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Impala是Cloudera在受到Google的Dremel啓發下開發的實時交互SQL大數據查詢工具，Impala沒有再使用緩慢的Hive+MapReduce批處理，而是通過使用與商用並行關係數據庫中類似的分佈式查詢引擎，可以直接從HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和統計函數查詢數據，從而大大降低了延遲。
Impala依賴CDH，依賴hive，hive依賴mysql做元數據存儲數據庫，所以需要在安裝impala之前要檢查環境，先安裝他的Cloudera Impala Requirements。
安裝環境：
OS：Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3 (Santiago)
內存：4G
CPU：要支持SSE3擴展指令集（impala要求）
Cloudera CDH4.3.0安裝
我部署的是hadoop-2.0.0-cdh4.3.0.tar.gz，下載地址爲http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0.tar.gz。
(在http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/下還可以下載到CDH hadoop生態圈內相關的包)。再準備一個jdk1.6+的java環境，設置好JAVA_HOME。
需要注意的是，window下直接點擊鏈接下載到的包可能無法解壓成功，原因是包是放在linux ftp上的，直接下載會有問題。建議在linux機器上用wget命令下載就可以了。
基礎配置
給集羣配好 SSH；在hosts裏可以準備好自己機器的名字。
以下配置文件裏就用該名稱代替。單機就配置 localhost。
配置文件
tar包的部署方式只要具備CDH4的包就可以了，其餘步驟不需聯網，只要配置好幾個配置文件即可。我提供一份自己的配置，可以完全拷貝下來使用。進入到目錄hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/etc/hadoop下面，修改這幾個文件：
core-site.xml
1 <configuration> 2 <property> 3 <name>fs.defaultFS</name> 4 <value>hdfs://localhost:9000</value> 5 </property> 6 <property> 7 <name>fs.trash.interval</name> 8 <value>10080</value> 9 </property> 10 <property> 11 <name>fs.trash.checkpoint.interval</name> 12 <value>10080</value> 13 </property> 14 </configuration>
hdfs-site.xml（後半部分是impala需要的配置）
1 <configuration> 2 <property> 3 <name>dfs.replication</name> 4 <value>1</value> 5 </property> 6 <property> 7 <name>hadoop.tmp.dir</name> 8 <value>/home/godp/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/tmp</value> 9 </property> 10 <property> 11 <name>dfs.namenode.http-address</name> 12 <value>localhost:50070</value> 13 </property> 14 <property> 15 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 16 <value>localhost:50090</value> 17 </property> 18 <property> 19 <name>dfs.webhdfs.enabled</name> 20 <value>true</value> 21 </property> 22 <property> 23 <name>dfs.block.local-path-access.user</name> 24 <value>impala</value> 25 </property> 26 27 <property> 28 <name>dfs.client.read.shortcircuit</name> 29 <value>true</value> 30 </property> 31 32 <property> 33 <name>dfs.domain.socket.path</name> 34 <value>/var/run/hadoop-hdfs/dn._PORT</value> 35 </property> 36 <property> 37 <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout</name> 38 <value>3000</value> 39 </property> 40 </configuration>
yarn-site.xml
1 <?xml version="1.0"?> 2 <configuration> 3 <!-- Site specific YARN configuration properties --> 4 <property> 5 <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 6 <value>localhost:8031</value> 7 </property> 8 <property> 9 <name>yarn.resourcemanager.address</name> 10 <value>localhost:8032</value> 11 </property> 12 <property> 13 <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 14 <value>localhost:8030</value> 15 </property> 16 <property> 17 <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> 18 <value>localhost:8033</value> 19 </property> 20 <property> 21 <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> 22 <value>localhost:8088</value> 23 </property> 24 <property> 25 <description>Classpath for typical applications.</description> 26 <name>yarn.application.classpath</name> 27 <value>$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*, 28 $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*, 29 $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*, 30 $YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*, 31 $YARN_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,$YARN_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/* 32 </value> 33 </property> 34 <property> 35 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 36 <value>mapreduce.shuffle</value> 37 </property> 38 <property> 39 <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 40 <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 41 </property> 42 <property> 43 <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name> 44 <value>/home/godp/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/yarn/local</value> 45 </property> 46 <property> 47 <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name> 48 <value>/home/godp/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/yarn/logs</value> 49 </property> 50 <property> 51 <description>Where to aggregate logs</description> 52 <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name> 53 <value>/home/godp/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0/yarn/logs</value> 54 </property> 55 <property> 56 <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name> 57 <value>/home/godp/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0</value> 58 </property> 59 </configuration>
mapred-site.xml
1 <?xml version="1.0"?> 2 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 3 4 <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> 5 6 <configuration> 7 <property> 8 <name>mapreduce.framework.name</name> 9 <value>yarn</value> 10 </property> 11 <property> 12 <name>mapreduce.jobhistory.address</name> 13 <value>localhost:10020</value> 14 </property> 15 <property> 16 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 17 <value>localhost:19888</value> 18 </property> 19 20 21 </configuration>
最後在/etc/profile中添加環境變量，添加如下配置：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk7
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=./:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$JRE_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_HOME=/home/godp/hadoop-2.0.0-cdh4.3.0
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HIVE_HOME=/home/godp/hive-0.9.0-cdh4.1.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin
source之使之生效。如果是分佈式環境，然後把這臺機器上的hadoop配置 scp到其他各臺機器上。
啓動集羣
HADOOP_HOME/bin下，第一次格式化namenode
hadoop namenode -format
然後在namenode機器上逐個啓動
start-dfs.sh
start-yarn.sh
可以使用jps命令在各臺機器上查看已經起來的進程和端口，在 namenode:8088/cluster 可以看集羣情況。 datanode:8042/node 可以看到節點情況。
啓動dfs的時候無論成功或者失敗，命令行都會顯示輸出的日誌路徑，如果需要查看詳細信息或者某個datanode啓動失敗的時候，就去相應的路徑下查看datanode對應的log，那裏會有詳細的出錯信息，可以排錯。我就是這麼解決錯誤的。
問題排查
- 如果某幾個節點沒有起來，很可能是因爲端口占用的問題，比如yarn啓動的時候
會使用8080端口，如果被佔用，該datanode就起不了了，可以使用
netstat -anp | grep 8080
找到id，然後kill -9 xxx 掉。
8080是默認的tomcat 的端口，所以裝有tomcat類似應用web服務器的節點在此端口的佔用上需要二者選其一，另一個需要改端口。
- 另一個頭疼一整天的問題，配置檢查不出什麼錯誤，但是一直是起不來hdfs，去
日誌裏邊找，提示錯誤：
attempt_1389859916143_0002_m_000001_0, Status : FAILED
Container launch failed for container_1389859916143_0002_01_000003 : java.lang.IllegalArgumentException: Does not contain a valid host:port authority: XX-XX-0.95:39561
找不到有效的host：port在XXX：XXXX上，本能的以爲是配置錯了，端口問題，或者主機的配置問題。
出錯原因及解決辦法：
Hadoop的主機名不能既有“-”又有“.”，二者不能都在，否則無法解析主機名。
修改掉主機名，重啓ok。
至此，如果沒有問題了，可以上傳hdfs文件，看hdfs是否成功可用。
測試是否成功
測試mapreduce任務是否可以被順利執行，可以採用hadoop自帶的example的jar包中的例子，這裏有個小技巧：不需要每次測試新的環境都要上傳新的wordcount的單詞文件，我們只需要跑一個不需要輸入文件的計算圓周率PI的例子程序就ok。
這樣默認採用10個隨機點，10個map採用蒙特卡羅算法估算pi，一般可以估算到3.20左右，這個過程就可以驗證你的集羣環境是否配置成功了。