：

export HIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0-cdh4.1.2

export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin

export HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf

export HIVE_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：

<name>hive.metastore.local</name>

</property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

<value>jdbc:mysql://10.28.169.61:3306/hive_impala?createDatabaseIfNotExist=true</value>

</property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>

<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>

</property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

<value>hadoop</value>

</property>

<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

</property>

<name>hive.security.authorization.enabled</name>

<value>false</value>

</property>

<name>hive.security.authorization.createtable.owner.grants</name>

</property>

<name>hive.querylog.location</name>

<value>${user.home}/hive-logs/querylog</value>

</property>

</configuration>

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;

Time taken: 18.952 seconds

hive>

六、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 -ivh libevent-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：

<name>dfs.client.read.shortcircuit</name>

</property>

<name>dfs.client.read.shortcircuit.skip.checksum</name>

<value>false</value>

</property>

在hdfs-site.xml文件中添加如下内容：

<name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>

</property>

<name>dfs.block.local-path-access.user</name>

<value>hadoop</value>

</property>

<name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>

</property>

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=54310 -hostname=mr6 -ipaddress=10.28.169.113 &

mr7：

>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5 -nn=mr5 -nn_port=54310 -hostname=mr7 -ipaddress=10.28.169.114 &

mr8：

>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5 -nn=mr5 -nn_port=54310 -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]>connect mr7:21000

[mr7:21000]>refresh

[mr7:21000]>connect mr8:21000

[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

收录于

hadoop

Impala连接-依赖库SASL 安装细节在python安装impala包的过程中，会要求安装sasl。而太高版本的sasl在调用impala时会发生会发生报错。所以需要使用低版本的sasl。以下为版本不对时，安装sasl的情况：因此，可以去以下网站寻找对应合适的sasl： https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 在这里可以找到对应python版本和系统版本的sasl轮子 ... 阅读详情

Impala1.1.1 安装使用

一、介绍

二、安装

三、配置

四、测试

五、问题

六、语句

一、Impala简介

二、安装要求

1、软件要求

2、硬件要求

三、安装准备

1、操作系统版本查看

2、机器准备

3、用户准备

4、软件准备

四、hadoop-2.0.0-cdh4.1.2安装

1、安装包准备

2、配置环境变量

3、修改配置文件

4、拷贝到其他节点

5、启动hdfs和yarn

6、验证成功状态

五、hive-0.9.0-cdh4.1.2安装

1、安装包准备

2、配置环境变量

3、修改配置文件

4、验证成功状态

六、impala安装

1、安装依赖包：

2、安装impala的rpm，分别执行

3、找到impala的安装目录

4、配置Impala

5、启动服务

6、使用shell

7、验证成功状态

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