树叶云上玩转impala环境搭建和基础操作入门指南

我们来理解一下什么是树叶云和Impala，根据网络上的技术博客和社区文章介绍，树叶云通常指的是一种提供了预配置大数据组件的云计算服务平台，它让用户能够像在树叶上轻松站立一样，简单快捷地使用复杂的大数据工具，而Impala，根据其官方网站和Apache软件基金会的描述，是一个开源的大规模并行处理SQL查询引擎，它允许你直接用类似SQL的语言（Hive SQL）来快速查询存储在Hadoop集群（比如HDFS）里的大量数据，速度非常快,几乎是实时的。

如何在树叶云上玩转Impala呢？整个过程可以概括为“开箱即用”和“动手实践”两大步。

第一部分：环境搭建——树叶云的“开箱即用”

在树叶云这类平台上搭建Impala环境，其实不能叫“搭建”，更应该叫“开通”或“创建”，因为你不需要自己去下载软件、配置复杂的XML文件或者解决依赖冲突，根据多个云服务商（如阿里云E-MapReduce、腾讯云EMR等）的官方文档说明,其基本流程非常相似：

1. 登录云平台：你需要拥有一个树叶云或类似大数据平台的账户,并登录到管理控制台。
2. 创建集群：在控制台找到“大数据”或“EMR”相关的服务入口，点击“创建集群”，这里你需要进行一系列简单的选择：
   • 地域和可用区：选择离你用户最近的地域,以减少网络延迟。
   • 软件配置：这是关键一步，在“可选服务”或“组件”列表中，你一定要勾选上“Impala”，平台会默认帮你选好HDFS、YARN、Hive等Impala依赖的基础组件，非常省心，根据一些技术博主的经验分享,选择较新的稳定版本一般问题最少。
   • 硬件配置：你需要选择集群中节点的类型和数量，对于入门学习，主节点（Master）选择一台配置稍高的虚拟机，核心节点（Core）或工作节点（Task）可以选择2台左右配置一般的虚拟机就足够了，这决定了你的花费,所以按需选择。
   • 网络和安全组：确保你的安全组规则允许你通过SSH连接到主节点，以及访问Impala的默认端口（通常是21050）来进行查询。
3. 设置登录方式：为你创建的集群设置一个登录密码或者上传一个SSH密钥对,这是你后续远程连接到集群的凭证。
4. 确认并创建：检查所有配置无误后，点击创建，平台会自动为你初始化虚拟机、安装操作系统、并部署你选择的所有大数据组件，这个过程通常需要10到30分钟，你可以在控制台上看到集群的状态从“初始化中”变为“运行中”,这时你的Impala环境就已经准备就绪了。

可以看到，整个过程就像网上购物一样，点点选选，然后等待收货,完全避免了手动搭建的繁琐和坑洼。

第二部分：基础操作入门——与Impala“第一次对话”

环境准备好后，下一步就是连接上去并开始使用了，根据Impala的官方入门指南和社区教程,常见的连接方式有两种：

1. 通过命令行连接：这是最直接的方式，你可以使用SSH工具（如PuTTY、Xshell或终端）连接到你的集群主节点，连接成功后，在命令行直接输入 impala-shell 命令，就会进入Impala的交互式命令行界面，你会看到一个提示符类似于 [主机名:21000] >，这就表示你已经成功连接,可以输入SQL命令了。
2. 通过图形化界面连接：你也可以使用数据库管理工具，比如DBeaver、DbVisualizer或者Hue（很多云平台会预装Hue），你需要配置一个新的连接，数据库类型选择Impala，主机名填写你集群主节点的公网IP地址，端口填21050，然后使用你的认证信息连接即可,图形化界面对于查看表结构和结果更直观。

连接成功后，就可以开始一些基础操作了,这些操作和你在学校学的标准SQL非常像：

• 查看数据库：SHOW DATABASES； 这会列出所有可用的数据库。
• 切换数据库：USE default； 切换到名为default的默认数据库。
• 查看表：SHOW TABLES； 查看当前数据库下的所有表，刚开始可能没有表,需要你自己创建或从HDFS加载数据。
• 创建表：你可以创建一个新表来存储数据，创建一个学生信息表： CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT)；
• 插入数据：INSERT INTO student VALUES (1, '张三', 20)， (2, '李四', 22)；
• 查询数据：这是Impala的强项。SELECT * FROM student； 你会立刻看到刚才插入的数据，你可以尝试各种复杂的WHERE条件过滤、GROUP BY分组、JOIN连接等操作。
• 查看表结构：DESCRIBE student； 这可以帮助你了解表有哪些字段和类型。

重要提示：根据Apache Impala的文档，Impala的优势在于查询，而不是频繁的数据插入更新，更常见的做法是先将大量数据通过其他工具（如Flume、Sqoop）批量导入到HDFS上的指定目录，然后使用CREATE EXTERNAL TABLE语句在Impala中创建一个“外部表”来映射这些数据文件,这样就能直接进行高速查询了。

在树叶云上玩转Impala，核心就是利用云的便捷性快速获得一个可用的环境，然后借助熟悉的SQL语法去探索和分析海量数据，从创建集群到运行第一条查询语句，整个过程对新手非常友好,让你能快速感受到大数据分析的魅力。