5 Impala sql 语法

5.1． 数据库特定语句

5.1.1． 创建数据库

CREATE DATABASE 语句用于在 Impala 中创建新数据库。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_name;

这里，IF NOT EXISTS 是一个可选的子句。如果我们使用此子句，则只有在没

有具有相同名称的现有数据库时，才会创建具有给定名称的数据库。

impala 默认使用 impala 用户执行操作，会报权限不足问题，解决办法： 一：给 HDFS 指定文件夹授予权限

hadoop fs -chmod -R 777 hdfs://node-1:9000/user/hive

二：haoop 配置文件中 hdfs-site.xml 中设置权限为 false

上述两种方式都可以。

默认就会在 hive 的数仓路径下创建新的数据库名文件夹

/user/hive/warehouse/ittest.db

也可以在创建数据库的时候指定 hdfs 路径。需要注意该路径的权限。

hadoop fs -mkdir -p /input/impala
hadoop fs -chmod -R 777 /input/impala 
create external table t3(id int ,name string ,age int ) 
row format delimited fields terminated by '\t' location 
'/input/impala/external';

5.1.2． 删除数据库

Impala 的 DROP DATABASE 语句用于从 Impala 中删除数据库。 在删除数据库

之前，建议从中删除所有表。

如果使用级联删除，Impala 会在删除指定数据库中的表之前删除它。

DROP database sample cascade;

5.2． 表特定语句

5.2.1． create table 语句

CREATE TABLE 语句用于在 Impala 中的所需数据库中创建新表。 需要指定表

名字并定义其列和每列的数据类型。

impala 支持的数据类型和 hive 类似，除了 sql 类型外，还支持 java 类型。

create table IF NOT EXISTS database_name.table_name (

column1 data_type,

column2 data_type,

column3 data_type,

………

columnN data_type

);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_db.student(name STRING, age

INT, contact INT );

默认建表的数据存储路径跟 hive 一致。也可以在建表的时候通过 location 指

定具体路径，需要注意 hdfs 权限问题。

5.2.2． insert 语句

Impala 的 INSERT 语句有两个子句: into 和 overwrite。into 用于插入新记录数

据，overwrite 用于覆盖已有的记录。

insert into table_name (column1, column2, column3,...columnN)
values (value1, value2, value3,...valueN);
Insert into table_name values (value1, value2, value2);

这里，column1，column2，… columnN 是要插入数据的表中的列的名称。还

可以添加值而不指定列名，但是，需要确保值的顺序与表中的列的顺序相同。

举个例子：

create table employee (Id INT, name STRING, age INT,address STRING, salary 
BIGINT);
insert into employee VALUES (1, 'Ramesh', 32, 'Ahmedabad', 20000 );
insert into employee values (2, 'Khilan', 25, 'Delhi', 15000 );
Insert into employee values (3, 'kaushik', 23, 'Kota', 30000 );
Insert into employee values (4, 'Chaitali', 25, 'Mumbai', 35000 );
Insert into employee values (5, 'Hardik', 27, 'Bhopal', 40000 );
Insert into employee values (6, 'Komal', 22, 'MP', 32000 );
overwrite 覆盖子句覆盖表当中全部记录。 覆盖的记录将从表中永久删除。
Insert overwrite employee values (1, 'Ram', 26, 'Vishakhapatnam', 37000 );

5.2.3． select 语句

Impala SELECT 语句用于从数据库中的一个或多个表中提取数据。 此查询以

表的形式返回数据。

5.2.4． describe 语句

Impala 中的 describe 语句用于提供表的描述。 此语句的结果包含有关表的

信息，例如列名称及其数据类型。

Describe table_name;

此外，还可以使用 hive 的查询表元数据信息语句。

desc formatted table_name;

5.2.5． alter table

Impala 中的 Alter table 语句用于对给定表执行更改。使用此语句，我们可以

添加，删除或修改现有表中的列，也可以重命名它们。

表重命名：

ALTER TABLE [old_db_name.]old_table_name RENAME TO
[new_db_name.]new_table_name

向表中添加列：

ALTER TABLE name ADD COLUMNS (col_spec[, col_spec ...])

从表中删除列：

ALTER TABLE name DROP [COLUMN] column_name

更改列的名称和类型：

ALTER TABLE name CHANGE column_name new_name new_type

5.2.6． delete、truncate table

Impala drop table 语句用于删除 Impala 中的现有表。此语句还会删除内部表

的底层 HDFS 文件。

注意：使用此命令时必须小心，因为删除表后，表中可用的所有信息也将永

远丢失。

DROP table database_name.table_name;

Impala 的 Truncate Table 语句用于从现有表中删除所有记录。保留表结构。

您也可以使用 DROP TABLE 命令删除一个完整的表，但它会从数据库中删除

完整的表结构，如果您希望存储一些数据，您将需要重新创建此表。

truncate table_name;

5.2.7． view 视图

视图仅仅是存储在数据库中具有关联名称的 Impala 查询语言的语句。 它是

以预定义的 SQL 查询形式的表的组合。

视图可以包含表的所有行或选定的行。

Create View IF NOT EXISTS view_name as Select statement

创建视图 view、查询视图 view

CREATE VIEW IF NOT EXISTS employee_view AS select name, age from employee;

修改视图

ALTER VIEW database_name.view_name 为 Select 语句

删除视图

DROP VIEW database_name.view_name;

5.2.8． order by 子句

Impala ORDER BY子句用于根据一个或多个列以升序或降序对数据进行排序。

默认情况下，一些数据库按升序对查询结果进行排序。

select * from table_name ORDER BY col_name
[ASC|DESC] [NULLS FIRST|NULLS LAST]

可以使用关键字 ASC 或 DESC 分别按升序或降序排列表中的数据。

如果我们使用 NULLS FIRST，表中的所有空值都排列在顶行; 如果我们使用

NULLS LAST，包含空值的行将最后排列。

5.2.9． group by 子句

Impala GROUP BY 子句与 SELECT 语句协作使用，以将相同的数据排列到组中。

select data from table_name Group BY col_name;

5.2.10． having 子句

Impala 中的 Having 子句允许您指定过滤哪些组结果显示在最终结果中的条件。一般来说，Having 子句与 group by 子句一起使用; 它将条件放置在由 GROUP BY 子句创建的组上。

5.2.11． limit、offset

Impala 中的 limit 子句用于将结果集的行数限制为所需的数，即查询的结果集不包含超过指定限制的记录。一般来说，select 查询的 resultset 中的行从 0 开始。使用 offset 子句，我们可以决定从哪里考虑输出。

5.2.12． with 子句

如果查询太复杂，我们可以为复杂部分定义别名，并使用 Impala 的 with 子句将它们包含在查询中。

with x as (select 1), y as (select 2) (select * from x union y);

例如：使用 with 子句显示年龄大于 25 的员工和客户的记录。

with t1 as (select * from customers where age>25), 
 t2 as (select * from employee where age>25) 
 (select * from t1 union select * from t2);

5.2.13． distinct

Impala 中的 distinct 运算符用于通过删除重复值来获取唯一值。

select distinct columns… from table_name;

6 Impala 数据导入方式

6.1． load data

首先创建一个表：

create table user(id int ,name string,age int ) row format delimited fields

terminated by “\t”;

准备数据 user.txt 并上传到 hdfs 的 /user/impala 路径下去

加载数据

load data inpath ‘/user/impala/’ into table user;

查询加载的数据

select * from user;

如果查询不不到数据，那么需要刷新一遍数据表。

refresh user;

6.2． insert into values

这种方式非常类似于 RDBMS 的数据插入方式。

create table t_test2(id int,name string);

insert into table t_test2 values(1,”zhangsan”);

6.3． insert into select

插入一张表的数据来自于后面的 select 查询语句返回的结果。

6.4． create as select

建表的字段个数、类型、数据来自于后续的 select 查询语句。

7 Impala 的 java 开发

在实际工作当中，因为 impala 的查询比较快，所以可能有会使用到 impala

来做数据库查询的情况，可以通过 java 代码来进行操作 impala 的查询。

7.1． 下载 impala jdbc 依赖

下载路径：

https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-28.html

因为 cloudera 属于商业公司性质，其提供的 jar 并不会出现在开源的 maven

仓库中，如果在企业中需要使用，请添加到企业 maven 私服。

7.2． 创建 java 工程

创建普通 java 工程，把依赖添加工程。

7.3． java api

public static void test(){
 Connection con = null;
 ResultSet rs = null;
 PreparedStatement ps = null;
 String JDBC_DRIVER = "com.cloudera.impala.jdbc41.Driver";
 String CONNECTION_URL = "jdbc:impala://node-3:21050";
 try
 {
 Class.forName(JDBC_DRIVER);
 con = (Connection) DriverManager.getConnection(CONNECTION_URL);
 ps = con.prepareStatement("select * from my_db.employee;");
 rs = ps.executeQuery();
 while (rs.next())
 {
 System.out.println(rs.getString(1));
 System.out.println(rs.getString(2));
 System.out.println(rs.getString(3));
 }
 } catch (Exception e)
 {
 e.printStackTrace();
 } finally
 {
 try {
 rs.close();
 ps.close();
 con.close();
 } catch (SQLException e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 }
 public static void main(String[] args) {
 test();
 }