kudu介绍及安装配置 介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作.此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apa…

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作.此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(i…

kudu的好处: 快速的olap 列式存储,Hadoop parquet 的一种替代方案 对数据的顺序处理和随机处理都很高效 * High availability. Tablet Servers and Masters use the Raft Consensus Algorithm, which ensures that as long as more than half the total number of replicas is available, the tablet is ava…

Kudu+Impala介绍 概述 Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目.Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询.Impala作为老牌的SQL解析引擎,其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证,Impala并没有自己的存储引擎,其负责解析SQL,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud…

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)静态数据: 以 HDFS 引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景.这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写. (2)动态数据: 以 HBase.Cassandra 作为存储引擎,适用于大数据随机读写场景.这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面…

Kudu 导读 什么是 Kudu 操作 Kudu 如何设计 Kudu 的表 Table of Contents 1. 什么是 Kudu 1.1. Kudu 的应用场景 1.2. Kudu 和其它存储工具的对比 1.3. Kudu 的设计和结构 2. Kudu 安装和操作 2.1. 准备初始环境 2.2. 配置 Yum 源 2.. 使用 Java 操作 Kudu 2.. 使用 Spark 操作 Kudu 4. Kudu 表和模式 1. 什么是 Kudu 导读 Kudu 的应用场景是什么? Kudu…

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作. 此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(…

本文由  网易云发布. 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统--kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那么同为分…

本文详细介绍了在Kettle中使用 Kudu API将数据写入Kudu中, 从本文可以学习到:1. 如何编写一个简单的 Kettle 的 Used defined Java class.2. 如何读取Kettle 每个记录的字段. 需要注意的是 getInteger() 返回的是Long 对象; 而获取 Timestamp 字段的方法是getDate(). 3. 如何调用Kudu API. 本Kettle示例非常简单, Data Grid 组件定义一些sample data(包含多种数据类型),…

每个Kudu 表必须设置Pimary Key(unique), 另外Kudu表不能设置secondary index, 经过实际性能测试, 本文给出了选择Kudu主键的几个策略, 测试结果纠正了我之前的习惯认知. 简单介绍测试场景: 表中有一个unqiue字段Id, 另外还有一个日期维度字段histdate, 有三种设置kudu PK的方法, 分别是:表设计方案1 (histdate, id)作为联合主键, 日期字段放在前. 表设计方案2 (id,histdate)作为联合主键, 日期字段放在后…