javaimpala

1. 为什么Impala要使用C++语言,而不是java

Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速
因为c++直接编译成机器指令的，执行效率相对java要高一些，java是在jvm虚拟机里运行的，效率相对c++要低一些。
就好比苹果手机和android手机一样，android用java开发的app体验总的来说流畅度还是没有objective-c、swift编写的app（objective-c、swift也是编译成机器指令的）好

2. java的数据分析和python的数据分析一样吗

数据分析都一样
但是用Java做数据分析和python做感觉肯定不一样
Java是做面向对象编程， 处理数据多一步麻烦事，python就很直接

3. java hadoop 与java 有什么区别

而java是一门语言

hadoop 是模仿谷歌做出来的分布式文件系统，并且支持maprece数据处理。
hadoop的实现是用java代码来写的。比如你的数据是10TB，如果用一台计算机，这台硬盘容量都不够，更不说计算速度了。而hadoop可以把文件分开放在好多电脑里，多台电脑计算数据。现在好多分布式查询如hive，impala等等都是基于hadoop的。

4. Java和大数据之间的关系什么呢，哪个学习比较好

优就业大数据培训课程以Java语言夯实基础，学习Hadoop生态体系、Spark生态体系，融入大数据智慧农业数仓、交通领域汽车流量监控项目、高铁智能检测系统等高端项目作为实训内容，帮助学员对大数据知识融会贯通，成长为真正的大数据人才。优就业大数据培训课程内容主要有以下5个阶段：

第一阶段Java基础：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统;

第二阶段JavaEE核心：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git;

第三阶段Hadoop生态体系：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台;

第四阶段Spark生态体系：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink;

第五阶段项目实战+机器学习：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。

5. 什么是impala，如何安装使用Impala

一、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。
二、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
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。
2、安装准备

（1）操作系统版本查看
>more/etc/issue
CentOSrelease 6.2 (Final)
Kernel \ron an \m
（2）机器准备
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
（3）用户准备
在各个机器上新建用户hadoop，并打通ssh
（4）软件准备
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
impala依赖包下载：

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:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_OPTS="-Djava.library.path=/usr/local/lib-server -Xms1024m -Xmx2048m -XX:MaxPermSize=256m -Djava.awt.headless=true-Dsun.net.client.defaultReadTimeout=600
00-Djmagick.systemclassloader=no -Dnetworkaddress.cache.ttl=300-Dsun.net.inetaddr.ttl=300"
exportHADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.0.0-cdh4.1.2
exportHADOOP_PREFIX=$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
tar zcvf hadoop-2.0.0-cdh4.1.2.tar.gz hadoop-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)

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

6. 为什么Impala要使用C++语言，而不是Java

c++速度快啊.是java的10倍以上

7. impala为什么比hive快

Impala自称数据查询效率比Hive快几倍甚至数十倍，它之所以这么快的原因大致有以下几点：

• 真正的MPP查询引擎。

• 使用C++开发而不是Java，降低运行负荷。

• 运行时代码生成（LLVM IR），提高效率。



• 全新的执行引擎（不是Maprece）。

• 在执行SQL语句的时候，Impala不会把中间数据写入到磁盘，而是在内存中完成了所有的处理。

• 使用Impala的时候，查询任务会马上执行而不是生产Maprece任务，这会节约大量的初始化时间。

• Impala查询计划解析器使用更智能的算法在多节点上分布式执行各个查询步骤，同时避免了sorting和shuffle这两个非常耗时的阶段，这两个阶段往往是不需要的。

• Impala拥有HDFS上面各个data block的信息，当它处理查询的时候能够在各个datanode上面更均衡的分发查询。

• 另外一个关键原因是，Impala为每个查询产生汇编级的代码，当Impala在本地内存中运行的时候，这些汇编代码执行效率比其它任何代码框架都更快，因为代码框架会增加额外的延迟。

8. 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。

9. 如何在eclipse debug impala前端

一．在shell中编译impala的frontend代码
cd /home/data2/wangyh/Impala
. bin/impala-config.sh
bin/start-impala-cluster.py -s 1 启动impala

cd fe
mvn eclipse:eclipse 生成eclipse项目

二.如何在eclipse debug impala的frontend代码
1. 在eclipse里导入impala-fe项目
File->import

2. 在Remote java Application添加connect 端口为30000 project name为：impala-fronted

3.点击debug 的impala-fe

4.
在impala-shell中执行相应的sql语句，eclipse就会进行代码跟踪。

三．遇到的问题：
1. 在Eclipse中Debug 显示source not found
Debug 视图下
->在调试的线程上 右键单击
->选择Edit Source Lookup Path
->选择Add
->选择Java Project
选择相应的Project 进行OK确定即可

2. 遇到attch到localhost:30000端口时，Failed to connect to remote VM. Connection refused.
netstat –n|grep 30000显示已建立连接，将该连接切断，就可以连接到remote VM.

10. impala为什么会生成hprof文件

hive主要是走maprece。这个是hadoop框架的一个应用，使用java写的，，Impalad分为Java前端与C++处理后端