Impala is an open-source, fully-integrated, state-of-the-art MPP SQL query engine designed speci cally to leverage the flexibility and scalability of Hadoop.
Impala是基于Hadoop上的MPP方案，提供RDBMS-like的体验，比Hive要快，更符合BI的需求
架构上看，
Impala主要分成如下几个模块，
impalaD，负责处理查询，每个机器上都会有，同时也会有Hdfs的datanode，便于data locality
Statestore，用于同步配置和元数据，基于subscribe-publish机制
CatalogD，catalog和元数据的gateway，因为元数据是存在外部存储，比如hive或hbase，可负责执行DDL命令
StateStore
因为impala每个daemon都是对等的，所以每个节点都需要实时知道最新的元数据变化，这样才能实时应对查询
比如，DDL发生变化，集群成员发生变化，查询路由发生变化
所以认为，数百个节点间的元数据同步是一个大的挑战
那么比较简单的想法，是pull的方式
我维护一个中心化的元数据服务，每个查询来的时候，实时去查，这个方案明显有很多不好的地方，单点，关键是会查询主路径上加入同步rpc
所以，Impala维护一个statestore，用publish-subscribe的方式把配置push给每个订阅的节点
statestore和节点间两种消息，更新消息和keepalive消息；并且statestore本身不会去persist数据，他只是充当一个元数据发布组件
Catalog service本身是catalog的gateway，好处可以替换底层的存储，对上层透明
但是这些catalog metadata还是要通过statestore广播给impala daemon；
并且一般catalogs会比较大，所以也是惰性加载，启动的时候只是加载skeleton
Impala执行查询，分为Frontend和Backend
Frontend负责产生执行计划，Impala分两步产生计划，
先产生单节点的计划，如图的左半边
再产生并行化的计划，如图右边，
首先区分开，fragment boundary，类似于stage的概念，fragment可以在data locality执行
然后，定义数据交换的方式，比如在hbase中的维表，就可以广播
最后，增加pre-agg，local先预聚合，然后再merge，并且在Coordinator上进行topn
BackEnd, 主要就是用C++实现，并用code generation替代interpreted，大大提升执行效率
Impala支持各种存储格式，但推荐使用Parquet，
资源管理，Impala主要依赖Yarn，有点值得借鉴的是，在Impala和Yarn之间加了一层，Llama用于快速调度
