Impala集成C3P0的连接方式
1. 概述
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性。相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。【百度百科】
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎。它是一个用C++和Java编写的开源软件。与其他Hadoop的SQL引擎相比,它提供了高性能和低延迟。换句话说,Impala是性能最高的SQL引擎(提供类似DBMS的体验),它提供了访问存储在Hadoop分布式系统中的数据的最快方法。
2. 比较区别
2.1 关系数据库和Impala
Impala使用类似于SQL和HiveQL的Query语言。下表描述了SQL和Impala查询语言之间的一些关键差异。
Impala | 关系型数据库 |
Impala使用类似于HiveQL的类似SQL的查询语言 | 关系数据库使用SQL语言 |
在Impala中,你无法更新或删除单个记录 | 在关系数据库中,可以更新或删除单个记录 |
Impala不支持事务 | 关系数据库支持事务 |
Impala不支持索引 | 关系数据库支持索引 |
Impala存储和管理大量数据(PB) | 与Impala相比,关系数据库处理的数据量较少(TB) |
2.1 Hive,HBase和Impala
Impala使用与Hive相同的查询语言,元数据和用户界面,但在某些方面它与Hive和HBase不同。
HBase | Hive | Impala |
HBase是基于Apache Hadoop的宽列存储数据库。它使用BigTable的概念 | Hive是一个数据仓库软件。使用它,我们可以访问和管理基于Hadoop的大型分布式数据集 | Impala是一个管理,分析存储在Hadoop上的数据的工具 |
HBase的数据模型是宽列存储 | Hive遵循关系模型 | Impala遵循关系模型 |
HBase是使用Java语言开发的 | Hive是使用Java语言开发的 | Impala是使用C++开发的 |
HBase的数据模型是无模式的 | Hive的数据模型是基于模式的 | Impala提供JDBC和ODBC API |
支持C,C#,C++,Groovy,Java,PHP,Python和Scala等编程语言 | 支持C++,Java,PHP和Python等编程语言 | Impala支持所有支持JDBC/ODBC的语言 |
HBase提供Java,RESTful和Thrift API | Hive提供JDBC,ODBC,Thrift API | Impala支持所有支持JDBC/ODBC的语言 |
HBase提供对触发器的支持 | Hive不提供任何触发器支持 | Impala不提供对触发器的任何支持 |
3. Impala开发步骤
使用IDEA作为开发工具
3.1 下载Impala依赖包
https://www.cloudera.com/downloads/connectors/impala/jdbc/2-5-30.html
下图就是上述下载依赖包解压得到的:
3.2 把Impala依赖包导入本地maven仓库
把上述红框的jar包导入到本地maven仓库,因为在maven仓库中心没有impala的依赖包。输入命令如下:
mvn install:install-file -Dfile=ImpalaJDBC41.jar -DgroupId=com.cloudera.impala.jdbc -DartifactId=ImpalaJDBC41 -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true -DcreateChecksum=true
mvn install:install-file -Dfile=ql.jar -DgroupId=com.cloudera.impala.jdbc -DartifactId=ql -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true -DcreateChecksum=true
mvn install:install-file -Dfile=TCLIServiceClient.jar -DgroupId=com.cloudera.impala.jdbc -DartifactId=TCLIServiceClient -Dversion=1.0.0 -Dpackaging=jar -DgeneratePom=true -DcreateChecksum=true
成功导入的结果如下:
3.3 pom.xml配置依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.</modelVersion> <groupId>com.impala</groupId>
<artifactId>test</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version> <dependencies>
<dependency>
<groupId>com.cloudera.impala.jdbc</groupId>
<artifactId>hive_metastore</artifactId>
<version>1.0.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.cloudera.impala.jdbc</groupId>
<artifactId>ImpalaJDBC41</artifactId>
<version>1.0.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.cloudera.impala.jdbc</groupId>
<artifactId>ql</artifactId>
<version>1.0.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.cloudera.impala.jdbc</groupId>
<artifactId>TCLIServiceClient</artifactId>
<version>1.0.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>commons-dbutils</groupId>
<artifactId>commons-dbutils</artifactId>
<version>1.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>
<artifactId>libfb303</artifactId>
<version>0.9.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>
<artifactId>libthrift</artifactId>
<version>0.9.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.5.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.5.</version>
</dependency>
<!--c3p0连接池-->
<dependency>
<groupId>com.mchange</groupId>
<artifactId>c3p0</artifactId>
<version>0.9.5.2</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.6.</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
3.4 C3P0的配置文件
根目录/resource下的配置文件
c3p0.properties配置文件,如下:
c3p0.driverClass=com.cloudera.impala.jdbc41.Driver
c3p0.jdbcUrl=jdbc:impala://192.168.31.249:21050/meerkat;AuthMech=0;
#c3p0.user=myoracle
#c3p0.password=myoracle
hive-site.xml配置文件,如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://192.168.31.249:3306/hive</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value></value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>system:java.io.tmpdir</name>
<value>/opt/hadoop/app/apache-hive-2.3.-bin/tmp</value>
</property>
<property>
<name>system:user.name</name>
<value>hive_user</value>
</property>
</configuration>
3.5 C3P0的连接方式
package com.impala.util; import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
import org.apache.commons.dbutils.QueryRunner;
import org.apache.commons.dbutils.handlers.BeanListHandler;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List; /**
* @ClassName: ImpalaC3P0Util
* @Description: TODO
* @Author TanXiongZhan
* @Date 2019/7/1
*/
public class ImpalaC3P0Util { private static DataSource ds;
private static QueryRunner queryRunner; static {
ds = new ComboPooledDataSource();
queryRunner = new QueryRunner(ImpalaC3P0Util.getDatasSource());
} public static DataSource getDatasSource() {
return ds;
} public static Connection getConn() {
Connection con = null;
try {
con = ds.getConnection();//每一次从ds中获取一个新的连接
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return con;
} public static void update(String sql) {
try {
queryRunner.update(sql);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
} public static <T> List<T> queryList(Class<T> entityClass, String sql, Object... params) { List<T> list = null;
try {
list = queryRunner.query(sql, new BeanListHandler<T>(entityClass), params);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} return list;
} }
3.6 集成C3P0测试
Record类如下:
package com.impala.model; /**
* @Author: Yang JianQiu
* @Date: 2019/7/15 16:13
*/
public class Record { private String imsi;
private Long uptime; public String getImsi() {
return imsi;
} public void setImsi(String imsi) {
this.imsi = imsi;
} public Long getUptime() {
return uptime;
} public void setUptime(Long uptime) {
this.uptime = uptime;
}
}
测试代码:
package com.impala.test; import com.impala.model.ImsiRecord;
import com.impala.model.Record;
import com.impala.util.ImpalaC3P0Util; import java.util.List; /**
* @Author: Yang JianQiu
* @Date: 2019/7/15 16:17
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
String sql = "select imsi, uptime from imsi_record_by_hour order by uptime limit 10 "; Record record = new Record();
List<Record> list = ImpalaC3P0Util.queryList(Record.class, sql); for (Record record1: list){
System.out.println(record1.getImsi() + "-" + record1.getUptime());
}
}
}
3.7 结果查看
4. 总结
【github地址】
https://github.com/SwordfallYeung/ImpalaDemo.git
【参考资料】https://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7750954.html
http://lxw1234.com/archives/2017/06/862.htm
https://www.cnblogs.com/shaosks/p/9528228.html
https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/77505852 impala两种方式同步hive元数据
https://gitee.com/xany/yoshop_wechat
https://blog.csdn.net/linxiyimeng007/article/details/80943378
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