### Impala资源池划分最佳实践
#### 一、概述
在大数据处理领域，Apache Impala作为一款高性能的分布式SQL查询引擎，提供了丰富的资源管理和优化工具。其中，资源池(Resource Pool)是Impala进行并发控制的主要手段之一，它可以帮助用户更好地管理资源分配，确保系统的稳定性和公平性。
#### 二、应用场景
当业务激增或特定时间段内某些用户的查询需求剧增时，可能会导致这些查询长时间占用大量的Impala资源，进而影响其他用户的正常使用。例如，在一天中的特定时段，某个用户的查询可能会非常多，这会导致其他用户无法获得足够的资源来进行自己的查询任务。此时，合理地对资源池进行划分就显得尤为重要。
#### 三、解决方案
为了有效应对上述问题，Impala提供了一套完整的解决方案，包括手动设置最大并发数控制以及基于内存的并发控制等方式。下面将重点介绍基于内存的并发控制方法：
##### 3.1 基于内存的并发控制
在Impala集群中，可以通过`fair-scheduler.xml`文件来配置不同的资源池，并为其设置最大可用内存(`maxResources`)。此外，还需要通过`llama-site.xml`文件为每个资源池设定请求级别的内存限制。
**配置示例：**
1. **配置`fair-scheduler.xml`：**
配置路径为`/data/Impala/conf`，权限属性为`755`，用户组和用户名均为`hadoop`。具体配置内容如下：
```xml
<allocations>
<queue name="root">
<aclSubmitApps> </aclSubmitApps>
<queue name="default">
<maxResources>50000 mb, 0 vcores</maxResources>
<aclSubmitApps>*</aclSubmitApps>
</queue>
<queue name="development">
<maxResources>200000 mb, 0 vcores</maxResources>
<aclSubmitApps>hadoop</aclSubmitApps>
</queue>
<queue name="production">
<maxResources>1000000 mb, 0 vcores</maxResources>
<aclSubmitApps>dev</aclSubmitApps>
</queue>
</queue>
<queuePlacementPolicy>
</allocations>
```
- `aclSubmitApps`字段用于定义允许提交SQL的用户或用户组。
- `maxResources`字段用于设置执行队列的最大资源使用量。这里的资源主要是指内存，单位为MB。
- `queuePlacementPolicy`字段用于配置队列放置规则。
2. **配置`llama-site.xml`：**
同样位于配置路径`/data/Impala/conf`，权限属性为`755`，用户组和用户名均为`hadoop`。具体配置内容如下：
```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>llama.am.throttling.maximum.placed.reservations.root.default</name>
<value>10</value>
</property>
<property>
<name>llama.am.throttling.maximum.queued.reservations.root.default</name>
<value>50</value>
</property>
</configuration>
```
这些配置用于设置资源池的最大并发数量以及最大排队数量等参数。
3. **重启Impala服务：**
完成以上配置后，需要重启Impala服务以使新配置生效。
##### 3.2 验证
1. **ACL验证：**
检查配置的ACL是否正确应用到各个资源池中，确保只有指定的用户或用户组能够向相应的资源池提交查询。
2. **并发验证：**
通过模拟不同级别的并发查询来测试资源池的并发控制机制是否按预期工作。比如，可以尝试向某个资源池发送超出其最大并发数的查询请求，观察系统是否能够正确地将超出部分的请求排队或拒绝。
#### 四、总结
通过对Impala资源池进行合理的划分和配置，不仅可以有效地防止资源被少数用户长时间独占，还能提高整个系统的资源利用率和服务质量。基于内存的并发控制是一种非常实用的方法，它不仅能够根据内存资源来动态调整并发控制策略，还能够实现更加精细的资源分配。因此，在实际部署和使用Impala的过程中，建议充分考虑这种资源管理方式，以满足复杂多变的应用场景需求。
