01 2018 档案
摘要：随着时间的推移，tablet会积累许多DiskRowSets，并且会在行更新时累积很多增量重做(REDO)文件。当插入一个关键字时，为了强制执行主关键字唯一性，Kudu会针对RowSets查询一组布隆过滤器，来找到可能包含该关键字的Rowset。越多的布隆过滤器检查及随后的DiskRowSet搜索，
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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tab
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摘要：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
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摘要：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： 通过JDBC连接impala操作kudu 使用JDBC连接impala操作kudu，与JDBC连接mysql做更重增删改查基本一样 创建实体类 pac
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摘要：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 ) 注意： 使用 ALTER
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摘要：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： 此示例插入单个行: 查看数据: 此示例使用单个语句插入三行: 批量插入Batch Insert 从 Impala 和 Kudu 的角度来看，通常表现最好的方法通常是使用 Impala 中的
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摘要：依次启动HDFS、mysql、hive、kudu、impala 登录impala的shell控制端： Impala-shell 使用Impala创建新的Kudu表时，可以将该表创建为内部表或外部表。 内部表 内部表由Impala管理，当您从Impala中删除时，数据和表确实被删除。当您使用Impal
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摘要：Spark与Kudu的集成同事提供了kudu RDD
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摘要：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
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摘要：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；
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摘要：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
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摘要：虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作，但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API。 要设置读取，我们需要为Kudu表指定选项，命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表。
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摘要：Kudu支持许多DML类型的操作，其中一些操作包含在Spark on Kudu集成 包括： INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表。请注意，虽然API完全支持INSERT，但不鼓励在Spark中使用它。使用INSERT是有风险的，因为Spark任务可能需要重新执行，这意味着可能要求
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摘要：Kudu为Kudu表提供了一个自定义的原生数据源。可以和DataFrame API紧密集成； 使用DataFrame的好处就是可以从很多的数据源创建dataframe，包括现有的RDD，Hive表或Spark数据 语法格式：
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摘要：spark对kudu表的创建 定义kudu的表需要分成5个步骤： 1：提供表名 2：提供schema 3：提供主键 4：定义重要选项；例如：定义分区的schema 5：调用create Table api 定义表时要注意的一个项目是Kudu表选项值。您会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用
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摘要：Spark与KUDU集成支持： DDL操作（创建/删除） 本地Kudu RDD Native Kudu数据源，用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止，我们已经听说过几个上下文，
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摘要：为了提供可扩展性，Kudu 表被划分为称为 tablets 的单元，并分布在许多 tablet servers 上。行总是属于单个 tablet 。将行分配给 tablet 的方法由在表创建期间设置的表的分区决定。 kudu提供了3种分区方式: Range Partitioning ( 范围分区 )
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摘要：使用maven导入kudu 使用java创建Kudu表 public class CreateTable { private static ColumnSchema newColumn(String name, Type type, boolean iskey) { ColumnSchema.Col
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摘要：1）：删除impala 2）：卸载impala相关依赖 rm -rf $(find / -name "impala") rpm -qa | grep impala
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摘要：Kudu 与 Apache Impala （孵化）紧密集成，允许开发人员使用 Impala 使用 Impala 的 SQL 语法从 Kudu tablets 插入，查询，更新和删除数据； 安装impala 安装规划 主节点hadoop01执行以下命令进行安装 从节点hadoop02与hadoop03
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摘要：卸载kudu 1）：删除kudu相关包 2）：卸载kudu相关依赖
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摘要：kudu的架构体系 下图显示了一个具有三个 master 和多个 tablet server 的 Kudu 集群，每个服务器都支持多个 tablet。它说明了如何使用 Raft 共识来允许 master 和 tablet server 的 leader 和 f ollow。此外，tablet ser
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