【大数据】请问impala怎么用命令行连接?提示找不到命令

这样,我在集群上向连接impala试试,然后输入
impala-shell

命令找不到,我看了没有配置在profile里面,但是linux机器上有impala的文件目录,请问这个命令在那个文件夹下存放这?
主要是不敢乱点,怕炸,求告之目录以及运行文件,就像hive的beeline一样

qq_26826331
我是YJJ啊 请问楼主你解决了这个问题吗?
一年多之前 回复

2个回答

impala启动

service impala-state-store start

service impala-catalog start

service impala-server start

查看是否启动:

ps -ef | grep impala

错误信息查看日志
启动impala-shell

impala-shell -i localhost --quiet

[localhost:21000] > select version();
...
[localhost:21000] > select current_database();
...
impala-shell操作见
http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala_tutorial.html#tutorial

sodu find / -name impala
你先用这个命令找下 服务器上 那些地方有impala。最好有sodu权限

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python3.6连接impala报错

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201711/13/1510561757_149705.png) 这是什么问题啊,弄了一天还是没有解决,望路过的大神们帮帮忙啦

Impala 不能同步hive元数据

我在hive中建立表,再到impala-shell中却找不到该表,只有强制执行invalidate metadata命令后,才能在impala-shell中查找到该表 。impala的statestored,catalogd进程状态都好的。查看日志未发现异常。麻烦大家帮忙看看,谁遇到过类似的问题。 版本:impala2.2 cdh,hive1.1 cdh

spark jdbc连接impala报错Method not supported

各位好 我的spark是2.1.0,用的hive-jdbc 2.1.0,现在写入impala的时候报以下错: java.sql.SQLException: Method not supported at org.apache.hive.jdbc.HivePreparedStatement.addBatch(HivePreparedStatement.java:75) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.savePartition(JdbcUtils.scala:589) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$saveTable$1.apply(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$saveTable$1.apply(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:322) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1435) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1423) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1422) at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59) at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:48) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:1422) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$handleTaskSetFailed$1.apply(DAGScheduler.scala:802) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:802) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:1650) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1605) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:1594) at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:48) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:628) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1918) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1931) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:1958) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1.apply(RDD.scala:923) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:362) at org.apache.spark.rdd.RDD.foreachPartition(RDD.scala:923) at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$foreachPartition$1.apply$mcV$sp(Dataset.scala:2305) at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$foreachPartition$1.apply(Dataset.scala:2305) at org.apache.spark.sql.Dataset$$anonfun$foreachPartition$1.apply(Dataset.scala:2305) at org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$.withNewExecutionId(SQLExecution.scala:57) at org.apache.spark.sql.Dataset.withNewExecutionId(Dataset.scala:2765) at org.apache.spark.sql.Dataset.foreachPartition(Dataset.scala:2304) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.saveTable(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:77) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.write(DataSource.scala:518) at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.save(DataFrameWriter.scala:215) at org.apache.spark.sql.DataFrameWriter.jdbc(DataFrameWriter.scala:446) at com.aoyou.data.CustomerVisitProduct$.saveToHive(CustomerVisitProduct.scala:281) at com.aoyou.data.CustomerVisitProduct$.main(CustomerVisitProduct.scala:221) at com.aoyou.data.CustomerVisitProduct.main(CustomerVisitProduct.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:738) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:187) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:212) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:126) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Caused by: java.sql.SQLException: Method not supported at org.apache.hive.jdbc.HivePreparedStatement.addBatch(HivePreparedStatement.java:75) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$.savePartition(JdbcUtils.scala:589) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$saveTable$1.apply(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcUtils$$anonfun$saveTable$1.apply(JdbcUtils.scala:670) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:925) at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1944) at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:99) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:322) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) 以下是代码实现 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("save").set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true"); val sparkSession = SparkSession .builder() .enableHiveSupport() .getOrCreate(); val dataframe = sparkSession.createDataFrame(rddSchema, new Row().getClass()) val property = new Properties(); property.put("user", "xxxxx") property.put("password", "xxxxx") dataframe.write.mode(SaveMode.Append).option("driver", "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver").jdbc("jdbc:hive2://xxxx:21050/rawdata;auth=noSasl", "tablename", property) 请问这是怎么回事啊?感觉是驱动版本问题

impala读取hive元数据问题

hive可以正常使用,切换成impal时可以读取到hive库表元数据,单数读取不到标的字段信息,查询时就报错![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201808/06/1533552128_262405.png) 请教各位大神,又遇到过类似问题么?

impala shell脚本不执行

写了一个用impala表,小文件合并的脚本,每天定时执行。但是定时执行是,会运行但是,其中的两个impala sql不会运行,他会打开impala-shell 但不会执行接下来的sql语句,如果手动执行的话没有问题。 求解决!

python链接impala出错

这是什么原因呀!ip没有错 Traceback (most recent call last): File "mid_tables.py", line 17, in <module> cursor= conn.cursor() File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 125, in cursor session = self.service.open_session(user, configuration) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 995, in open_session resp = self._rpc('OpenSession', req) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 923, in _rpc response = self._execute(func_name, request) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/hiveserver2.py", line 940, in _execute return func(request) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/_thrift_gen/TCLIService/TCLIService.py", line 175, in OpenSession return self.recv_OpenSession() File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/_thrift_gen/TCLIService/TCLIService.py", line 193, in recv_OpenSession result.read(self._iprot) File "/usr/lib/python2.6/site-packages/impala/_thrift_gen/TCLIService/TCLIService.py", line 1109, in read fastbinary.decode_binary(self, iprot.trans, (self.__class__, self.thrift_spec)) AttributeError: 'TBufferedTransport' object has no attribute 'trans' ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/26/1493177392_630187.png)

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在安装impala上遇到了一个问题 因为本人目前使用的系统是centos6.5,搭建了hadoop-2.5.0(非cdh,无cm)的集群,部署了hive-1.2.1以及mysql,但是不知道怎么把impala部署在apache hadoop上,也不能重新换用cdh hadoop,想问一下有没有可以在hadoop-2.5.0上安装相应版本impala的资料和方法?

impala catalog起不来 报错如下

log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info. E0511 11:33:51.635500 13048 catalog.cc:66] java.lang.IllegalStateException: java.lang.NumberFormatException: For input string: "0s" at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool$MetaStoreClient.<init>(MetaStoreClientPool.java:59) at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool$MetaStoreClient.<init>(MetaStoreClientPool.java:49) at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool.addClients(MetaStoreClientPool.java:116) at com.cloudera.impala.catalog.Catalog.<init>(Catalog.java:89) at com.cloudera.impala.catalog.CatalogServiceCatalog.<init>(CatalogServiceCatalog.java:102) at com.cloudera.impala.service.JniCatalog.<init>(JniCatalog.java:78) Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "0s" at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65) at java.lang.Long.parseLong(Long.java:441) at java.lang.Long.parseLong(Long.java:483) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getLong(Configuration.java:1113) at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.getLongVar(HiveConf.java:913) at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.getLongVar(HiveConf.java:926) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.init(HiveMetaStore.java:351) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore$HMSHandler.<init>(HiveMetaStore.java:289) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.<init>(RetryingHMSHandler.java:56) at org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler.getProxy(RetryingHMSHandler.java:61) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStore.newHMSHandler(HiveMetaStore.java:4014) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:120) at org.apache.hadoop.hive.metastore.HiveMetaStoreClient.<init>(HiveMetaStoreClient.java:103) at com.cloudera.impala.catalog.MetaStoreClientPool$MetaStoreClient.<init>(MetaStoreClientPool.java:56) ... 5 more

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