元數據作爲大數據的源泉，有着非常重要的作用。可在Impala中卻隱藏着一個祕密？和元數據有着頗深的淵源，我們一起來追溯！
一、Impala體系結構
（1）每個slave節點運行一個Impala進程，和HDFS的DataNode進程同時協作
（2）兩個其他的進程運行在master節點，用來支持查詢執行
1、State Store進程：爲ImpalaDaemon提供查找服務，並週期性地檢查Impala進程狀態
2、Catalog進程：把元數據的變更同步到所有ImpalaDaemons中
二、Impala如何執行查詢
（1）Impala daemon查詢執行過程
客戶端（Impala-shell或Hue）連接到Impala daemon，它是Coordinator。Coordinator從State Store請求其他的Impala daemons，並把查詢分發給其他的Impala daemons，最後返回結果給客戶端。
三、元數據緩存
根據Impala的查詢功能，我們可以知道在Impala裏面存在元數據的緩存。元數據保存在Hive的Metastore裏面，那麼元數據緩存的作用是什麼呢？就是在Impala啓動的時候，將元數據緩存到Impala daemon的節點。當Impala daemon發起元數據變更的時候，比如說創建表，刪除表，或者修改表的定義，這些都是可以緩存下來的。如果我們去查詢表信息的時候，可以從緩存裏面找到，直接在節點中進行查詢,所以在每個Impala daemon裏面有metadata cache節點用作緩存。
而當Impala進程改變了元數據，將會提示catalog服務，Catalog服務通知所有Impala daemons來更新緩存。
四、外部改變和元數據緩存
我們上面講的都是內部的改變，然而很多時候還會有外部的改變，可外部的改變對於Impala來說是未知的，比如：
（1）Hive、Hcatalog或HueMetadata Manager改變了元數據
（2）數據直接添加到HDFS目錄
外部的改變將導致Impala元數據緩存變得不可用，我們必須手動的刷新或驗證Impala的元數據緩存。
當然，這種改變根據改變內容和性質的不同，有不同的方法去更新，比如：
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