㈠ 什么是impala，如何安装使用Impala
Impala简介：Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS，HBase的数据提供直接查询互动的sql。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台。
Impala安装：
1.安装要求
（1）软件要求
Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2 (64-bit)
CDH 4.1.0 or later
Hive
MySQL
- （2）硬件要求
- 2、安装准备
- （1）操作系统版本查看
- （2）机器准备
- （3）用户准备
- （4）软件准备
注意：Impala不支持在Debian/Ubuntu, SuSE, RHEL/CentOS 5.7系统中安装。
在Join查询过程中需要将数据集加载内存中进行计算，因此对安装Impalad的内存要求较高。
>more/etc/issue
CentOSrelease 6.2 (Final)
Kernel on an m
10.28.169.112mr5
10.28.169.113mr6
10.28.169.114mr7
10.28.169.115mr8
各机器安装角色
mr5：NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、Hive、impala-state-store
mr6、mr7、mr8：DataNode、NodeManager、impalad
在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh
到cloudera官网下载：
Hadoop：
hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
hive：
hive-0.9.0-cdh4.1.2.tar.gz
impala：
impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
4、hadoop-2.0.0-cdh4.1.2安装
（1）安装包准备
hadoop用户登录到mr5机器，将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz上传到/home/hadoop/目录下并解压：
tar zxvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
（2）配置环境变量
修改mr5机器hadoop用户主目录/home/hadoop/下的.bash_profile环境变量：
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportJAVA_BIN=${JAVA_HOME}/bin
exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
exportJAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib-server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=600
00-Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300-Dsun.net.inetaddr.ttl=300"
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME
exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
（3）修改配置文件
在机器mr5上hadoop用户登录修改hadoop的配置文件(配置文件目录：hadoop-2.0.0-cdh4.1.2/etc/hadoop)
(1)、slaves :
添加以下节点
mr6
mr7
mr8
(2)、hadoop-env.sh :
增加以下环境变量
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
(3)、core-site.xml :
fs.default.name
hdfs://mr5:9000
The name of the defaultfile system.Either the literal string "local" or a host:port forNDFS.
true
io.native.lib.available
true
hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/tmp
A base for other temporarydirectories.
(4)、hdfs-site.xml :
dfs.namenode.name.dir
file:/home/hadoop/dfsdata/name
Determines where on thelocal filesystem the DFS name node should store the name table.If this is acomma-delimited list of directories,then name table is replicated in all of thedirectories,for rendancy.
true
dfs.datanode.data.dir
file:/home/hadoop/dfsdata/data
Determines where on thelocal filesystem an DFS data node should store its blocks.If this is acomma-delimited list of directories,then data will be stored in all nameddirectories,typically on different devices.Directories that do not exist areignored.
true
dfs.replication
3
dfs.permission
false
(5)、mapred-site.xml:
maprece.framework.name
yarn
maprece.job.tracker
hdfs://mr5:9001
true
maprece.task.io.sort.mb
512
maprece.task.io.sort.factor
100
maprece.rece.shuffle.parallelcopies
50
maprece.cluster.temp.dir
file:/home/hadoop/mapreddata/system
true
maprece.cluster.local.dir
file:/home/hadoop/mapreddata/local
true
(6)、yarn-env.sh :
增加以下环境变量
exportJAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
exportHADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
exportJAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH JAVA_OPTS
exportHADOOP_LIB=${HADOOP_HOME}/lib
exportHADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
(7)、yarn-site.xml：
yarn.resourcemanager.address
mr5:8080
yarn.resourcemanager.scheler.address
mr5:8081
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
mr5:8082
yarn.nodemanager.aux-services
maprece.shuffle
yarn.nodemanager.aux-services.maprece.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
yarn.nodemanager.local-dirs
file:/home/hadoop/nmdata/local
thelocal directories used by the nodemanager
yarn.nodemanager.log-dirs
file:/home/hadoop/nmdata/log
thedirectories used by Nodemanagers as log directories
（4）拷贝到其他节点
(1)、在mr5上配置完第2步和第3步后，压缩hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
rm hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz
tarzcvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gzhadoop-2.0.0-cdh4.1.2
然后将hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr6:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr7:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop@mr8:/home/hadoop/
(2)、将mr5机器上hadoop用户的配置环境的文件.bash_profile远程拷贝到mr6、mr7、mr8机器上
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr6:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr7:/home/hadoop/
scp/home/hadoop/.bash_profile hadoop@mr8:/home/hadoop/
拷贝完成后，在mr5、mr6、mr7、mr8机器的/home/hadoop/目录下执行
source.bash_profile
使得环境变量生效
（5）启动hdfs和yarn
以上步骤都执行完成后，用hadoop用户登录到mr5机器依次执行：
hdfsnamenode -format
start-dfs.sh
start-yarn.sh
通过jps命令查看：
mr5成功启动了NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode进程；
mr6、mr7、mr8成功启动了DataNode、NodeManager进程。
（6）验证成功状态
通过以下方式查看节点的健康状态和作业的执行情况：
浏览器访问(本地需要配置hosts)
http://mr5:50070/dfshealth.jsp
http://mr5:8088/cluster
5、hive-0.9.0-cdh4.1.2安装
（1）安装包准备
使用hadoop用户上传hive-0.9.0-cdh4.1.2到mr5机器的/home/hadoop/目录下并解压：
tar zxvf hive-0.9.0-cdh4.1.2
（2）配置环境变量
在.bash_profile添加环境变量：
exportHIVE_HOME=/home/hadoop/hive-0.9.0-cdh4.1.2
exportPATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin
exportHIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf
exportHIVE_LIB=$HIVE_HOME/lib
添加完后执行以下命令使得环境变量生效：
..bash_profile
（3）修改配置文件
修改hive配置文件(配置文件目录：hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/)
在hive-0.9.0-cdh4.1.2/conf/目录下新建hive-site.xml文件，并添加以下配置信息：
hive.metastore.local
true
javax.jdo.option.ConnectionURL
jdbc:mysql://10.28.169.61:3306/hive_impala?createDatabaseIfNotExist=true
javax.jdo.option.ConnectionDriverName
com.mysql.jdbc.Driver
javax.jdo.option.ConnectionUserName
hadoop
javax.jdo.option.ConnectionPassword
123456
hive.security.authorization.enabled
false
hive.security.authorization.createtable.owner.grants
ALL
hive.querylog.location
${user.home}/hive-logs/querylog
（4）验证成功状态
完成以上步骤之后，验证hive安装是否成功
在mr5命令行执行hive，并输入”show tables;”，出现以下提示，说明hive安装成功：
>hive
hive>show tables;
OK
Time taken:18.952 seconds
hive>
6、impala安装
说明：
(1)、以下1、2、3、4步是在root用户分别在mr5、mr6、mr7、mr8下执行
(2)、以下第5步是在hadoop用户下执行
（1）安装依赖包：
安装mysql-connector-java：
yum install mysql-connector-java
安装bigtop
rpm -ivh bigtop-utils-0.4+300-1.cdh4.0.1.p0.1.el6.noarch.rpm
安装libevent
rpm -ivhlibevent-1.4.13-4.el6.x86_64.rpm
如存在其他需要安装的依赖包，可以到以下链接：
http://mirror.bit.e.cn/centos/6.3/os/x86_64/Packages/进行下载。
（2）安装impala的rpm，分别执行
rpm -ivh impala-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-server-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-debuginfo-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
rpm -ivh impala-shell-0.3-1.p0.366.el6.x86_64.rpm
（3）找到impala的安装目录
完成第1步和第2步后，通过以下命令：
find / -name impala
输出：
/usr/lib/debug/usr/lib/impala
/usr/lib/impala
/var/run/impala
/var/log/impala
/var/lib/alternatives/impala
/etc/default/impala
/etc/alternatives/impala
找到impala的安装目录：/usr/lib/impala
（4）配置Impala
在Impala安装目录/usr/lib/impala下创建conf，将hadoop中的conf文件夹下的core-site.xml、hdfs-site.xml、hive中的conf文件夹下的hive-site.xml复制到其中。
在core-site.xml文件中添加如下内容：
dfs.client.read.shortcircuit
true
dfs.client.read.shortcircuit.skip.checksum
false
在hadoop和impala的hdfs-site.xml文件中添加如下内容并重启hadoop和impala：
dfs.datanode.data.dir.perm
755
dfs.block.local-path-access.user
hadoop
dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled
true
（5）启动服务
(1)、在mr5启动Impala state store，命令如下：
>GLOG_v=1 nohup statestored-state_store_port=24000 &
如果statestore正常启动，可以在/tmp/statestored.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/statestored.ERROR定位错误信息。
(2)、在mr6、mr7、mr8启动Impalad，命令如下：
mr6：
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr6 -ipaddress=10.28.169.113 &
mr7：
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr7 -ipaddress=10.28.169.114 &
mr8：
>GLOG_v=1 nohup impalad -state_store_host=mr5-nn=mr5 -nn_port=9000 -hostname=mr8 -ipaddress=10.28.169.115 &
如果impalad正常启动，可以在/tmp/impalad.INFO查看。如果出现异常，可以查看/tmp/ impalad.ERROR定位错误信息。
（6）使用shell
使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机(mr6、mr7、mr8)，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：
>impala-shell
[Not connected]> connect mr6:21000
[mr6:21000] >refresh
[mr6:21000]>connectmr7:21000
[mr7:21000]>refresh
[mr7:21000]>connectmr8:21000
[mr8:21000]>refresh
（7）验证成功状态
使用impala-shell启动Impala Shell，分别连接各Impalad主机，刷新元数据，之后就可以执行shell命令。相关的命令如下(可以在任意节点执行)：
>impala-shell
[Not connected]> connect mr6:21000
[mr6:21000]>refresh
[mr6:21000] >show databases
default
[mr6:21000] >
出现以上提示信息，说明安装成功。
㈡ python从impala提取数据，sql可正常执行，但返回失败
当前在服务器上部署python程序，遇到impala取数无法返回的情况。
1.1 确定当前遇到impala取数，数据量超过100条无法返回的情况。但在数据量低于10条时，可正常返回。
1.2 采用另一台服务器进行测试，一切正常。
1.3 通过检查可正常执行的服务的python工具库的版本，发现有个别工具的版本不一致。调整后执行正常。
pip3 list
㈢ pl sql developer怎么执行sql
工具——导入表——sql插入：选择可执行文件所在路径（ps:oracle中sqlplus所在路径）。
1.
复制SQL
2.
先用文本编辑器打开.sql文件，然后把sql复制到PL/SQL
Developer的SQL窗口或者命令窗口中运行就行了。
3.
注意：复制SQL到窗口中编译运行只是适用于SQL不是特别长、特别大，对于不是很短的SQL代码，这种方法比较有效。
4.
执行.sql文件
5.
假设要执行的.sql文件在D盘下面，绝对路径是d:\1.sql，那么可以用start
d:\1.sql命令来直接执行该文件，也可以用@
d:\1.sql，效果是一样的。
6.
首先，我们需要登录需要执行sql文件的用户，在我们确保sql文件无误的情况下，进入plsqldeveloper：
7.
找到tools---》import
tables
---》选择sql
window
，不要选中sqlplus，选择最下面的那个导入sql文件，选中好sql文件后，点击import就会执行sql语句，生成日志。
8.
如果执行sql语句中出现问题或者创建表后，有一些数据需要重新导入，此时如果表格太多，删除比较麻烦，这时推荐之间删除用户：进入system账户，删除用户，连着用户下的所有数据都清除了。
㈣ impala怎么解析sql语句
Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。
在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。
本文以下内容都以这样的一个SQL为例说明：
select jobinfo.dt,user,
max(taskinfo.finish_time-taskinfo.start_time),
max(jobinfo.finish_time-jobinfo.submit_time)
from taskinfo join jobinfo on jobinfo.jobid=taskinfo.jobid
where jobinfo.job_status='SUCCESS' and taskinfo.task_status='SUCCESS'
group by jobinfo.dt,user
通过调用Status ImpalaServer::GetExecRequest(const TClientRequest& request, TExecRequest* result) 函数把TClientRequest转化成TExecRequest
在这个函数里通过JNI接口调用frontend.createExecRequest()生成TExecRequest。首先调用AnalysisContext.analyze(String stmt)分析提交的SQL语句。
注释：Analyzer对象是个存放这个SQL所涉及到的所有信息（包含Table, conjunct, slot，slotRefMap， eqJoinConjuncts等）的知识库，所有跟这个SQL有关的东西都会存到Analyzer对象里面。
1，SQL的词法分析，语法分析
AnalysisContext.analyze(String stmt)会调用SelectStmt.analyze()函数，这个函数就是对SQL的analyze和向中央知识库Analyzer register各种信息。
(1)处理这个SQL所涉及到的Table（即TableRefs），这些Table是在from从句中提取出来的（包含关键字from, join, on/using）。注意JOIN操作以及on/using条件是存储在参与JOIN操作的右边的表的TableRef中并分析的。依次analyze()每个TableRef，向Analyzer注册registerBaseTableRef(填充TupleDescriptor)。如果对应的TableRef涉及到JOIN操作，还要analyzeJoin()。在analyzeJoin()时会向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成员变量：conjuncts，tuplePredicates（TupleId与conjunct的映射），slotPredicates（SlotId与conjunct的映射），eqJoinConjuncts。本例中on从句是一种BinaryPredicate，然后onClause.analyze(analyzer)会递归analyze这个on从句里的各种组件。
(2)处理select从句(包含关键字select, MAX(), AVG()等聚集函数)：分析这个SQL都select了哪几项，每一项都是个Expr类型的子类对象，把这几项填入resultExprs数组和colLabels。然后把resultExprs里面的Expr都递归analyze一下，要分析到树的最底层，向Analyzer注册SlotRef等。
(3)分析where从句（关键字where），首先递归Analyze从句中Expr组成的树，然后向Analyzer registerConjunct()填充Analyzer的一些成员变量(同1，此外还要填充whereClauseConjuncts) 。
(4)处理sort相关信息(关键字order by)。先是解析aliases和ordinals，然后从order by后面的从句中提取Expr填入orderingExprs，接着递归Analyze从句中Expr组成的树，最后创建SortInfo对象。
(5)处理aggregation相关信息（关键字group by, having, avg, max等）。首先递归分析group by从句里的Expr，然后如果有having从句就像where从句一样，先是analyze having从句中Expr组成的树，然后向Analyzer registerConjunct()等。
(6)处理InlineView。
关于SQL解析中所涉及到的各种数据结构表示如下：
至此词法分析，语法分析结束，有点像一个小的编译器。我们现在回到frontend.createExecRequest()函数中。调用完AnalysisContext.analyze()之后，就开始填充TExecRequest内的成员变量。
(1)如果是DDL命令（use, show tables, show databases, describe），那么调用createDdlExecRequest()；
(2)另外一种情况就是Query或者DML命令，那么就得创建和填充TQueryExecRequest了。
2，根据SQL语法树生成执行计划（PlanNode和PlanFragment的生成）
下面就是用Planner把SQL解析出的语法树转换成Plan fragments，后者能在各个backend被执行。
Planner planner = new Planner();
ArrayListfragments =
planner.createPlanFragments(analysisResult, request.queryOptions);
这个createPlanFragments()函数是frontend最重要的函数：根据SQL解析的结果和client传入的query options，生成执行计划。执行计划是用PlanFragment的数组表示的，最后会序列化到TQueryExecRequest.fragments然后传给backend的coordinator去调度执行。
下面进入Planner.createPlanFragments()函数看看执行计划是怎么生成的：
首先要搞清楚两个概念：PlanNode和PlanFragment。
PlanNode是SQL解析出来的逻辑功能节点；PlanFragment是真正的执行计划节点。
2.1，创建PlanNode
PlanNode singleNodePlan =
createQueryPlan(queryStmt, analyzer, queryOptions.getDefault_order_by_limit());
(1)这个函数首先根据from从句中的第一个TableRef创建一个PlanNode，一般为ScanNode（HdfsScanNode或者HBaseScanNode）。这个ScanNode关联一个ValueRange的数组（由多个cluster column取值区间组成）表示要读取的Table的范围，还关联一个conjunct（where从句）。
(2)这个SQL语句中TableRef中剩下的其他Table就需要建立HashJoinNode了。进入Planner.createHashJoinNode()函数：首先为这个Table建立ScanNode（同上），然后调用getHashLookupJoinConjuncts()获取两表或者多表JOIN的eqJoinConjuncts和eqJoinPredicates，利用这两个条件创建HashJoinNode。每个HashJoinNode也是树状的，会有孩子节点，对于我们举例的两表JOIN，孩子节点分别是两个表对应的ScanNode。（注意目前impala只支持一大一小两个表的JOIN，默认是左大右小，是通过把右边的小表分发到每个节点的内存中分别于左边大表的一个区间进行JOIN过滤实现的。）
(3)如果有group by从句，创建AggregationNode，并把刚才的HashJoinNode设为它的孩子。这里暂时不考虑DISTINCT aggregation function。
(4)如果有order by… limit从句，创建SortNode。
这样createQueryPlan()函数执行完毕，PlanNode组成的execution tree形成如下：
2.2，创建PlanFragment
接下来就看impala backend节点数目有多少，如果只有一个节点，那么整棵执行树都在同一个impalad上执行；否则调用createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)把PlanNode组成的执行树转换成PlanFragment组成的执行计划。
下面进入createPlanFragments（）这个函数：
这是一个递归函数，沿着PlanNode组成的执行树递归下去，分别创建对应的Fragment。
(1)如果是ScanNode，创建一个PlanFragment（这个PlanFragment的root node是这个ScanNode，而且这个PlanFragment只包含一个PlanNode）。
(2)如果是HashJoinNode，并不是创建一个新的PlanFragment，而是修改leftChildFragment(是一个ScanNode)为以HashJoinNode作为root node的PlanFragment。因为对于HashJoinNode一般有两个ScanNode孩子，在处理HashJoinNode之前已经把这两个ScanNode变成了对应的PlanFragment。那么此时要得到HashJoinNode作为root node的PlanFragment是通过Planner.createHashJoinFragment()函数完成的：首先把当前HashJoinNode作为HashJoinFragment的root node；然后把leftChildFragment中的root PlanNode（也就是参与JOIN的两个表中左边的那个表对应的ScanNode）作为HashJoinNode的左孩子；通过调用Planner.connectChildFragment()函数把HashJoinNode的右孩子设置为一个ExchangeNode（这个ExchangeNode表示一个1:n的数据流的receiver）；同时把rightChildFragment（ScanNode作为root node）的destination设置为这个ExchangeNode。
(3)如果是AggregationNode，聚集操作很复杂了。以我们的例子来说明：如果这个AggregationNode不是DISTINCT aggregation的2nd phase（因为本例中的AggregationNode的孩子是HashJoinNode而不是另外一个AggregationNode），首先把刚才生成的HashJoinNode作为root node对应的PlanFragment的root node设置为该AggregationNode，并把原来的root node（即HashJoinNode）设为新root node的孩子。然后通过Planner.createParentFragment()创建一个包含ExchangeNode作为root node的新的PlanFragment。并把孩子PlanFragment的destination设置为这个ExchangeNode。然后在这个新的PlanFragment中创建一个新的AggregationNode作为新的root node并把刚才的ExchangeNode作为其孩子节点。
至此，createPlanFragments（）调用完成，生成的三个PlanFragment如下：
通过createPlanFragments(singleNodePlan, isPartitioned, false, fragments)获取了所以执行计划PlanFragment组成的数组fragments，这个数组的最后一个元素就是根节点PlanFragment。然后就是调用PlanFragment.finalize()把这个执行计划finalize(递归finalize每个PlanNode)同时为每个PlanFragment指定 DataStreamSink。
然后回到frontend.createExecRequest()函数中。执行完Planner.createPlanFragments()返回的ArrayList就是完整的执行计划了。然后就是一次调用PlanFragment.toThrift()把它序列化到TQueryExecRequest。填充TQueryExecRequest的相关变量：dest_fragment_idx，per_node_scan_ranges，query_globals，result_set_metadata等。最后返回TExecRequest型的对象给backend执行。
㈤ Hadoop下的impala数据库语法SQL应用
Impala的SQL解析与执行计划生成部分是由impala-frontend（Java）实现的，监听端口是21000。用户通过Beeswax接口BeeswaxService.query()提交一个请求，在impalad端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query& query)这个函数（在impala-beeswax-server.cc中实现）完成的。
在impala中一条SQL语句先后经历BeeswaxService.Query->TClientRequest->TExecRequest，最后把TExecRequest交由impala-coordinator分发给多个backend处理。本文主要讲一条SQL语句是怎么一步一步变成TExecRequest的。
㈥ 如何用查询分析器在数据库下执行SQL语句
很多客户不知道如何使用sql
server数据库的查询分析器来执行sql语句命令或者sql脚本，这里我们以sql2005数据库为例，来讲解如何使用sql数据库查询分析器
1、首先连接您的数据库，
2、连接成功后
3、sql2005数据库：选择您的数据库然后点击“新建查询”
sql2000数据库：选择您的数据库然后选择工具---sql查询分析器
4、打开查询分析器后，输入sql执行语句或者打开sql脚本文件执行：
5、sql执行语句输入后，选择“执行”按钮（！感叹号）或者按f5来执行命令
注：在使用查询分析器执行sql语句之前，建议您先对您的数据库进行备份。