Impala中的invalidate metadata 和refrsh

Impala是啥子？

Impala是基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata,意味着impala元数据都存储在Hive的metastore中。并且impala兼容Hive的sql解析，实现了Hive的SQL语义的子集，功能还在不断的完善中。

Impala的优点有哪些？

Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。
省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。
Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。
通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。
用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。
使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销。

Impala功能有哪些？

Impala可以根据Apache许可证作为开源免费提供。
Impala支持内存中数据处理，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。
使用类SQL查询访问数据。
Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。
可以将数据存储在Impala存储系统中，如Apache HBase和Amazon s3。
Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。

Impala与Hive有什么关系?

Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如下图所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hive处理后的结果数据集上进行快速的数据分析。

Impala没有使用 MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。与 MapReduce相比：Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，减少的了把中间结果写入磁盘的步骤，再从磁盘读取数据的开销。Impala使用服务的方式避免每次执行查询都需要启动的开销，即相比Hive没了MapReduce启动时间。
使用LLVM产生运行代码，针对特定查询生成特定代码，同时使用Inline的方式减少函数调用的开销，加快执行效率。充分利用可用的硬件指令（SSE4.2）。更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。通过选择合适的数据存储格式可以得到最好的性能（Impala支持多种存储格式）。最大使用内存，中间结果不写磁盘，及时通过网络以stream的方式传递。

言归正传，为啥来扯invalid metadata 和refresh？

Impala采用了比较奇葩的多个impalad同时提供服务的方式，并且它会由catalogd缓存全部元数据，再通过statestored完成每一次的元数据的更新到impalad节点上，Impala集群会缓存全部的元数据，这种缓存机制就导致通过其他手段更新元数据或者数据对于Impala是无感知的，例如通过hive建表，直接拷贝新的数据到HDFS上等，Impala提供了两种机制来实现元数据的更新，分别是INVALIDATE METADATA和REFRESH操作，下面详细介绍这两个操作。

INVALIDATE METADATA

作废表的元数据和块的位置数据。下一次对元数据无效的表执行查询时，Impala会在查询之前重新加载相关的元数据。

invalid metadata是用于刷新全库或者某个表的元数据，包括表的元数据和表内的文件数据，它会首先清楚表的缓存，然后从metastore中重新加载全部数据并缓存，该操作代价比较重，主要用于在hive中修改了表的元数据，需要同步到impalad，例如create table/drop table/alter table add columns等。

INVALIDATE METADATA 语法：

INVALIDATE METADATA;                   //重新加载所有库中的所有表
INVALIDATE METADATA [table]            //重新加载指定的某个表

REFRESH

刷新特定表的最新元数据和块的位置数据。

Refresh是用于刷新某个表或者某个分区的数据信息，它会重用之前的表元数据，仅仅执行文件刷新操作，它能够检测到表中分区的增加和减少，主要用于表中元数据未修改，数据的修改，例如INSERT INTO、LOAD DATA、ALTER TABLE ADD PARTITION、LLTER TABLE DROP PARTITION等，如果直接修改表的HDFS文件（增加、删除或者重命名）也需要指定REFRESH刷新数据信息。

REFRESH 语法：

REFRESH [table]                             //刷新某个表
REFRESH [table] PARTITION [partition]       //刷新某个表的某个分区

原理剖析

INVALIDATE METADATA原理

对于INVALIDATE METADATA操作，由客户端将查询提交到某个impalad节点上，执行如下的操作：

获取需要执行INVALIDATE METADATA的表，如果没指定表则不设置表示全部表（不考虑这种情况）。
请求catalogd执行resetMetadata操作，并将isFresh参数设置为false。
catalogd接收到该请求之后执行invalidateTable操作，将该表的缓存清除，然后重新生成该表的缓存对象，新生成的对象只包含表名+库名的信息，为新生成的表对象生成一个新的catalog版本号（假设新的version=1），将这部分信息返回给调用方（impalad），然后异步执行元数据和数据的加载。
impalad收到catalogd的返回值，返回值是更新之后的表缓存对象+版本号，但是这是一个不完整的表元数据，impalad将这个元数据应用到本地元数据缓存。
INVALIDATE METADATA执行完成。

INVALIDATE METADATA操作带来的副作用是生成一个新的未完成的元数据对象，对于操作请求的impalad（称它为impalad-A），能够立马获取到该对象，对于其它的impalad需要通过statestored同步，因此执行完该操作，处理该操作的impalad对于该表的缓存是一个新的但是不完整的对象，其余的impalad保存的是旧的元数据。

对于后续的该表查询操作，分为如下四种情况：

如果catalogd已经完成该表所有元数据加载，会对该表生成一个新的版本号（假设version=2），然后更新到statestored，由statestored广播到各个impalad节点上，此时所有的查询都查询到最新的元数据和数据。
如果catalogd尚未完成表的元数据加载或者statestored未广播完成，并且接下来请求到impalad-A（之前执行INVALIDATE METADATA的节点），此时impalad在执行语义分析的时候能够检测到表的元数据不完整（因为当前只有表名和库名，没有任何其余的元数据），impalad会直接请求catalogd获取该表最新的元数据，如果catalogd尚未完成元数据加载，则该请求会等到直到catalogd加载完成并返回impalad最新的元数据。
如果catalogd尚未完成表的元数据加载或statestored未广播完成，接下来请求到了其他的impalad节点，如果接受请求的impalad尚未通过statestored同步新的不完整的表元数据（version=1），则该impalad中缓存的关于该表的元数据是执行INVALIDATE METADATA之前的，因此根据旧的元数据处理该查询（可能因为文件被删除导致错误）。
如果catalogd尚未完成表的元数据加载，接下来请求到了其他的impalad节点，如果接受请求的impalad已经通过statestored同步新的不完整的表元数据（version=1），那么接下来会像第二种情况一样处理。

从INVALIDATE METADATA的实现来看，该操作不仅仅会全量加载表的元数据和分区、文件元数据，还会影响后面关于该表的查询。

REFRESH原理

对于REFRESH操作，由客户端将查询提交到某个impalad节点上，执行如下的操作：

获取需要执行REFRESH的表和分区信息。
请求catalogd执行resetMetadata操作，并将isFresh参数设置为true。
catalogd接收到该请求之后判断是否指定分区，如果指定了分区则执行reload partition操作，如果未指定则执行reload table操作，对于reloadPartition则从metastore中读取partition最新的元数据，然后刷新该partition拥有的所有文件的元数据（大小，权限，数据分布等）；对于reloadTable则从metadata中读取全部的partition信息，然后和缓存中的partition进行比对判断是否有分区需要增加和删除，对于其余的分区则执行元数据的更新。
impalad收到catalogd的返回值，返回值是更新之后该表的缓存数据，impalad会将该数据更新到自己的缓存中。因此接受请求的impalad能够将当前元数据缓存。
REFRESH执行完成。

对于后续的查询，分为如下两种情况：

如果查询提交到到执行REFRESH的impalad节点，那么查询能够使用最新的元数据。
如果查询提交到其他impalad节点，需要依赖于该表0更新后的缓存是否已经同步到impalad中，如果已经完成了同步则可以使用最新的元数据，如果未完成则使用旧的元数据。

可以看出REFRESH操作较之于INVALIDATE METADATA是轻量级的操作，如果更改只涉及到一个分区设置可以只刷新一个分区的元数据，并且它是同步的，对于之后查询的影响较小。

使用场景

invalid metadata

适用于当前Impala节点不知道的Hive表，如在Hive中Create了新表或新库。
在Hive中Drop了表或库。
可用于刷新整个库的所有表。

注意:在生产中应避免使用INVALIDATE METADATA什么都不加。对于具有大量数据或有许多分区的表而言，检索表的所有元数据可能非常耗时，且都加载到内存也非常浪费空间。

refresh

适用于当前Impala节点已经知道的Hive表。
在Hive中执行ALTER TABLE，INSERT，LOAD DATA语句之后。如ALTER TABLE ADD/DROP PARTITION语句。
Hive表在HDFS上某个分区目录数据发生变化后。
REFRESH必须指定一个表。即:不能用于刷新整个库的所有表。
REFRESH是增量更新，比INVALIDATE METADATA代价要小很多，在既能使用REFRESH也能使用INVALIDATE METADATA的场景下，用REFRESH。

测试

Impala在各个业务使用中成为焦点，但是在Impala的使用上感觉一直不是很成熟，比如说 invalidate metadata操作，到底什么时候该使用-r参数，什么时候不使用，什么时候可以用refresh代替，什么时候不可以？最扯的是，搞了一波操作，找不到表了～

下面对各种操作进行了一个测试，结果如下

除了对hdfs进行操作外，只要通过impala的命令执行的数据修改，一律不需要进行元数据的同步工作，这就意味着，基本上所有脚本的-r参数都可以删除，查询语句的时候也不需要使用-r参数，如果害怕数据过期，那么断开重新连接即可。

**注意：**唯一需要注意的就是，只要对hdfs进行了操作，就需要执行元数据的更新的操作，根据Impala官方的建议，这种情况完全可以使用refresh tablename操作，而不必加-r参数。

参考链接：
https://blog.csdn.net/zhaodedong/article/details/51154205?utm_source=blogxgwz4
https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/72780346