对于Impala集群，请谈谈你对它的维护、性能调优等方面的经验。

类别运维 big-data

Impala集群维护及性能调优

1 Impala 集群组成

Impala 集群是由一组运行Impala服务的节点 machines 组成的。这些机器中包括：

1.1 Impala 查询服务器：向外提供 Impala 查询服务的机器（为每个节点安装 Impala 软件）。

1.2 NameNode：向 Impala 查询服务器提供文件系统信息的服务（NameNode 节点上包括Hadoop 的 NameNode 服务）。

1.3 DataNode：存放用户数据的机器（HDFS 的 DataNode 服务）。

2 Impala 集群维护

2.1 更新 Impala 软件版本

每次安装新硬件或者更新硬件的时候，都要确保Impala软件的版本是最新的。如果不是，则需要更新 Impala 软件版本，以获得最佳的性能，保障系统的稳定运行。例如：假定Impala的当前的发行版本为 2.7.0，要升级到 2.7.1，可以采用以下步骤：（1）更新 Impala 代码，以获得最新的新特性和功能；（2）更新修复重要 bug，以维护集群的安全性和稳定性；（3）更新已有配置，以改善服务安全性；（4）重启服务以使更新升级生效。

2.2 定期检查集群状态

另外，还需要定期检查 Impala 集群的状态，以确保集群正常运行。这一过程包括：（1）检查各个节点服务是否开启：可以通过登录每台机器查询其中是否有运行 Impala 客户端和 Impala 服务的进程，确保服务正常运行（2）检查每台机器的磁盘空间和内存使用情况，以确保设备性能及用户体验不会受影响。

3 Impala 性能调优

3.1 调整集群硬件配置

对于 Impala 集群的性能调优，首先需要根据用户的具体业务需求，调整集群中每台机器的硬件配置。例如，当出现并发访问量大、数据量较大时，可以增加机器的内存或 CPU 资源，从而提升集群的性能。

3.2 调整 Impala 配置参数

其次，根据应用的工作负载情况，调整 Impala 的配置参数，来实现性能的优化，提升 Impala 集群的吞吐量。 Impala 在安装后，会生成 impala-env.sh 脚本，该脚本用于定义Impala 使用的环境变量，其中包括 Impala 启动参数，例如：（1）impala.daemon.mem_limit_bytes：Impala 运行时的内存限制（2）impala.num-fragment-instances.percent ：用于控制Impala CPU占用，以节约CPU资源

3.3 调整 Impala 查询优化参数

Impala 查询优化参数是指在 Impala 查询语句中使用的一些参数，如：（1）MEM_LIMIT: 控制每块碎片可用的最大内存；（2）MAX_SCAN_RANGE_LENGTH：限制碎片管理者一次允许访问的文件大小；（3）BROADCAST_BYTES_LIMIT：广播操作内存的最大限制，用于控制每个查询的最大联接数据量；（4）PER_HOST_BUFFER_SIZE：每个客户端缓冲区的最大大小（默认32kb），当来自单个客户端的非缓存数据量超过此限制时，将触发碎片拆分。

通过调整以上参数，可以根据具体应用环境，为 Impala 集群提供最佳的性能设置，达到性能优化的目的。