Apache Impala 是一款采用大规模并行处理（MPP）架构、面向开放数据和开放表格式实现的原生查询引擎。

在本次演讲中，我们将分享过去一年 Impala 社区的更新，包括即将发布的 5.0 版本的亮点：

• 与 Apache Iceberg 更深度的集成，包括在行级血缘（row lineage）和删除向量（deletion vectors）等 Iceberg v3 能力上的进展；REST catalog 支持；以及元数据处理和表维护方面更广泛的改进。
• 基于 Calcite 的查询规划器（query planner）的一个重大里程碑，包括各种优化和针对边缘场景的正确性修复，目标是在最关键的场合追平或超越旧版规划器。
• Catalog 可扩展性与可观测性的改进，包括 catalogd HA 的热故障转移（warm failover）、HMS 增量事件处理，以及对 local-catalog 模式的增强。
• 执行侧的改进，例如中间结果缓存、数组的延迟物化（late materialization）、更精确的内存估算以及相关优化。
• 在负载管理、admissiond、OpenTelemetry 集成以及其他运维和生态面向特性方面的额外工作。 我们还将简要介绍面向未来版本正在推进的工作，例如基于历史的优化器（History-based Optimizer）、PIVOT/UNPIVOT 支持、AI Query Profile Analyzer 等。

讲师:

Quanlong Huang：Cloudera，Senior Staff Engineer

Quanlong Huang 是 Cloudera 的软件工程师。过去 8 年多以来，他持续为 Apache Impala 项目做贡献。他是 Apache Impala 的 committer 和 PMC 成员，也是 Apache ORC 的 committer，并参与了 Apache Hive、Apache Hadoop、Apache Thrift 等其他开源项目的贡献。