MPP是massively parallelprocessing（大量并行处理）。
Impala是一种新型的MPP查询引擎，每个SQL会同时在多个工作节点上执行，这些工作节点做查询任务的一部分，然后通过网络传递到下一个子任务，中间结果并不会落地。
Impala可以处理的数据包含：HBASE，HDFS，KUDU。

架构图展示impala的架构以及Impala sql查询的执行流程。
词汇表：

• ODBC：open database connection（开放的数据库连接）
• statement：message synchronization node for impala（消息同步节点）
• Catalog：Metadata Service Node in impala（元数据服务节点）
• Impalad：在impala系统中的任务执行节点
• Query Planner：Query Plan Tree（SQL执行计划生成器）
• Coordinator：coordinator节点提供外部的查询接口，包含beeswax接口和hiveserver2接口

1. 发送sql查询到impalad
   客户端通过beeswax或者hiveserver2接口发送sql查询到impalad节点。
2. 生成单独的和分布式的执行计划
   当被FE模块处理后，通过Analyser依次进行词法分析，语法分析，语义分析，查询重写，生成关于SQL信息，基于这个信息，Planner生成单独的执行计划，这个计划是一个树，包含planNodes和一些sql优化。
3. 执行分布式计划
   BE生成分布式执行计划树，根据数据分布情况，Fragment分布到不同的Impala节点，每个Impala节点接收Fragment，传递到backend模块，进行Fragment的执行处理。
4. Fragment之间的数据依赖
   每个Fragment的执行输出通过DataStreamSink发送到下一个Fragment，通过下一个Fragment的ExchangeNode接收。在Fragment操作阶段，当前的运行状态会持续报告到Coordinator节点。
5. 数据汇总
   查询SQL需要一个单独的Fragment进行数据汇总，这个Fragment仅仅运行在coordinator，多个backends的执行输出会得到汇总，然后转化为ResultSet信息。
6. 读取查询输出
   客户端调用接口，得到ResultSet，读取查询结果，最终客户端调用CloseOperation关闭查询。

• FE：在impala代码中C++实现的后端部分
• BE：在impala代码中Java实现的前端部分
• Backend：在impala节点中任务执行模块，提供接口为任务执行
• Analyzer：impalad提供的sql解析器
• Fragment：一个分布式执行计划的子任务（是执行计划树的子树）
• ExchangeNode：一个特定的PlanNode，它会处理上一个Fragment传递过来的数据
• DataStreamSink：这个并不是PlanNode，它的任务是传递当前的Fragment输出到不同节点。

1. 中间结果并不会落地
2. 查询SQL被解析成可并行执行