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； 阅读全文
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 阅读全文
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。 阅读全文
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 阅读全文
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： 阅读全文
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 阅读全文
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， 阅读全文
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 ) 阅读全文
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 阅读全文