Impala 3.4 在网易的最新实践

Posted 2021-06-16 过往记忆

导读：Impala是Cloudera公司主导开发的交互式查询系统，它提供SQL语义和计算能力，但是本身并不存储数据。本次分享会聚焦于Impala在网易内部的一些新实践，以及基于Impala 3.4版本所做的优化和改进。

主要会围绕以下四点展开：

• Impala定位及使用

• Impala对接Iceberg

• Impala管理系统

• Impala未来规划

01

Impala定位及使用

1. 什么是Impala？

• Cloudera开源贡献至Apache的OLAP引擎

• 提供高并发和低延迟的交互式SQL查询

• 可以查询HDFS/HBase/Kudu中的数据

2. Impala优势

• 去中心化的MPP架构

• 完全兼容Hive元数据格式

• Apache顶级项目，社区活跃度高

• 支持多种数据格式，例如Parquet、Orc、Avro等

• 高效的查询性能，支持codegen、llvm、runtime filter等

3. Impala架构简介

下面是Impala的一个架构，如图所示：

Impalad节点分为两种角色：

• Coordinator(协调者)：响应客户端请求，SQL解析

• Executor(执行者)：数据扫描、聚合运算

Impalad内部分为两个模块：    

• Frontend：执行SQL解析，Java代码编写

• Backend：进行聚合运算，C++代码编写

Impala主要分为三种服务，每种服务对应一个单独的进程。

第一种服务：从最左边绿色的部分可以看起，它是一个Impalad 进程，主要有两种角色，第一种角色：Coordinator（协调者），它主要的功能是响应JDBC请求，对发过来的SQL进行执行计划解析，将SQL生成的执行计划发给各个Executor（执行者），这些Executor会进行数据扫描和聚合运算等操作。每个Impalad节点，既可以充当Coordinator，也可以充当Executor，也可以二者兼之。在Impalad内部也分为两个模块，其中FE模块由Java代码编写，主要执行SQL的解析操作，使用Java可以更好地兼容Hadoop生态圈；BE模块由C++代码编写，主要负责实际的数据扫描、聚合运算，使用C++可以进行更好地性能优化。

第二种服务：catalogd，它是一个元数据服务，单独的一个进程，主要就是将hive的metastore所存储的元数据缓存到自己的内存当中。

第三种服务：statestored，它是一个发布订阅服务，主要的作用包括节点之间状态信息的同步、元数据信息的同步、资源队列的信息同步等等。

这里以元数据服务加载为例：首先catalogd将元数据缓存到自己的内存中，同时它会将元数据信息发布到statestored上面，然后Impalad就可以去订阅相应的topic，将这部分信息拉到自己的本地进行缓存。这整体就是一个发布订阅的过程。

需要注意的是，在一个Impala集群中，statestored和catalogd只有一个，Impalad节点有若干个。由于coordinator需要进行执行计划解析，因此需要缓存元数据在自己的内存中。实际线上部署的时候，我们一般会将coordinator和executor分开，同时集群中只有配置少量几个coordinator节点，大部分都是executor节点。

4. Impala 3.x新特性

3.0到3.4的特性罗列：

• 支持在相同的查询块中存在多个distinct算子

• 支持优雅的（不影响正在执行的查询）关闭impala进程

• 支持ORC文件格式

• 支持DATE数据类型及其操作函数

• 支持将远端的HDFS/S3等文件缓存到Impalad节点上

• CBO增强

• 支持将Profile信息导出成JSON格式，方便解析

     ...

5. Impala内部特性增强

Impala 在网易内部进行的一些开发，以下做了一个简单的列举：

• 支持Impala对接Iceberg

• 元数据同步功能

• Impala on Alluxio功能

• Impala管理系统

• 集群节点分组功能

6. Impala在网易易数

Impala在网易这边的定位是作为一个交互式查询系统，对下可以查询存储在HDFS、Kudu、HBase等等这些存储系统中的数据，向上它可以对接一些我们开发的BI工具、或者是一些业务自己的系统等。

上图所示是我们内部的一个使用场景：自助分析，主要提供给分析师或者数据开发人员使用，直接在页面上提交SQL查询，通过SQL来获取自己想要的数据，这个与Cloudera的HUE类似。

另外一个使用场景就是：网易有数，作为一款BI工具，它提供了一个图形化界面，用户只需要在这个页面上进行相应的一些拖拽操作，系统会自动地生成相应的SQL，发到Impala，根据Impala的查询结果，以图形化的界面形式展示给用户。用户不需要关注具体的SQL编写，只需要在页面上进行一些简单的控件拖拽，就可以获取相应的图标展示，非常方便。

02

Impala对接Iceberg

1. 什么是Iceberg？

Apache Iceberg is an open table format for huge analytic datasets.

从官网上来看可以知道它是一个表格式，为了一个海量的数据分析所诞生的，这也就意味着它并不是一个单独的服务，它只是提供了一系列的API，我们需要去操作这些API。

2. 为什么要引入Iceberg？

以下是我们在内部业务中遇到的痛点，这里简单给大家归纳以下：

① 百TB级的离线任务延迟导致报表产出时间不稳

• 凌晨NameNode压力很大，请求延迟不稳定

• 任务ETL效率相对低效，一次ETL需要时间2个小时

• 一旦遇到磁盘坏掉或者机器宕机，Spark任务重试一次就会导致2小时延迟

② 基于Lambda架构的实时数据仓库存在较多问题

• Kafka无法支持海量数据存储，无法支持高效的OLAP查询

• Lambda架构维护成本很高

上图目前我们网易内部的一个数仓架构图，可以看到，维护实时和离线两条线路，本身涉及到的组建也比较多。关于这块相关的情况，之前也有同事做过Iceberg相关的分享，这里就不再展开了。

3. Impala支持Iceberg功能

• 通过Impala创建Iceberg表

• 通过Impala查询Iceberg表

• 支持INSERT INTO非分区的Iceberg表（Parquet格式）

• 支持部分ALTER操作，例如ADD COLUMNS/RENAME TABLE等

• 支持DESCRIBE HISTORY，查看表的历史snapshots

4. Impala创建Iceberg表

• Catalog类型：

HiveCatalog/HadoopCatalog/HadoopTables

• 数据文件格式：Parquet/ORC格式

• 分区类型：

IDENTITY/YEAR/MONTH/DAY/BUCKET/TRUNCATE

Iceberg本身提供了好几种分区类型，它与传统的Hive不太一样。举一个简单的例子：

这是Impala创建Iceberg表的一个SQL，首先我们知道Hive的分区列只是一个逻辑上的概念，是HDFS上的一个目录层级。但是Iceberg表的分区列的数据，在底层的数据文件中也是存在的，所以在建表的时候，分区列也必须位于表名后面。第二点是新增了一个关键字SPC，如果要创建Iceberg分区表的话，必须要指定关键字SPEC。第三点就是我们在定义分区的时候，列名后面跟的是分区类型，而Hive后面跟的是列的类型。最后一点需要注意的是，需要在TBLPROPERTIES中指定各个属性。因为Iceberg在Impala中是一个表格式，有不同的数据文件，所以目前采取的方式是在表属性中对这些属性进行相应的定义。总结一下，有以下几点：

• 分区列数据也存在于数据文件中

• 新关键字标识SPEC

• 定义分区时，列名后面跟分区类型

• 需要在表属性中定义文件格式、catalog类型

5. Impala查询Iceberg表

接下来看一下Impala查询Iceberg表简单流程：

① SQL请求到Impalad节点，FE模块进行解析；

② FE将谓词条件下推至Iceberg，其实就是调用了Iceberg的api；

③ Iceberg根据元数据信息和谓词条件进行筛选

④ 返回待扫描文件列表至FE；

⑤ 由FE生成执行计划；

⑥ 各个Impalad执行实际的扫描，返回结果；

⑦ FE将结果返回至客户端；

总结下来就是：将Iceberg表当成一种特殊的HDFS表，使用谓词通过Iceberg API过滤待扫描文件列表，后续操作步骤按照HDFS表处理。这样设计的好处，就是可以复用大量的Impala代码（Impala的SCAN都是在BE模块，用C++实现的）。

6. 其他SQL支持

① INSERT INTO非分区表（Parquet）

• INSERT INTO xxx SELECT * FROM xxx

• INSERT INTO xxx VALUES(...)

• CREATE TABLE xxx AS SELECT * FROM xxx

② DESCRIBE HISTORY查看snapshots

• DESCRIBE HISTOR Y xxx

7. 2.12.0 parquet vs Iceberg

我们将基本的建表和查询功能backup到了2.12.0版本，与parquet进行了对比，测试环境为10台384G、48核的物理机，数据集为TPCDS-1000，测试结果如下：

目前我们只是做了一个简单的对比，后续会进行更深入的分析和优化。

8. 社区相关动态

社区EPIC地址：

https://issues.apache.org/jira/browse/IMPALA-10149

目前开发基于社区4.0版本，低版本需要手动将patch合并

目前还有很多功能待完成，大家感兴趣的话，欢迎大家一起参与开发。

03

Impala管理系统

1. Impala管理系统增强

管理系统是网易基于Impala开发的一个服务，是一个单独的进程， 用于将线上集群的所有查询信息持久化到数据库，我们这里主要介绍以下，基于管理系统所新增的三个模块。

• Profile解析模块

• Compute stats模块

• 资源队列配置模块

2. Profile解析模块

从上面这个截图可以看到，profile其实是非常详细的，它包含了整个查询的所有相关信息。

• 所有信息都存在于一个Profile里面， 每次进行SQL分析都需要去Profile 里面查询，不利于线上运维

• Impala 3.4版本提供了json格式的 profile文件下载

基于这两点考量，网易开发了一个的解析模块，它主要包括下面两个功能：

• 解析Profile中的相关信息

• 解析SQL的Summary信息

接下来就分别看看这两点：

① Node解析

Node分为ScanNode、JoinNode、SortNode。上图是典型的HTFS_SCAN_NODE，它包含了很多的指标。从截图中看到，像读取的字节数，本地读取的字节数，读取的函数等等，这块都是有展示的。我们将这些指标都提取出来，然后解析成一条一条的记录存储到mysql表当中。

通过对这些字段进行一些过滤、排序和筛选，例如：

• Bytes Read最多的Top N的SQL

• nOpen HDFS File耗时最长的Top N SQL

• ......

② Summary解析

上面是summary信息，它包含了SQL执行每个阶段，我们将这些阶段也都进行相应的解析提取，然后转化成一条一条的记录，然后存储在MySQL表中。

和上面一样，我们也可以对表进行相应的一些处理，获取如下的一些信息：

• SCAN HDFS最慢的Top N SQL

• HASH JOIN最慢的Top N SQL

• ......

3. Compute Stats模块

统计信息计算模块，Impala之前对于统计信息的依赖是非常重的，如果说这个表没有统计信息的话，它的执行计划有时候会非常的差，尤其是我们Join的方式。我们所说的统计信息通常会包括像每个列的最大值，最小值，还有它的distinct值等，这些我们都可以称之为统计信息。基于这个原因，网易目前开发了这样一个模块，它主要包括这三个功能：

• 指定时间、指定表，进行compute stats

• 可以进行全量/增量进行compute stats

• compute stats的结果进行展示

下面就是一些相关的配置和页面展示情况：

4. Impala 3.4优化新参数

下面两个新的参数3.4版本所引入的，也可以理解是对于CBO的增强。

① BROADCAST_BYTES_LIMIT

• 当broadcast join的数据量超过该阈值，则使用partition join

• 默认32G，是一个query option

对于有些集群，如果网络是它的瓶颈，我们就可以考虑将这个值调小一点，限制广播的数据量，对于我们的网络负载是有一定帮助的。

② DISABLE_HDFS_NUM_ROWS_ESTIMATE

• 默认为false，表示当hdfs表的统计信息缺失的时候，进行行数的预估

这就意味着这个表如果没有统计信息的话，Impala会对它进行一个预估，不会像以前一样非常暴力的采取一个默认的值。目前这个参数只对HDFS表有效，对于Kudu表是无效的。

5. 资源队列配置模块

在Impala2.12的时候，采用policy文件进行配置，需要修改每台机器上的配置文件，新增或者修改一个队列的话，就需要在所有的机器上把配置文件进行修改（可以只配置coordinator），这样比较麻烦，不利于运维。基于这个情况，我们就开发了资源对列配置模块。主要有以下这些功能：

• 页面上新增/更新/删除队列

• 展示当前的各个队列信息

如图所示：

04

Impala未来规划

1. 基于k8s和集群分组的动态伸缩

• 支持impala on k8s，实现Impala集群的快速部署和运维

• 基于集群分组，实现不同的业务隔离

• 支持集群节点的快速扩容/缩容

2. 基于Alluxio的HDFS文件缓存和优化

• 实现Impala查询缓存在Alluxio中的表

• 在Alluxio中实现分区级别的表缓存

• 支持query option，决定SQL查询是否走Alluxio

• 实现小文件合并、文件格式转换

3. 预计算与SQL路由

• 根据用户配置或者SQL分析，通过物化视图进行预计算

• 根据配置决定预计算的结果是否放在Alluxio中

• 用户查询路由，优选选择预计算的中间表

• 根据规则对SQL进行重写，优化SQL执行

基于以上三个模块，就有了如上图这样一个整体的架构，这就是目前Impala在网易的一个整体的未来规划。

今天的分享就到这里，谢谢大家。

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嘉宾介绍：

汪胜

网易 | 资深大数据开发工程师

Apache Impala committer，于2016年毕业加入网易，从事OLAP系统开发，目前负责网易大数据Impala&Kylin系统的相关工作。

分享嘉宾：汪胜 网易 资深工程师，编辑整理：甘顺，出品平台：DataFunTalk。