时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：7人阅读
原 Impala SQL 语言元素（翻译）
本文来源于http://my.oschina.net/weiqingbin/blog/189413#OSC_h2_2
摘要 http://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/Impala/latest/Installing-and-Using-Impala/ciiu_langref_sql.html
目录[-]
Impala SQL 语言元素(Elements)
Impala SQL 方言支持一组标准元素(a range of standard elements)，加上许多大数据方面的扩展，用于数据加载和数据仓库方面。
注意：
在之前的 Impala beta 版中，在 impala-shell 中每一语句结束时的分号是可选的。现在 impala-shell 支持多行命令，以便于从脚本文件中复制粘贴代码，这样每一语句结束时的分号是必需的。
下面章节演示了 Impala 中 SQL 语言的主要语句、子句以及其他元素。
继续阅读：
ALTER TABLE 语句
ALTER TABLE 语句用来修改现有表的结构或属性。在 Impala 里，这是一个逻辑操作，更新了 Impala 和 Hive 共用的 metastore 数据库中表的元数据； ALTER TABLE 语句不会对实际的数据文件进行重写、移动等操作。因此，你可能需要相应的物理文件系统操作才能实现移动数据文件到不同的 HDFS 目录，重写数据文件来包含其他字段，或转换成不同的文件格式。
重命名表:
ALTER TABLE old_name RENAME TO new_name;
对于内部表，这一操作实际地修改了包含数据文件的 HDFS 目录名；原始目录将不再存在。通过修改表名前面的数据库名，你可以把一个数据库中的内部表(包括对应的数据目录)移动到另一个数据库。例如：
create database d1;
create database d2;
create database d3;
use d1;
create table mobile (x int);
use d2;
-- 移动其他数据库中的表到当前数据库
alter table d1.mobile rename to mobile;
use d1;
-- 移动一个数据库中的表达哦另一个数据库
alter table d2.mobile rename to d3.mobile;
修改 Impala 查找表的相关数据文件的物理位置：
ALTER TABLE table_name SET LOCATION ‘hdfs_path_of_directory‘;
指定的路径是数据文件所在的完整路径，或者是不存在被创建的路径。Impala 不会创建该表名下面的额外子目录。Impala 不会移动任意数据文件到新位置，也不会修改这一目录下现存的数据文件。
修改 TBLPROPERTIES 和 SERDEPROPERTIES 列的键值对:
ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES (‘key1‘=‘value1‘, ‘key2‘=‘value2‘, ...);
ALTER TABLE table_name SET SERDEPROPERTIES (‘key1‘=‘value1‘, ‘key2‘=‘value2‘, ...);
TBLPROPERTIES 子句是将任意用户指定数据项与特定表关联起来的主要方法(The TBLPROPERTIES clause is primarily a way to associate arbitrary user-specified data items with a particular table)。SERDEPROPERTIES 子句设置表如何读写，在 Hive 中许多情况下需要，实际在 Impala 中未使用(The SERDEPROPERTIES clause sets up metadata defining how tables are read or written, needed in some cases by Hive but not actually used by Impala)。参考 CREATE TABLE Statement 了解这些子句的详细信息。参考 Setting Statistics Manually through ALTER TABLE 中的使用表属性来微调相关表统计信息的性能的例子(for an example of using table properties to fine-tune the performance-related table statistics)。
重组表中的列:
ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (column_defs);
ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (column_defs);
ALTER TABLE table_name CHANGE column_name new_name new_spec;
ALTER TABLE table_name DROP column_name;
其中 column_spec 与 CREATE TABLE 语句中相同：列名,列数据类型,以及可选的列备注。你可以一次添加多个列。无论是添加单个列还是多个列，都需要用括号括起来。当替换列时，原有列的定义都被废弃。你可能会在收到一组新的有不同数据类型或不同顺序的列的数据文件时使用这一技术(数据文件会被保留，因此当新列与旧列不兼容时，需要在执行进一步的查询前，使用 INSERT OVERWRITE 或 LOAD DATA OVERWRITE 语句替换所有的数据)。
你可以使用 CHANGE 子句重命名某一个列，或转换现存的列为其他类型，例如在 STRING 和 TIMESTAMP 之间转换，或者在 INT 与 BIGINT 之间转换。一次只能删除一个列；想要删除多个列，需要执行多次 ALTER TABLE 语句，或者在单个 ALTER TABLE ... REPLACE COLUMNS 语句中定义一组新的列。
修改 Impala 中表期望的文件格式(To change the file format that Impala expects table data to be in):
ALTER TABLE table_name SET FILEFORMAT { PARQUET | PARQUETFILE | TEXTFILE | RCFILE | SEQUENCEFILE }
因为本操作只是修改表的元数据，对现存的数据，你必须使用 Impala 之外的 Hadoop 技术对已有的数据进行转换。之后再在 Impala 中使用 INSERT 语句创建的数据将使用新的格式。你不能指定文本文件的分隔符；文本文件的分隔符必须是逗号。
为了添加或删除表的分区， 表必须已经是分区表(也就是说，使用带 PARTITIONED BY 子句创建的表)。分区是一个 HDFS 中的实际目录，目录名包含特定列的值(partition key，分区键)。假如必要，Impala 的 INSERT 语句会创建分区，因此 ALTER TABLE ... ADD PARTITION 语句的主要用途是通过移动或复制已有的数据文件到分区对应的 HDFS 目录来导入数据。DROP PARTITION 子句用于删除一组指定分区键值对应的 HDFS 目录和对应的数据文件；例如，假如你总是分析最近 3 个月数据的价值，在每个月初你就可以删除掉不再需要的最老的那个分区的数据。删除分区会减少表相关的元数据数量，减轻计算查询计划的复杂度，从而可以简化和提升分区表的查询速度，特别是连接查询。下面展示了 ADD PARTITION 和 DROP PARTITION 子句。
-- 创建一个空的分区模式的表
create table part_t (x int) partitioned by (month string);
-- 创建一个空分区，下面将从其他源复制数据文件到这个分区
alter table part_t add partition (month=‘January‘);
-- 变更相关数据后，执行 REFRESH 语句使得数据对 Impala 可见
refresh part_t;
-- 然后，添加下一月份
alter table part_t add partition (month=‘February‘);
-- 现在不再需要一月份数据
alter table part_t drop partition (month=‘January‘);
-- 假如表是根据月份、年份分区，执行类似语句：
-- alter table part_t drop partition (year=2003,month=‘January‘);
-- 这将需要 12 个 ALTER TABLE 语句来删除 2003 整年的数据
分区键的值可以是任意常数表达式，不需要引用标中的列(The value specified for a partition key can be an arbitrary constant expression, without any references to columns).例如：
alter table time_data add partition (month=concat(‘Decem‘,‘ber‘));
alter table sales_data add partition (zipcode = cast(9021 * 10 as string));
使用注意：
在 ALTER TABLE 语句中，必须包括所有的分区列(Whenever you specify partitions in an ALTER TABLE statement, you must include all the partitioning columns in the specification)。
对于内部表(Impala 管理表)和外部表(数据文件在任意位置)来说，之前的绝大多数操作是一致的。唯一的列外是重命名表；对外部表来说，相关的数据目录不会被重命名或移动。
假如为了负载均衡的原因，在 impala-shell 会话中连接到了不同的 Impala 节点，可以启用 SYNC_DDL 查询选项以使得每一 DDL 语句在新的或修改的元数据被所有 Impala 节点接受前等待，直到都被接受后才返回。参考 SYNC_DDL 了解详细信息。
注意：
重组表和其关联的数据文件的另一种方法是使用 CREATE TABLE 语句创建一个与原始表不同的表，然后使用 INSERT 语句复制转换或重新排序的数据到新表。ALTER TABLE 的优势是避免了数据文件的重复复制，允许你使用熟悉的 Hadoop 技术以一种节省空间的方式来重组巨大容量的数据。
语句类型: DDL
ALTER VIEW 语句
修改视图里的查询，或相关的数据库和/或视图的名称。
因为视图是一种纯逻辑结构(一个查询的别名)没有实际的数据，ALTER VIEW 只执行 metastore 数据库中元数据的修改，不涉及 HDFS 中的任意数据文件。
ALTER VIEW [database_name.]view_name AS select_statement
ALTER VIEW [database_name.]view_name RENAME TO [database_name.]view_name
假如为了负载均衡的原因，在 impala-shell 会话中连接到了不同的 Impala 节点，可以启用 SYNC_DDL 查询选项以使得每一 DDL 语句在新的或修改的元数据被所有 Impala 节点接受前等待，直到都被接受后才返回。参考 SYNC_DDL 了解详细信息。
例子：
create table t1 (x int, y int, s string);
create table t2 like t1;
create view v1 as select * from t1;
alter view v1 as select * from t2;
alter view v1 as select x, upper(s) s from t2;
执行 DESCRIBE FORMATTED 语句来查看视图的定义，这将显示原始 CREATE VIEW 中的查询：
[localhost:21000] > create view v1 as select * from t1;
[localhost:21000] > describe formatted v1;
Query finished, fetching results ...
+------------------------------+------------------------------+----------------------+
| name | type | comment |
+------------------------------+------------------------------+----------------------+
| # col_name | data_type | comment |
| | NULL | NULL |
| x | int | None |
| y | int | None |
| s | string | None |
| | NULL | NULL |
| # Detailed Table Information | NULL | NULL |
| Database: | views | NULL |
| Owner: | cloudera | NULL |
| CreateTime: | Mon Jul 08 15:56:27 EDT 2013 | NULL |
| LastAccessTime: | UNKNOWN | NULL |
| Protect Mode: | None | NULL |
| Retention: | 0 | NULL |
| Table Type: | VIRTUAL_VIEW | NULL |
| Table Parameters: | NULL | NULL |
| | transient_lastDdlTime | 1373313387 |
| | NULL | NULL |
| # Storage Information | NULL | NULL |
| SerDe Library: | null | NULL |
| InputFormat: | null | NULL |
| OutputFormat: | null | NULL |
| Compressed: | No | NULL |
| Num Buckets: | 0 | NULL |
| Bucket Columns: | [] | NULL |
| Sort Columns: | [] | NULL |
| | NULL | NULL |
| # View Information | NULL | NULL |
| View Original Text: | SELECT * FROM t1 | NULL |
| View Expanded Text: | SELECT * FROM t1 | NULL |
+------------------------------+------------------------------+----------------------+
Returned 29 row(s) in 0.05s
语句类型: DDL
AVG 函数
返回一组数字的均值的聚合函数。它唯一的参数是一个数值列、或者基于列返回数值的函数或表达式(Its single argument can be numeric column, or the numeric result of a function or expression applied to the column value)。指定列中值为 NULL 的行将被忽略。假如表为空，或者输入 AVG 的值都是 NULL，则 AVG 返回 NULL。
当查询包含 GROUP BY 子句，返回每一个分组组合的一个值。
返回类型: DOUBLE
例子:
-- 计算所有非空行的均值
insert overwrite avg_t values (2),(4),(6),(null),(null);
-- 上面表中的均值是 4: (2+4+6) / 3. 两个 NULL 值被忽略
select avg(x) from avg_t;
-- 计算特定行的均值(Average only certain values from the column)
select avg(x) from t1 where month = ‘January‘ and year = ‘2013‘;
-- 在计算均值前进行计算
select avg(x/3) from t1;
-- 在计算均值前对列进行函数运算
-- 这里把所有 NULL 的行替换为 0
-- 这样值为 NULL 的行也会作为均值计算的因子
select avg(isnull(x,0)) from t1;
-- 对 string 列使用某些返回值为数字的函数，然后计算均值
-- 假如某行 s 的值包含 NULL，则 length(s) 函数也返回 NULL，该行被忽略
select avg(length(s)) from t1;
-- 也可以与 DISTINCT 和/或 GROUP BY 组合使用
-- 返回多于一个的结果
select month, year, avg(page_visits) from web_stats group by month, year;
-- 在执行计算前过滤重复的值
select avg(distinct x) from t1;
-- 执行计算后过滤输出的值
select avg(x) from t1 group by y having avg(x) between 1 and 20;
BETWEEN 操作符
在 WHERE 子句中，将表达式与下限和上限比较。当表达式大于等于下限，并且小于等于上限，则表达式比较成功。假如上限下限互换，也就是说下限大于上限，那么就不匹配任何值。
语法: expression BETWEEN lower_bound AND upper_bound
数据类型: 通常使用数字类型。适用于任何类型但不是很实用的 BOOLEAN(Works with any data type, although not very practical for BOOLEAN values)。 (BETWEEN false AND true 会匹配所有的 BOOLEAN 值)。必要时使用 CAST() 函数来确保下限和上限值是兼容的数据类型。假如必要的时候调用 string 或 date/time 函数来提取或转换相关的比较部分，特别是值可以转换成数字的时候。
使用注意：使用短字符串操作数时要当心(Be careful when using short string operands)。以上限的字符串开始的长字符串将不被包含，因为它被认为是大于上限(A longer string that starts with the upper bound value will not be included, because it is considered greater than the upper bound)。例如，BETWEEN ‘A‘ and ‘M‘ 将不会匹配字符串 ‘Midway‘。假如必要，使用例如 upper(), lower(), substr(), trim(), 等等函数以确保比较如预期执行。
例子:
-- 返回1到6月的值，包括1跟6月.
select c1 from t1 where month between 1 and 6;
-- 返回以‘A‘ 到 ‘M‘ 开头的名字
-- 只检测第一个字符以确保所有以 ‘M‘ 开头的名称符合
-- 进行大小写敏感的比较以配合不同大小写约定的名称(Do a case-insensitive comparison to match names with various capitalization conventions)
select last_name from customers where upper(substr(last_name,1,1)) between ‘A‘ and ‘M‘;
-- 返回每个月第一周的数据
select count(distinct visitor_id)) from web_traffic where dayofmonth(when_viewed) between 1 and 7;
BIGINT 数据类型
8字节的整数类型，用于 CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 语句。
范围: -9223372036854775808 .. 9223372036854775807。没有无符号子类型。
转换: Impala 自动转换为浮点类型(FLOAT or DOUBLE)。 使用 CAST() 函数转换成 TINYINT, SMALLINT, INT, STRING, or TIMESTAMP。数值 N 转换成 TIMESTAMP 时，是转换成从 1970年1月1日开始的 N 秒。
相关信息: INT Data Type, SMALLINT Data Type, TINYINT Data Type, Mathematical Functions
BOOLEAN 数据类型
用于 CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 语句的数据类型，表示一个单一的 true/false 的选择。
范围: TRUE or FALSE。不要使用引号引起 TRUE 和 FALSE 的字符值。你可以使用大写、小写或混合格式的值。表中返回的值都是小写的 true 或 false。
转换: Impala 不会自动转换其他类型为 BOOLEAN。可以使用 CAST() 转换任意 integer 或 float-point 类型为 BOOLEAN: 0 表示 false，其他非零值转化为 true。STRING 不能转换为 BOOLEAN，尽管 BOOLEAN 可以转换为 STRING，其中 true 对应 ‘1‘ 而 false 对应 ‘0‘。
相关信息: Conditional Functions
注释
Impala 支持大家熟悉的 SQL 注释风格：
例如：
-- 本行是表的注释
create table ...;
/*
本还是查询的多行注释
*/
select ...;
select * from t /* 这是查询的嵌入式注释 */ where ...;
select * from t -- 这是多行命令中的尾部注释
where ...;
比较操作
Impala 支持大家熟悉的比较操作用于检测相等、存在并为列数据类型排序：
COMPUTE STATS 语句
采集关于表和相关列与分区中数据的数据量和分布(Gathers information about volume and distribution of data in a table and all associated columns and partitions)。这些信息被存放在 metastore 数据库中，被 Impala 用于帮助优化查询。假设 Impala 可以判断表的大小，有许多或几个的不同的值，那么它可以为连接查询或插入操作组织适当的并行操作。了解这一语句采集的几种信息，参见 Table Statistics。
使用注意:
原来 Impala 依靠用户运行 Hive ANALYZE TABLE 语句，但这一方法采集的统计信息被证明是缓慢和不可靠的。Impala 的 COMPUTE STATS 语句是从底层向上构建，以提高可用性和用户友好度。你可以运行一个单独的 Impala COMPUTE STATS 语句来采集包括 table 和 column 的统计信息，而不是为表和列的统计信息分别运行 Hive ANALYZE TABLE 语句。
COMPUTE STATS 也可以采集 HBase 表的信息。采集的 HBase 表的统计信息与 HDFS-backed 表的有所不同，但当 HBase 表执行连接查询时，统计信息仍被用于优化。
相关信息参见 SHOW Statement, Table Statistics, and Column Statistics。
例子:
本例中展示了 T1 和 T2 两个表，其中 T1.ID 和 T2.PARENT 存在父子关系，有少量的不同的值链接。T1 是小表，而 T2 大概有 100K 行。最初，统计信息包括物理度量如文件的数量，总大小，以及定长列如 INT 类型的大小度量。未知值表示为 -1。为每个表运行 COMPUTE STATS 之后，SHOW STATS 语句中有更多信息可用。假如你运行一个涉及这两个表的连接查询，你需要统计这两个表以获得最优化的查询。
[localhost:21000] > show table stats t1;
Query: show table stats t1
+-------+--------+------+--------+
| #Rows | #Files | Size | Format |
+-------+--------+------+--------+
| -1 | 1 | 33B | TEXT |
+-------+--------+------+--------+
Returned 1 row(s) in 0.02s
[localhost:21000] > show table stats t2;
Query: show table stats t2
+-------+--------+----------+--------+
| #Rows | #Files | Size | Format |
+-------+--------+----------+--------+
| -1 | 28 | 960.00KB | TEXT |
+-------+--------+----------+--------+
Returned 1 row(s) in 0.01s
[localhost:21000] > show column stats t1;
Query: show column stats t1
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| Column | Type | #Distinct Values | #Nulls | Max Size | Avg Size |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| id | INT | -1 | -1 | 4 | 4 |
| s | STRING | -1 | -1 | -1 | -1 |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
Returned 2 row(s) in 1.71s
[localhost:21000] > show column stats t2;
Query: show column stats t2
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| Column | Type | #Distinct Values | #Nulls | Max Size | Avg Size |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| parent | INT | -1 | -1 | 4 | 4 |
| s | STRING | -1 | -1 | -1 | -1 |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
Returned 2 row(s) in 0.01s
[localhost:21000] > compute stats t1;
Query: compute stats t1
+-----------------------------------------+
| summary |
+-----------------------------------------+
| Updated 1 partition(s) and 2 column(s). |
+-----------------------------------------+
Returned 1 row(s) in 5.30s
[localhost:21000] > show table stats t1;
Query: show table stats t1
+-------+--------+------+--------+
| #Rows | #Files | Size | Format |
+-------+--------+------+--------+
| 3 | 1 | 33B | TEXT |
+-------+--------+------+--------+
Returned 1 row(s) in 0.01s
[localhost:21000] > show column stats t1;
Query: show column stats t1
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| Column | Type | #Distinct Values | #Nulls | Max Size | Avg Size |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| id | INT | 3 | 0 | 4 | 4 |
| s | STRING | 3 | 0 | -1 | -1 |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
Returned 2 row(s) in 0.02s
[localhost:21000] > compute stats t2;
Query: compute stats t2
+-----------------------------------------+
| summary |
+-----------------------------------------+
| Updated 1 partition(s) and 2 column(s). |
+-----------------------------------------+
Returned 1 row(s) in 5.70s
[localhost:21000] > show table stats t2;
Query: show table stats t2
+-------+--------+----------+--------+
| #Rows | #Files | Size | Format |
+-------+--------+----------+--------+
| 98304 | 1 | 960.00KB | TEXT |
+-------+--------+----------+--------+
Returned 1 row(s) in 0.03s
[localhost:21000] > show column stats t2;
Query: show column stats t2
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| Column | Type | #Distinct Values | #Nulls | Max Size | Avg Size |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
| parent | INT | 3 | 0 | 4 | 4 |
| s | STRING | 6 | 0 | -1 | -1 |
+--------+--------+------------------+--------+----------+----------+
Returned 2 row(s) in 0.01s
COUNT 函数
返回满足一定条件记录的行数或非空行的行数的聚合函数：
当查询中包含 GROUP BY 子句时，we
Return type: BIGINT
Examples:
-- 表中有多少行，不关心是否有 NULL 值
select count(*) from t1;
-- 表中有多少 c1 列的值不为空的行
select count(c1) from t1;
-- 计算满足条件的行数
-- 另外, * 包括 NULL, 因此 COUNT(*) 可能比 COUNT(col) 的值大.
select count(*) from t1 where x > 10;
select count(c1) from t1 where x > 10;
-- 可以与 DISTINCT 和/或 GROUP BY 操作联合使用
-- 联合使用 COUNT 和 DISTINCT 查找唯一值的个数
-- 在 COUNT(DISTINCT ...) 语法中必须使用列名而不是 *
-- c1 包含空值的行不会统计
select count(distinct c1) from t1;
-- c1 或 c2 中包含空值的每一行都不会统计(Rows with a NULL value in _either_ column are not counted)
select count(distinct c1, c2) from t1;
-- 返回多个结果
select month, year, count(distinct visitor_id) from web_stats group by month, year;
CREATE DATABASE 语句
在 Impala 里，数据库是：
创建数据的语法如下：
CREATE (DATABASE|SCHEMA) [IF NOT EXISTS]database_name[COMMENT ‘database_comment‘]
[LOCATION hdfs_path];
数据库实际对应 HDFS 中 Impala 数据目录中的目录，目录名为数据库名+.db。假如 HDFS 中相关目录不存在则自动创建。所有数据库和它们相关的目录是顶层对象，没有逻辑或物理嵌套(All databases and their associated directories are top-level objects, with no physical or logical nesting)。
使用注意:
当创建数据库之后，在 impala-shell 会话中，使用 USE 语句切换为当前数据库。你可以不加数据库名前缀访问当前数据库中的表。
当第一次使用 impala-shell 连接到 Impala，默认的开始数据库是 (在执行任意的 CREATE DATABASE 或 USE 语句前) default。
当创建数据库之后，你的 impala-shell 会话或其他的连接到相同节点的 impala-shell 会话可以立即访问该数据库。当通过其他节点的 Impala 守护进程访问该数据库时，应先执行 INVALIDATE METADATA 语句
假如为了负载均衡的原因，在 impala-shell 会话中连接到了不同的 Impala 节点，可以启用 SYNC_DDL 查询选项以使得每一 DDL 语句在新的或修改的元数据被所有 Impala 节点接受前等待，直到都被接受后才返回。参考 SYNC_DDL 了解详细信息。
例子:
create database first;
use first;
create table t1 (x int);
create database second;
use second;
-- 数据库中的表以数据库名作为它的命名空间
-- 不同的数据库中可以有同名的表
create table t1 (s string);
create database temp;
-- 创建数据库后没有使用 USE 语句切换数据库，而是通过数据库名前缀来标识表
create table temp.t2 (x int, y int);
use database temp;
create table t3 (s string);
-- 当数据库被 USE 语句选中时，无法删除
drop database temp; ERROR: AnalysisException: Cannot drop current default database: temp -- The always-available database ‘default‘ is a convenient one to USE.
use default;
-- 删除数据库可以快速删除下面的所有表
drop database temp;
语句类型: DDL
CREATE FUNCTION 语句
创建一个用户定义函数(UDF)，当执行 SELECT 或 INSERT 操作时，可以实现自定义的逻辑。
语法:
创建标量函数(scalar UDF)与聚合函数(UDA)的语法不同。标量函数每行调用一次，执行单个函数(which is called once for each row and implemented by a single function)，而用户定义聚合函数执行多个函数跨越多组行的中间结果(which is implemented by multiple functions that compute intermediate results across sets of rows)。
执行 CREATE FUNCTION 语句创建标量函数：
CREATE FUNCTION [IF NOT EXISTS] [db_name.]function_name([arg_type[,arg_type...])
RETURNS return_type LOCATION ‘hdfs_path‘
SYMBOL=‘symbol_or_class‘
执行 CREATE AGGREGATE FUNCTION 语句创建 UDA：
CREATE [AGGREGATE] FUNCTION [IF NOT EXISTS] [db_name.]function_name([arg_type[,arg_type...])
RETURNSreturn_typeLOCATION ‘hdfs_path‘
[INIT_FN=‘function]
UPDATE_FN=‘function MERGE_FN=‘function [FINALIZE_FN=‘function]
标量与聚合函数:
最简单的一种用户定义函数每次调用时返回一个标量值，典型的是结果集中每一行返回一个值。这种普通的函数通常称为 UDF。用户定义聚合函数(UDA) 是一种特别的基于多行的内容产生单一值的 UDF。通常 UDA 会与 GROUP BY子句联合使用，压缩大的结果集到一个小的结果集，甚至对整表产生一个概述列(This general kind of function is what is usually meant by UDF. User-defined aggregate functions (UDAs) are a specialized kind of UDF that produce a single value based on the contents of multiple rows. You usually use UDAs in combination with a GROUP BY clause to condense a large result set into a smaller one, or even a single row summarizing column values across an entire table)。
使用 CREATE AGGREGATE FUNCTION 语句创建 UDA。 仅当创建 UDA 而不是 标量 UDF 时，INIT_FN, UPDATE_FN, MERGE_FN, FINALIZE_FN, INTERMEDIATE 子句被使用。
使用 *_FN 子句指定的函数在函数处理的不同阶段进行调用。
假如你对每一个相关的函数使用一致的命名约定，Impala 基于最初的子句可以自动的确定函数名称，因此其余的是可选的(If you use a consistent naming convention for each of the underlying functions, Impala can automatically determine the names based on the first such clause, so the others are optional)。
关于 UAD 的点对点(end-to-end)的例子，参见 User-Defined Functions for Impala.
使用注意:
假如为了负载均衡的原因，在 impala-shell 会话中连接到了不同的 Impala 节点，可以启用 SYNC_DDL 查询选项以使得每一 DDL 语句在新的或修改的元数据被所有 Impala 节点接受前等待，直到都被接受后才返回。参考 SYNC_DDL 了解详细信息。
语句类型: DDL
兼容性:
Impala 可以运行 Hive 中创建的 UDF，只要它使用 Impala-compatible 数据类型 (没有组合或嵌套列类型)。Hive 可以运行 Impala 中创建的基于 JAVA(Java-based)的 UDF，而不能使用 C++编写的 UDF。
更多信息: 参见 User-Defined Functions for Impala 了解更多 Impala 中 UDF 的背景信息，使用介绍和例子。
CREATE TABLE 语句
创建表并指定它的列的语法如下：
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name[(col_namedata_type[COMMENT ‘col_comment‘], ...)]
[COMMENT ‘table_comment‘]
[PARTITIONED BY (col_namedata_type[COMMENT ‘col_comment‘], ...)]
[
[ROW FORMATrow_format] [STORED ASfile_format]
]
[LOCATION ‘hdfs_path‘]
[WITH SERDEPROPERTIES (‘key1‘=‘value1‘, ‘key2‘=‘value2‘, ...)]
[TBLPROPERTIES (‘key1‘=‘value1‘, ‘key2‘=‘value2‘, ...)]
data_type
:primitive_typeprimitive_type
: TINYINT
| SMALLINT
| INT
| BIGINT
| BOOLEAN
| FLOAT
| DOUBLE
| STRING
| TIMESTAMP
row_format
: DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY ‘char‘ [ESCAPED BY ‘char‘]]
[LINES TERMINATED BY ‘char‘]
file_format:
PARQUET | PARQUETFILE
| TEXTFILE
| SEQUENCEFILE
| RCFILE
内部表和外部表:
Impala 默认创建 "内部" 表--由 Impala 管理表相关的数据文件，当表删除时同时实际删除数据文件。假如使用了 EXTERNAL 子句，Impala 将创建 "外部" 表--通常由 Impala 外部产生数据文件，并从它们原来的 HDFS 中的位置进行查询，当删除表时 Impala 不处理这些数据文件
分区表:
PARTITIONED BY 子句根据一个或多个指定列的值拆分数据文件。Impala 查询可以使用分区元数据来最小化读取和网络之间传递的数据，特别是连接查询时。更多信息参见 Partitioning.
指定文件格式:
STORED AS 子句标识了相关数据文件的格式。目前 Impala 可以查询超出其可以创建与插入数据的文件格式。对于 Impala 当前不支持的格式，在 Hive 中执行创建或数据载入操作。例如，Impala 可以创建 SequenceFile 表但是无法载入数据。这也是 Impala 处理各种压缩文件的特定格式(There are also Impala-specific procedures for using compression with each kind of file format)。关于与不同数据文件格式协作的详细信息，参见 How Impala Works with Hadoop File Formats。
默认(不使用 STORED AS 子句时)的，Impala 中表创建的数据文件是以 Ctrl-A 作为分隔符的文本文件。使用 ROW FORMAT 子句指定使用不同的分隔符生成或从文件提取数据，如 tab 或 |，或指定不同的行结束符，如回车或换行。当指定分隔符和行结束符号时，用 ‘\t‘ 表示 tab,‘\n‘ 表示回车, ‘\r‘ 表示换行。
ESCAPED BY 子句对通过 INSERT 语句插入到 Impala TEXTFILE 表的数据文件和已有的直接放置到 Impala 表目录中的文件都有效(你可以使用以下方式提取已有文件的数据：使用 CREATE EXTERNAL TABLE ... LOCATION 语句, 使用 LOAD DATA 语句, 或通过 HDFS 操作如 hdfs dfs -put file hdfs_path)。选择一种不会在文件中其他部分使用的字符作为转义字符，当字段值中出现分隔符时放在每个分隔符实例之前(Choose an escape character that is not used anywhere else in the file, and put it in front of each instance of the delimiter character that occurs within a field value)。被引号引起的字段表示 Impala 不需要对包含嵌入的分隔符的进行解析(Surrounding field values with quotation marks does not help Impala to parse fields with embedded delimiter characters)；引号标志它是组成整个列值的一部分。如下想用 \ 作为转义符，需要在 impala-shell 中使用 ESCAPED BY ‘\\‘ 进行指定。
克隆表:
使用以下语句，创建一个与其他表具有相同的列、备注、以及其他属性的空表。CREATE TABLE ... LIKE 语句包含一组子句集，当前只支持 LOCATION, COMMENT, STORED AS 子句：
CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] [db_name.]table_name
LIKE [db_name.]table_name
[COMMENT ‘table_comment‘]
[STORED ASfile_format]
[LOCATION ‘hdfs_path‘]
Note: 希望在一个操作中同时克隆表结构和数据，则使用下面介绍的 CREATE TABLE AS SELECT 语句。
当使用 CREATE TABLE ... LIKE 语句克隆现有表的结构时，新表与原表使用相同的文件格式，因此假如你想要使用不同的文件格式时使用 STORED AS 子句指定新的文件格式。
通常 Impala 不能直接创建 HBase 表，但 Impala 可以使用 CREATE TABLE ... LIKE 语句克隆 HBase 表，保留原始表的文件格式和元数据。
使用 CREATE TABLE ... LIKE 语句克隆 Avro 表时可能有一些例外情况。例如无法用此技术克隆一个设置了 Avro schema 但是没有列的 Avro 表。当有疑问时，在 Hive 中测试运行 CREATE TABLE ... LIKE 操作；如果也有问题，那么他通常在 Impala 中也不会正常。
如果原始表是分区表，新表会继承相同的分区键列。因为新表初始化为空表，它没有继承原始表的实际分区。使用插入数据或执行 ALTER TABLE ... ADD PARTITION 语句在新表上创建分区。
因为 CREATE TABLE ... LIKE 只是操作了表的元数据而不是表的物理数据，可以在之后执行 INSERT INTO TABLE 语句从原始表复制一些数据到新表，也可以同时转换为新的文件格式(对于一些文件格式，Impala 可以通过 CREATE TABLE ... LIKE 进行创建，但是不能插入这些文件格式的数据；这时候就必须使用 Hive 加载数据。参考 How Impala Works with Hadoop File Formats 了解详细信息)。
CREATE TABLE AS SELECT:
CREATE TABLE AS SELECT 语法同时完成创建基于<