与Hive类似，Impala也可以直接与HDFS和HBase库直接交互。只不过Hive和其它建立在MapReduce上的框架适合需要长时间运行的批处理任务。例如：那些批量提取，转化，加载（ETL）类型的Job，而Impala主要用于实时查询。
Hadoop集群各节点的环境设置及安装过程见 使用yum安装CDH Hadoop集群，参考这篇文章。
1. 环境
- CentOS 6.4 x86_64
- CDH 5.0.1
- jdk1.6.0_31
集群规划为3个节点，每个节点的ip、主机名和部署的组件分配如下：
192.168.56.121 cdh1 NameNode、Hive、ResourceManager、HBase、impala
192.168.56.122 cdh2 DataNode、SSNameNode、NodeManager、HBase、impala
192.168.56.123 cdh3 DataNode、HBase、NodeManager、impala
2. 安装
目前，CDH 5.0.1中 impala 版本为1.4.0，下载repo文件到 /etc/yum.repos.d/:
- 如果你安装的是 CDH4，请下载 Red Hat/CentOS 6
- 如果你安装的是 CDH5，请下载 Red Hat/CentOS 6
然后，可以执行下面的命令安装所有的 impala 组件。
$ sudo yum install impala impala-server impala-state-store impala-catalog impala-shell -y
但是，通常只是在需要的节点上安装对应的服务：
- 在 hive metastore 所在节点安装impala-state-store和impala-catalog
- 在 DataNode 所在节点安装 impala-server 和 impala-shell
3. 配置
3.1 修改配置文件
查看安装路径：
$ find / -name impala
/var/run/impala
/var/lib/alternatives/impala
/var/log/impala
/usr/lib/impala
/etc/alternatives/impala
/etc/default/impala
/etc/impala
/etc/default/impala
impalad的配置文件路径由环境变量IMPALA_CONF_DIR指定，默认为/usr/lib/impala/conf，impala 的默认配置在/etc/default/impala，修改该文件中的IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST 和 IMPALA_STATE_STORE_HOST
IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST=cdh1
IMPALA_STATE_STORE_HOST=cdh1
IMPALA_STATE_STORE_PORT=24000
IMPALA_BACKEND_PORT=22000
IMPALA_LOG_DIR=/var/log/impala
IMPALA_CATALOG_ARGS=" -log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} "
IMPALA_STATE_STORE_ARGS=" -log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} -state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT}"
IMPALA_SERVER_ARGS=" \
-log_dir=${IMPALA_LOG_DIR} \
-catalog_service_host=${IMPALA_CATALOG_SERVICE_HOST} \
-state_store_port=${IMPALA_STATE_STORE_PORT} \
-use_statestore \
-state_store_host=${IMPALA_STATE_STORE_HOST} \
-be_port=${IMPALA_BACKEND_PORT}"
ENABLE_CORE_DUMPS=false
# LIBHDFS_OPTS=-Djava.library.path=/usr/lib/impala/lib
# MYSQL_CONNECTOR_JAR=/usr/share/java/mysql-connector-java.jar
# IMPALA_BIN=/usr/lib/impala/sbin
# IMPALA_HOME=/usr/lib/impala
# HIVE_HOME=/usr/lib/hive
# HBASE_HOME=/usr/lib/hbase
# IMPALA_CONF_DIR=/etc/impala/conf
# HADOOP_CONF_DIR=/etc/impala/conf
# HIVE_CONF_DIR=/etc/impala/conf
# HBASE_CONF_DIR=/etc/impala/conf
设置 impala 可以使用的最大内存：在上面的 IMPALA_SERVER_ARGS 参数值后面添加 -mem_limit=70% 即可。
如果需要设置 impala 中每一个队列的最大请求数，需要在上面的 IMPALA_SERVER_ARGS 参数值后面添加 -default_pool_max_requests=-1 ，该参数设置每一个队列的最大请求数，如果为-1，则表示不做限制。
在节点cdh1上拷贝hive-site.xml、core-site.xml、hdfs-site.xml至/usr/lib/impala/conf目录并作下面修改在hdfs-site.xml文件中添加如下内容：
<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.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
同步以上文件到其他节点。
3.2 创建socket path
在每个节点上创建/var/run/hadoop-hdfs:
$ mkdir -p /var/run/hadoop-hdfs
拷贝postgres jdbc jar：
$ ln -s /usr/share/java/postgresql-jdbc.jar /usr/lib/impala/lib/
3.3 用户要求
impala 安装过程中会创建名为 impala 的用户和组，不要删除该用户和组。
如果想要 impala 和 YARN 和 Llama 合作，需要把 impala 用户加入 hdfs 组。
impala 在执行 DROP TABLE 操作时，需要把文件移到到 hdfs 的回收站，所以你需要创建一个 hdfs 的目录 /user/impala，并将其设置为impala 用户可写。同样的，impala 需要读取 hive 数据仓库下的数据，故需要把 impala 用户加入 hive 组。
impala 不能以 root 用户运行，因为 root 用户不允许直接读。
创建 impala 用户家目录并设置权限：
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/impala
sudo -u hdfs hadoop fs -chown impala /user/impala
查看 impala 用户所属的组：
$ groups impala
impala : impala hadoop hdfs hive
由上可知，impala 用户是属于 imapal、hadoop、hdfs、hive 用户组的
4. 启动服务
在 cdh1节点启动：
$ service impala-state-store start
$ service impala-catalog start
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。
5. 使用shell
使用impala-shell启动Impala Shell，连接 cdh1，并刷新元数据
>impala-shell
[Not connected] >connect cdh1
[cdh1:21000] >invalidate metadata
[cdh2:21000] >connect cdh2
[cdh2:21000] >select * from t
当在 Hive 中创建表之后，第一次启动 impala-shell 时，请先执行 INVALIDATE METADATA 语句以便 Impala 识别出新创建的表(在 Impala 1.2 及以上版本，你只需要在一个节点上运行 INVALIDATE METADATA ，而不是在所有的 Impala 节点上运行)。
你也可以添加一些其他参数，查看有哪些参数：
# impala-shell -h
Usage: impala_shell.py [options]
Options:
-h, --help show this help message and exit
-i IMPALAD, --impalad=IMPALAD
<host:port> of impalad to connect to
-q QUERY, --query=QUERY
Execute a query without the shell
-f QUERY_FILE, --query_file=QUERY_FILE
Execute the queries in the query file, delimited by ;
-k, --kerberos Connect to a kerberized impalad
-o OUTPUT_FILE, --output_file=OUTPUT_FILE
If set, query results will written to the given file.
Results from multiple semicolon-terminated queries
will be appended to the same file
-B, --delimited Output rows in delimited mode
--print_header Print column names in delimited mode, true by default
when pretty-printed.
--output_delimiter=OUTPUT_DELIMITER
Field delimiter to use for output in delimited mode
-s KERBEROS_SERVICE_NAME, --kerberos_service_name=KERBEROS_SERVICE_NAME
Service name of a kerberized impalad, default is
'impala'
-V, --verbose Enable verbose output
-p, --show_profiles Always display query profiles after execution
--quiet Disable verbose output
-v, --version Print version information
-c, --ignore_query_failure
Continue on query failure
-r, --refresh_after_connect
Refresh Impala catalog after connecting
-d DEFAULT_DB, --database=DEFAULT_DB
Issue a use database command on startup.
例如，你可以在连接时候字段刷新：
$ impala-shell -r
Starting Impala Shell in unsecure mode
Connected to 192.168.56.121:21000
Server version: impalad version 1.1.1 RELEASE (build 83d5868f005966883a918a819a449f636a5b3d5f)
Invalidating Metadata
Welcome to the Impala shell. Press TAB twice to see a list of available commands.
Copyright (c) 2012 Cloudera, Inc. All rights reserved.
(Shell build version: Impala Shell v1.1.1 (83d5868) built on Fri Aug 23 17:28:05 PDT 2013)
Query: invalidate metadata
Query finished, fetching results ...
Returned 0 row(s) in 5.13s
[192.168.56.121:21000] >
使用 impala 导出数据：
$ impala-shell -i '192.168.56.121:21000' -r -q "select * from test" -B --output_delimiter="\t" -o result.txt
