1.默认安装好yum2.需以root身份安装3.安装ntp yum install ntp -y4.启动ntp /etc/init.d/ntpd start|stop|restart5.添加安装包yum源 [cloudera-kudu] # Packages for Cloudera's Distribution for kudu, Version 0, on RedHat or CentOS 6 x86_64 name=Cloudera's Distribution for kudu, Ver…

建表: CREATE TABLE my_first_table ( id BIGINT, name STRING ) TBLPROPERTIES( 'storage_handler' = 'com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler', 'kudu.table_name' = 'my_first_table', 'kudu.master_addresses' = 'node1:7051', 'kudu.key_columns' = 'id' ); Fetc…

部署到Azure上的website,由于无法通过RDP的方式去登录查看log,所以我们只能通过FTP的方式或者kudu的方式进行查看,具体如下: 1.使用FTP账户和密码登录网站的KUDU界面: 如您的网站是http://testsqlazure.chinacloudsites.cn/,则kudu的url是http://testsqlazure.scm.chinacloudsites.cn/ 2.登录成功后,通过下面的方法获取日志: 关于kudu,可以参考:http://azure.micros…

Kudu White Paper http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/0-5-0/topics/kudu_resources.html http://getkudu.io/overview.html   Kudu is a new storage system designed and implemented from the ground up to fill this gap between high-throughput seq…

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(…

有人会问,为啥要用这个叫啥Kudu的,Kudu是啥? 就像官网所说,Kudu是一个针对Apache hadoop 平台而开发的列式存储管理器,在本菜鸟看来,它是一种介于hdfs与hbase的一种存储.它的优势在于: 1.OLAP工作的快速处理,也就是针对于查询,很快,很牛逼. 2.针对同时运行顺序和随机工作负载的情况性能很好. 3.高可用,Table server和master使用Raft Consensus Algorithm节点来保证高可用,什么是Raft Consunsus Algorit…

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…

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…

关于kudu的primary key The primary key may not be changed after the table is created. You must drop and recreate a table to select a new primary key. 创建之后主键列不能变更 The columns which make up the primary key must be listed first in the schema. 否则会报错: ImpalaR…

kudu 1.7 官方:https://kudu.apache.org/ 一 简介 kudu有很多概念,有分布式文件系统(HDFS),有一致性算法(Zookeeper),有Table(Hive Table),有Tablet(Hive Table Partition),有列式存储(Parquet),有顺序和随机读取(HBase),所以看起来kudu是一个轻量级的 HDFS + Zookeeper + Hive + Parquet + HBase,除此之外,kudu还有自己的特点,快速写入+读取,使…

当kudu有tserver下线或者迁移或者修改hostname之后,旧的tserver会一直以dead状态出现,并且tserver日志中会有大量的连接重试日志,一天的错误日志会有几个G, W0322 22:13:59.202749 16927 tablet_service.cc:290] Invalid argument: UpdateConsensus: Wrong destination UUID requested. Local UUID: e2f80a1fcf0c47f6b7f220a4…

七堇年:我们要有最朴素的生活与最遥远的梦想 . 即使明日天寒地冻,路远马亡.   加油! 之前入门的小错误总结,建表都会出错,真的好尴尬 还是要做好笔记 第一个错误: error:AnalysisException:Table property 'kudu.master_addresses' is required when the impalad startup flat -kudu_master_hosts is not used. answer:'kudu.master_addresses…

Kudu:    针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器. 使用场景:    适用于那些既有随机访问,也有批量数据扫描的复合场景.    高计算量的场景.    使用了高性能的存储设备,包括使用更多的内存.    支持数据更新,避免数据反复迁移.    支持跨地域的实时数据备份和查询.    kudu的关键机制:1.模仿数据库,以二维表的形式组织数据,创建表的时候需要指定schema.所以只支持结构化数据. 2.每个表指定一个或多个主键. 3.支持insert/update…

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…

Kudu+Impala很适合数据分析, 但直接使用Insert values语句往Kudu表插入数据, 效率实在不好, 测试下来insert的速度仅为80笔/秒. 原因也是显然的, Kudu本身写入效率很高, 但是Impala并没有做这方面优化, 观察下来每次Impala语句执行的overhead都太大了, 导致频繁小批次写入效率非常差, Kudu官方推荐使用Java API或Python API完成数据写入工作. 下面是使用Java API的测试用例, 也可以看出Kudu API的大致用法.…

Apache Kudu 支持Insert/Update/Delete 等写操作(Kudu 随机写效率也很高, 实测对一个窄表做全字段update, 其速度达到了Insert速度的88%, 而vertica的update效率比insert差很多), Kudu 表文件是列式数据格式(和Parquet格式类似), 所以Kudu是一个支持记录修改的分析型系统, Kudu+Impala组合起来就是一个很有竞争力的MPP架构. SQL on kudu 不同与SQL on hadoop, Hive 和其他 S…

kudu中的flume sink代码路径: https://github.com/apache/kudu/tree/master/java/kudu-flume-sink kudu-flume-sink默认使用的producer是 org.apache.kudu.flume.sink.SimpleKuduOperationsProducer public List<Operation> getOperations(Event event) throws FlumeException { try…

当客户端从Kudu的表中读取数据时,必须首先建立需要连接的系列tablet服务器. 通过执行tablet发现过程(如上所述)来确定包含要读取的主关键字范围的tablet的位置(读取不必在领导者tablet上发生,除非用户明确选择该选项).tablet随后使用扫描程序基于行集合(RowSets)和相关撤销(UNDO)或重做(REDO)增量记录生成最终行.首先,tablet必须确定包含基本记录的行集合(RowSet).然后扫描MemRowSet以及一个或多个DiskRowSets.最后,tablet…

写入操作是指需进行插入.更新或删除操作的一组行.需要注意的事项是Kudu强制执行主关键字的唯一性,主关键字是可以更改行的唯一标识符.为了强制执行此约束条件,Kudu必须以不同的方式处理插入和更新操作,并且这会影响tablet服务器如何处理写入 Kudu中的每个tablet包含预写式日志(WAL)和多个行集合(RowSet),它们是保存在存储器和磁盘上(被刷新时)的不相交的行集合. 写入操作先被提交到tablet的预写式日志(WAL),并根据Raft 一致性算法取得追随节点的同意,然后才会被添加到…

当创建Kudu客户端时,其会从主服务器上获取tablet位置信息,然后直接与服务于该tablet的服务器进行交谈.为了优化读取和写入路径,客户端将保留该信息的本地缓存,以防止他们在每个请求时需要查询主机的tablet位置信息.随着时间的推移,客户端的缓存可能会变得过时,并且当写入被发送到不再是tablet领导者的tablet服务器时,则将被拒绝.然后,客户端将通过查询主服务器发现新领导者的位置来更新其缓存.…

Kudu自身的架构,部分借鉴了Bigtable/HBase/Spanner的设计思想.论文的作者列表中,有几位是HBase社区的Committer/PBC成员,因此,在论文中也能很深刻的感受到HBase对Kudu设计的一些影响 Kudu的底层数据文件的存储,未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统,而是自行开发了一套可基于Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储系统.这套实现基于如下的几个设计目标: • 可提供快速的列式查询. • 可支持快速的随机更新 • 可提供更为稳…

对于impala而言,开发人员是可以通过JDBC连接impala的,有了JDBC,开发人员可以通过impala来间接操作kudu: maven导包: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.cloudera/ImpalaJDBC41 --> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <artifactId>ImpalaJDBC41</artifa…

开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据.这些属性包括表名, Kudu 主地址列表,以及表是否由 Impala (内部)或外部管理. Rename an Impala Mapping Table ( 重命名 Impala 映射表 ) ALTER TABLE kudu_PERSON RENAME TO my_new_table; 注意: 使用 ALTER TABLE ... RENAME语句重命名表仅重命名 Impala 映射表,无论该表是内部还是外部表.…

将数据插入 Kudu 表 impala 允许使用标准 SQL 语句将数据插入 Kudu 插入单个值 创建表: CREATE TABLE my_first_table ( id BIGINT, name STRING, PRIMARY KEY(id) ) PARTITION BY HASH PARTITIONS 16 STORED AS KUDU; 此示例插入单个行: INSERT INTO my_first_table VALUES (99, "sarah"); 查看数据: selec…

依次启动HDFS.mysql.hive.kudu.impala 登录impala的shell控制端: Impala-shell 1:使用该impala-shell命令启动Impala Shell .默认情况下,impala-shell 尝试连接到localhost端口21000 上的Impala守护程序.要连接到其他主机,请使用该-i <host:port>选项.要自动连接到特定的Impala数据库,请使用该-d <database>选项.例如,如果您的所有Kudu表都位于数据库中…

Spark与Kudu的集成同事提供了kudu RDD import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} /** * Created by angel: */ object KuduNativeRDD { def main(args: Array[String])…

kudu之所以执行非常快速,可以用来替代HDFS和Hbase等,一个主要原因是,我们可以将普通SQL中的谓词推入kudu引擎,这样kudu查询数据会变的非常快: 将谓词评估推入Kudu引擎可以提高性能,因为它可以减少需要流回Spark引擎以进行进一步评估和处理的数据量. 通过Spark API当前支持谓词下推的谓词集包括: 等于(=) 大于(>) 大于或等于(> =) 小于(<) 小于等于(<=) 因此,Spark SQL中的这些语句会将谓词评估推向Kudu的存储引擎,从而提高整体…

可以选择使用Spark SQL直接使用INSERT语句写入Kudu表:与'append'类似,INSERT语句实际上将默认使用UPSERT语义处理: import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object SparkSQL_inser…

在通过DataFrame API编写时,目前只支持一种模式“append”.尚未实现的“覆盖”模式 import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object DataFrame_write { def main(args: Array[…