impala使用

本文介绍了解决Cloudera Impala中遇到的中文字符编码问题的方法。通过修改impala-shell中的impala_shell.py文件,使得能够正确处理含有中文字符的SQL查询。
1.登陆
impala-shell -i cslave1

2.refresh
refresh table_name:当有文件更新时
INVALIDATE METADATA;当有刚创建的表
3.中文code不支持问题
impala-shell -i cslave1
[cslave1:21000] >select count(1) from s_trade where receiver_name = '李丹';
Unknown Exception : 'ascii' codec can't encode characters in position: ordinal not in range
官方issue https://issues.cloudera.org/browse/IMPALA-607
解决:
vim /usr/lib/impala-shell/impala_shell.py
def do_select(self, args):
    """Executes a SELECT... query, fetching all rows"""
    return self.__execute_query(self.__create_beeswax_query("select %s" % args))
修改成:
def do_select(self, args):
    """Executes a SELECT... query, fetching all rows"""
    return self.__execute_query(self.__create_beeswax_query("select %s" %(args.encode('utf-8'),)))
修改后:
[cslave1:21000] > select count(1) from s_trade where receiver_name = '李丹';
Query: select count(1) from s_trade where receiver_name = '李丹'
+----------+
| count(1) |
+----------+
| 822      |
+----------+
Returned 1 row(s) in 1.62s
Impala 不支持 `LATERAL VIEW` 语法,这是 Hive 中用于展开数组或映射(map)类型数据的常见功能。在 Hive 中,`LATERAL VIEW` 通常与 `explode()` 或 `inline()` 等函数一起使用,以便将复杂类型中的每个元素转换为单独的行。然而,Impala 并未实现对 `LATERAL VIEW` 的支持,因此需要使用其他方法来实现类似的功能。 ### 使用 `explode()` 函数 Impala 支持 `explode()` 函数,但不能与 `LATERAL VIEW` 一起使用。可以通过在 `SELECT` 语句中直接调用 `explode()` 并结合 `UNNEST` 语法来展开数组或映射类型的数据。例如,假设有一个包含数组的表结构如下: ```sql CREATE TABLE orders ( order_id STRING, items ARRAY<STRUCT<product_id: INT, name: STRING, price: DOUBLE>> ); ``` 可以使用 `UNNEST` 来展开数组: ```sql SELECT order_id, item.product_id, item.name, item.price FROM orders JOIN UNNEST(items) AS item; ``` ### 使用 `MAP` 类型展开 对于 `MAP` 类型的数据,Impala 提供了 `map_keys()` 和 `map_values()` 函数来分别获取键和值。如果需要将 `MAP` 类型展开为键值对,可以结合 `UNNEST` 来实现。例如,假设有一个包含 `MAP` 的表结构如下: ```sql CREATE TABLE user_preferences ( user_id INT, preferences MAP<STRING, STRING> ); ``` 可以使用以下查询展开 `MAP` 数据: ```sql SELECT user_id, key, value FROM user_preferences JOIN UNNEST(map_keys(preferences), map_values(preferences)) AS t(key, value); ``` ### 处理嵌套复杂类型 Impala 支持复杂类型如 `ARRAY`, `MAP`, 和 `STRUCT`,并且可以在查询中访问嵌套字段。例如,假设有一个包含嵌套 `STRUCT` 和 `ARRAY` 的表结构如下: ```sql CREATE TABLE customers ( id INT, addresses MAP<STRING, STRUCT<street: STRING, city: STRING, zip: STRING>>, orders ARRAY<STRUCT<order_id: STRING, total: DOUBLE>> ); ``` 可以使用以下查询展开 `addresses` 和 `orders`: ```sql -- 展开 addresses MAP SELECT id, address_type, address.street, address.city, address.zip FROM customers JOIN UNNEST(map_keys(addresses), map_values(addresses)) AS t(address_type, address); -- 展开 orders ARRAY SELECT id, order.order_id, order.total FROM customers JOIN UNNEST(orders) AS order; ``` ### 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何在 Impala使用 `UNNEST` 来展开数组和 `MAP` 类型的数据: ```sql -- 创建示例表 CREATE TABLE orders ( order_id STRING, items ARRAY<STRUCT<product_id: INT, name: STRING, price: DOUBLE>> ); -- 插入示例数据 INSERT INTO orders VALUES ('1001', ARRAY[STRUCT(1, 'Laptop', 999.99), STRUCT(2, 'Mouse', 19.99)]), ('1002', ARRAY[STRUCT(3, 'Keyboard', 49.99)]); -- 展开 items 数组 SELECT order_id, item.product_id, item.name, item.price FROM orders JOIN UNNEST(items) AS item; -- 创建包含 MAP 类型的示例表 CREATE TABLE user_preferences ( user_id INT, preferences MAP<STRING, STRING> ); -- 插入示例数据 INSERT INTO user_preferences VALUES (1, MAP('theme', 'dark', 'notifications', 'enabled')), (2, MAP('theme', 'light', 'notifications', 'disabled')); -- 展开 preferences MAP SELECT user_id, key, value FROM user_preferences JOIN UNNEST(map_keys(preferences), map_values(preferences)) AS t(key, value); ``` 通过上述方法,可以在 Impala 中实现类似于 Hive 中 `LATERAL VIEW` 的功能,尽管语法和实现方式有所不同。Impala 的 `UNNEST` 语法提供了强大的功能来处理数组和映射类型的数据,使得用户能够灵活地展开和处理复杂类型的数据[^4]。 ###
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