Spark Kudu 结合

Kudu的背景

Hadoop中有很多组件，为了实现复杂的功能通常都是使用混合架构，

Hbase：实现快速插入和修改，对大量的小规模查询也很迅速
HDFS/Parquet + Impala/Hive：对超大的数据集进行查询分析，对于这类场景， Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势。
HDFS/Parquet + Hbase:这种混合架构需要每隔一段时间将数据从hbase导出成Parquet文件，然后用impala来实现复杂的查询分析
以上的架构没办法把复杂的实时查询集成在Hbase上

Kudu的设计

Kudu是对HDFS和HBase功能上的补充，能提供快速的分析和实时计算能力，并且充分利用CPU和I/O资源，支持数据原地修改，支持简单的、可扩展
的数据模型。
Kudu的定位是提供”fast analytics on fast data”，kudu期望自己既能够满足分析的需求（快速的数据scan)，也能够满足查询的需求（快速的随机访问）。它定位OLAP和少量的OLTP工作流，如果有大量的random accesses，官方建议还是使用HBase最为合适

Kudu的结构

其实跟Hbase是有点像的

Kudu的使用

1：支持主键（类似关系型数据库）
2：支持事务操作，可对数据增删改查数据
3：支持各种数据类型
4：支持 alter table。可删除列（非主键）
5：支持 INSERT, UPDATE, DELETE, UPSERT
6：支持Hash，Range分区
进入Impala-shell -i node1ip
具体的CURD语法可以查询官方文档，我就不一一列了
http://kudu.apache.org/docs/kudu_impala_integration.html
建表
Create table kudu_table (Id string,Namestring,Age int,
Primary key(id,name)
)partition by hash partitions 16
Stored as kudu;
插入数据
Insert into kudu_table
Select * from impala_table;
注意
以上的sql语句都是在impala里面执行的。Kudu和hbase一样都是nosql查询的，Kudu本身只提供api。impala集成了kudu。

Kudu Api

奉上我的Git地址：
https://github.com/LinMingQiang/spark-util/tree/spark-kudu

Scala Api

pom.xml

<dependency>

    <groupId>org.apache.hive</groupId>

    <artifactId>hive-metastore</artifactId>

    <version>1.1.0</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.apache.hive</groupId>

    <artifactId>hive-jdbc</artifactId>

    <version>1.1.0</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.apache.hive</groupId>

    <artifactId>hive-service</artifactId>

    <version>1.1.0</version>

    <exclusions>

        <exclusion>

            <artifactId>servlet-api</artifactId>

            <groupId>javax.servlet</groupId>

        </exclusion>

    </exclusions>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.apache.kudu</groupId>

    <artifactId>kudu-client</artifactId>

    <version>1.3.0</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.apache.spark</groupId>

    <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>

    <version>1.6.0</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.kududb</groupId>

    <artifactId>kudu-spark_2.10</artifactId>

    <version>1.3.1</version>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.apache.kudu</groupId>

    <artifactId>kudu-mapreduce</artifactId>

    <version>1.3.1</version>

    <exclusions>

        <exclusion>

            <artifactId>jsp-api</artifactId>

            <groupId>javax.servlet.jsp</groupId>

        </exclusion>

        <exclusion>

            <artifactId>servlet-api</artifactId>

            <groupId>javax.servlet</groupId>

        </exclusion>

    </exclusions>

        val client = new KuduClientBuilder("master2").build()

    val table = client.openTable("impala::default.kudu_pc_log")

    client.getTablesList.getTablesList.foreach { println }

    val schema = table.getSchema();

    val kp = KuduPredicate.newComparisonPredicate(schema.getColumn("id"), KuduPredicate.ComparisonOp.EQUAL, "1")

    val scanner = client.newScanTokenBuilder(table)

      .addPredicate(kp)

      .limit(100)

      .build()

    val token = scanner.get(0)

    val scan = KuduScanToken.deserializeIntoScanner(token.serialize(), client)

    while (scan.hasMoreRows()) {

      val results = scan.nextRows()

      while (results.hasNext()) {

        val rowresult = results.next();

        println(rowresult.getString("id"))

      }

    }

Spark Kudu Api

val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Test"))

  val sparksql = new SQLContext(sc)

  import sparksql.implicits._

  val a = new KuduContext(kuduMaster, sc)

def getKuduRDD() {

    val tableName = "impala::default.kudu_pc_log"

    val columnProjection = Seq("id", "name")

    val kp = KuduPredicate.newComparisonPredicate(new ColumnSchemaBuilder("id", Type.STRING).build(), KuduPredicate.ComparisonOp.EQUAL, "q")

    val df = a.kuduRDD(sc, tableName, columnProjection,Array(kp))

    df.foreach { x => println(x.mkString(",")) }

  }

 def writetoKudu() {

    val tableName = "impala::default.student"

    val rdd = sc.parallelize(Array("k", "b", "a")).map { n => STU(n.hashCode, n) }

    val data = rdd.toDF()

    a.insertRows(data, tableName)

  }

  case class STU(id: Int, name: String)

小结

Kudu简单来说就是加强版的Hbase，除了像hbase一样可以高效的单条数据查询，他的表结构是类型关系型数据库的。集合impala可以达到复杂sql的实时查询。适合做OLAP（官方也是这么定位的）
Kudu本质上是将性能的优化，寄托在以列式存储为核心的基础上，希望通过提高存储效率，加快字段投影过滤效率，降低查询时CPU开销等来提升性能。而其他绝大多数设计，都是为了解决在列式存储的基础上支持随机读写这样一个目的而存在的。比如类Sql的元数据结构，是提高列式存储效率的一个辅助手段，唯一主键的设定也是配合列式存储引入的定制策略，至于其他如Delta存储，compaction策略等都是在这个设定下为了支持随机读写，降低latency不确定性等引入的一些Tradeoff方案。
官方测试结果上，如果是存粹的随机读写，或者单行的检索请求这类场景，由于这些Tradeoff的存在，HBASE的性能吞吐率是要优于Kudu不少的（2倍到4倍），kudu的优势还是在支持类SQL检索这样经常需要进行投影操作的批量顺序检索分析场合。目前kudu还处在Incubator阶段，并且还没有成熟的线上应用（小米走在了前面，做了一些业务应用的尝试），在数据安全，备份，系统健壮性等方面也还要打个问号，所以是否使用kudu，什么场合，什么时间点使用，是个需要好好考量的问题；）