Planner > FE(JAVA)：负责解析查询请求，并生成执行计划树（Query Plan Tree）。

Coordinator > BE(C++)：拆解请求（Fragment），负责定位数据位置，并发送请求到Exec Engine，汇聚请求结果上报。

Exec Engine > BE(C++)：执行Fragment子查询，比如scan，Aggregation，Merge etc。
statestore server：维护Impalad的伙伴关系，负责通知伙伴关系变化，类似于仪表盘的zk的故障监控功能。

meta server：

Hive Meta Storage：用户维护表的schema信息等元数据（存在于一个关系型数据库）。

NameNode of HDFS：用于定位hdfs的数据位置。

HMaster of HBase：用于定位HBase的数据的位置。

storage server：

HDFS：HDFS的DataNode服务。

HBASE：HBase的RegionServer服务。

四、Impala的优缺点

1. Impala的优点

1. Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。

2. 省掉了MapReduce作业启动的开销。MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。

3. Impala完全抛弃了MapReduce这个不太适合做SQL查询的范式，而是像Dremel一样借鉴了MPP并行数据库的思想另起炉灶，因此可做更多的查询优化，从而省掉不必要的shuffle、sort等开销。

4. 通过使用LLVM来统一编译运行时代码，避免了为支持通用编译而带来的不必要开销。

5. 用C++实现，做了很多有针对性的硬件优化，例如使用SSE指令。

6. 使用了支持Data locality的I/O调度机制，尽可能地将数据和计算分配在同一台机器上进行，减少了网络开销

2. Impala的缺点

1. Impala不提供任何对序列化和反序列化的支持。

2. Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。

3. 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新

五、Impala的功能

1．Impala可以根据Apache许可证作为开源免费提供。

2．Impala支持内存中数据处理，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。

3．Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。

4．可以将数据存储在Impala存储系统中，如Apache HBase和Amazon s3。

5．Impala支持各种文件格式，如LZO，序列文件，Avro，RCFile和Parquet。

6．使用Impala，您可以使用传统的SQL知识以极快的速度处理存储在HDFS中的数据。

7．由于在数据驻留（在Hadoop集群上）时执行数据处理，因此在使用Impala时，不需要对存储在Hadoop上的数据进行数据转换和数据移动。

8．使用Impala，您可以访问存储在HDFS，HBase和Amazon s3中的数据，而无需了解Java（MapReduce作业）。您可以使用SQL查询的基本概念访问它们。

9．为了在业务工具中写入查询，数据必须经历复杂的提取 - 变换负载（ETL）周期。但是，使用Impala，此过程缩短了。加载和重组的耗时阶段通过新技术克服，如探索性数据分析和数据发现，使过程更快。

六、Hive、SparkSQL、Impala性能对比

参照cloudera公司做的性能基准对比测试，所有测试都运行在一个完全相同的21节点集群上，每个节点只配有64G内存。之所以内存不配大，就是为了消除人们对于Impala只有在非常大的内存上才有好性能的错误认识。

配置：

• 双物理CPU，每个12核，Intel Xeon CPU E5-2630L 0 at 2.00GHz
• 12个磁盘驱动器，每个磁盘932G，1个用作OS，其它用作HDFS
• 每节点64G内存

对比产品：

• Impala
• Hive-on-Tez
• Spark SQL
• Presto

查询：

1. 21个节点上的数据量为15T
2. 测试场景取自TPC-DS，一个开放的决策支持基准（包括交互式、报表、分析式查询）
3. 由于除Impala外，其它引擎都没有基于成本的优化器，本测试使用的查询都使用SQL-92标准的连接
4. 采用统一的Snappy压缩编码方式，各个引擎使用各自最优的文件格式，Impala和Spark SQL使用Parquet，Hive-on-Tez使用ORC，Presto使用RCFile。
5. 对每种引擎多次运行和调优

结果：
单用户如下图所示：

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