Apache Impala 4.1概览

自从Impala 4.0发布后，历时近11个月，Impala 4.1终于发布了！新版本在Iceberg集成、Catalog优化、Parquet/ORC读取性能、嵌套类型等方面都有较大进展。限于个人认知和篇幅有限，本文只能挑些重要功能进行介绍，详细更新列表可见 Change Log-4.1.

1. Iceberg集成

Impala-4.1开始正式支持Apache Iceberg。Iceberg是开源的table format，具有以下几个特性：

• ACID保证：DML都是原子操作，查询都访问一致的snapshot
• 隐藏分区：不像传统的Hive表用文件目录来表示分区值，Iceberg表的分区值由列值转换而来，分区信息保存在metadata文件中。reader不需要知晓分区的定义，Iceberg会推断出查询所需的文件。
• 分区演化：分区的定义可以灵活更改，得益于隐藏分区，这种更新不需要重写数据文件，只需要生成新的metadata文件
• 表格式演化：新增、删除、更新列的定义都没有副作用，如不需要重写数据文件
• 版本回溯（Time travel）：查询可以访问特定的一个数据版本

下面的例子演示了如何在Impala中使用Iceberg表：

目前Impala只支持Iceebrg V1类型的DML操作，即insert into/insert overwrite。Iceberg V2类型的操作如行级别的修改（update, delete）仍未支持。更多细节可查看文档：Using Impala with Iceberg Tables

2. Parquet优化

Impala支持多种文件格式，如Parquet、ORC、Avro、Text等，其中Parquet格式的支持是性能最好的，做了比较多的优化，Impala-4.1在这方面又有不少改进。

2.1 延迟物化（Late Materialization）

Parquet Scanner的工作主要包含数据读取、解压、解码和执行下推的谓词等。当有谓词下推时，可以先读取相关列的数据，过滤得到所需要的行号后，再去相应地读取其它列。在谓词选择性高的场景下，可以有数倍的性能提升，具体可查看 IMPALA-9873。

2.2 文件Bloom Filter

Parquet文件是自解释的文件，包含了schema和索引信息（如各列min-max值），其中的索引就包含可选的Bloom Filter。Impala-4.1开始支持读写Parquet文件中的Bloom Filter，下推的等值谓词能作用在文件的Bloom Filter上。（IMPALA-10640, IMPALA-10642）

2.3 文件字典（Dictionary)

Parquet文件的列可以使用字典编码，下推的谓词（Predicate/Filter）会先作用在字典上，以过滤无用的RowGroup，从而减少读取的数据量。Runtime Filter是在运行时生成的谓词，由hash join的hash表生成而来，下推到scanner提前过滤数据。

从Impala-4.1开始，Runtime Filter也会作用在字典上，前提是字典不能太大，超过一定大小将不启用此优化。这个阈值由查询选项PARQUET_DICTIONARY_RUNTIME_FILTER_ENTRY_LIMIT 控制，默认为1024。

2.4 Decimal兼容性

支持高精度类型Decimal读取的schema兼容性，即当Parquet文件的Decimal列与表字段定义的precision或scale不一致时，可兼容性地读取。（IMPALA-7087, IMPALA-8131）

3. ORC优化

Impala在ORC文件的读取方面（即ORC Scanner）集成的是第三方的ORC C++ Reader，虽然易于维护，但不像内建的Parquet Scanner那样更方便做性能优化。Impala-4.1在ORC读取方面做了不少优化，旨在缩小Parquet Scanner和ORC Scanner间的性能差距。比如下推谓词和Runtime IN-list Filter到ORC Reader，ORC Reader的异步数据读取，ORC Scanner和ORC Reader的代码优化等。许多场景下已经能做到接近读Parquet的性能。

下面列出部分JIRA:

IMPALA-6505: Min-Max predicate push down in ORC scanner
IMPALA-10894: Pushing down predicates in reading "original files" of ACID tables
IMPALA-10873: Push down EQUALS, IS NULL and IN-list predicate to ORC reader
IMPALA-6636: Use async IO in ORC scanner
IMPALA-10898: Add runtime IN-list filters for ORC tables
IMPALA-11204: Template implementation for OrcStringColumnReader::ReadValue
IMPALA-11123: Optimize count(star) for ORC scans
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更多细节详见Epic: https://issues.apache.org/jira/browse/IMPALA-9040 （登陆JIRA以查看所有item）

4. Catalog优化

4.1 event-processor的改进

Event processor是catalogd中的组件，用来自动同步Hive MetaStore中的元数据更新，让用户不必使用Refresh或Invalidate Metadata <table>语句来手动同步。Impala-4.1中有以下改进

• 优化了对create/drop类型事件的处理逻辑，当对同一对象（db/table/partition）反复Create/Drop时，Impala元数据不会出现短暂不一致的现象。（IMPALA-10468、IMPALA-10502）
• 优化了对同一个表的连续多个partition事件（ALTER_PARTITION、INSERT partition）的处理，它们会被当成一批统一处理（之前是逐一处理）。Event processor只需要获取一次表锁，并且可以并行refresh变动的partition。（IMPALA-9857）
  • 这极大优化了大表变动时的同步性能，我们实验了在Hive中对一个大表的Insert操作，总共产生了1824个ALTER_PARTITION和1824个INSERT event，同步到Impala中的时长如下
    外表（External Table）：优化前75秒，优化后25秒
    内表（ACID Table）：优化前313秒，优化后47秒
• 优化了事务表的partition事件处理，可以增量更新有变动的分区，在大表上的同步时间可以降低几个数量级（IMPALA-10923）
• 优化了对ALTER_PARTITION事件的处理，只按需刷新文件元信息（IMPALA-11050）

4.3 其它Catalog改进

• 支持在单文件上建只读表（见6.2）。
• Catalogd的慢请求和大请求会打出warning日志，有利于排查异常请求。（IMPALA-10702）

5. 嵌套类型

5.1 直接在SelectList使用Struct或Array类型

从Impala-4.1开始，SelectList里可以直接使用Struct或Array类型的列，结果将以JSON的形式转换成字符串，表现与Hive兼容。具体可见 IMPALA-9495、IMPALA-9498.

5.2 使用UNNEST()进行Array类型的行转列

Impala语法不支持Hive中的Lateral View，需要用join来展开array和map。Impala-4.1引入了和Postgresql兼容的UNNEST()函数，以方便进行array的展开（暂未支持map）。具体可见 IMPALA-10920、IMPALA-11038.

6. 其它进展

6.1 新增函数

• 所有字符串函数支持UTF-8编码，即在长度统计、大小写转换等函数里不再以字节为单位进行处理，而是以字符为单位。由于该功能与老版本不兼容，因此是默认关闭的，需要使用查询选项 set UTF8_MODE=true打开该功能。（IMPALA-2019）
  
• 新增 sha1、sha2、md5等内建哈希函数（IMPALA-10679、IMPALA-10730）
• 新增DataSketches函数ds_cpc_sketch, ds_cpc_estimate, ds_cpc_union, ds_cpc_stringify, ds_cpc_union_f 等（IMPALA-10282、IMPALA-10687、IMPALA-10688、IMPALA-10689）
• 新增BYTES函数统计字符串字节占用（IMPALA-955）

6.2 新增语句

• 支持Alter table unset tblproperties/serdeproperties 语句（IMPALA-5569）
• 支持用单个文件建表（只读），方便用Impala/Hive对单个文件进行分析（IMPALA-10934），需要Hive版本包含HIVE-25569（如Hive 4.0.0, 4.0.0-alpha-1）。建表语句里只需要在location前加 “sfs+”，如

CREATE EXTERNAL TABLE test_file (s STRING, i INT)
STORED AS PARQUET
LOCATION 'sfs+hdfs:///tmp/data.paq';
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6.3 impala-shell连接HiveServer2

Impala-4.1中的impala-shell支持使用hs2 protocol连接HiveServer2，直接提交Hive查询。命令行参数使用--strict_hs2_protocol，如

impala-shell.sh --strict_hs2_protocol -i hs2-host:10000
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详见 IMPALA-10778: Allow impala-shell to connect directly to HS2

6.4 Spill to HDFS

Impala在计算内存不足时，会溢写中间数据到本地磁盘中。Impala-4.0开始支持溢写到S3，在云上部署时不需要配置大存储的节点。从Impala-4.1开始，溢写目录可以配置到HDFS上，溢写空间不再受限于本地磁盘容量，更有利于存储计算分离。（IMPALA-10429）

6.5 Planner改进

在基数（cardinality）估计方面有不少改进，如

IMPALA-10681: Improve inner join cardinality estimates
IMPALA-7560: Set selectivity of Not-equal
IMPALA-10766: Better selectivity for =,not distinct
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也优化了inline view相关的查询计划生成性能

IMPALA-10799: Analysis slowdown with inline views and thousands of column
IMPALA-10806: Create single node plan slowdown when hundreds of inline views are joined
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6.6 自适应的三路快排

Impala使用快速排序算法对内存里的数据进行排序，当数据重复度较高时，三路快排会更优于传统的两路快排。Impala-4.1开始，排序算子会根据处理的数据自适应地调整排序算法。（IMPALA-10961）

6.7 优化了Timestamp类型到String类型的转换性能

在使用cast(… as string)或 from_unixtime() 将Timestamp类型转换为String类型时，性能有近十倍的提升。（IMPALA-10984）

7. 致谢

欢迎加微信号China_Impala进入Impala社区微信群，有任何Impala相关的问题都可以在群里讨论。

最后感谢所有为Impala-4.1贡献过代码的社区开发者！他们是
Abhishek Rawat
Alexander Saydakov
Alexey Serbin
Aman Sinha
Amogh Margoor
Andrew Sherman
Attila Jeges
Bikramjeet Vig
Carolin Chen
Csaba Ringhofer
Daniel Becker
Deepti Sehrawat
Fang-Yu Rao
Fucun Chu
Gabor Kaszab
Gergely Fürnstáhl
Guojing Feng
Joe McDonnell
Kishen Das
Lipeng Lin (LPL)
Liu Yao
Michael Smith
Noemi Pap-Takacs
Norbert Luksa
Pranav Lodha
Qifan Chen
Quanlong Huang (stiga-huang)
Riza Suminto
Shajini Thayasingh
Sheng Wang (skyyws)
Shikha Asrani
Sourabh Goyal
Steve Carlin
Tamas Mate
Vihang Karajgaonkar
Wei-Chiu Chuang
Wenzhe Zhou (wzhou-code)
Xiang Yang (yx91490)
Xianqing He (xqhe)
Yida Wu
Yong Yang
Yu-Wen Lai
Zoltan Borok-Nagy
Zoltan Garaguly
Zoltan Haindrich