1.概述在CDH的默认安装包中，是不包含Kafka，Kudu和Spark2的，需要单独下载特定的Parcel包才能安装相应服务。本文档主要描述在离线环境下，在CentOS6.5操作系统上基于CDH5.12.1集群，使用Cloudera Manager通过Parcel包方式安装Kudu、Spark2和Kafka的过程。内容概括Kudu安装Spark2安装Kafka安装服务验证测试环境操作系统版本：
CDH环境集成KUDU安装与使用说明一、安装说明1.1、安装步骤：1、重新配置CDH集群，将对应版本的KUDU放到本地repo目录后按照安装CDH环境步骤逐步进行安装；1.2、所遇问题：1、无法读取到kudu安装parcel； a：检查kudu的相关内容是否已经放入本地repo目录； &nbs
本文主要介绍如何使用Java API操作Kudu。
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2022-09-21 23:21:35
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时钟偏差，Clock Skew，是指同一个时钟域内的时钟信号到达数字电路各个部分（一般是指寄存器）所用时间的差异。时钟偏移主要分为两类：正偏移和负偏移。当信号传输的目标寄存器在接收寄存器之前捕获正确的时钟信号，电路发生正偏移（也就是时钟布线方向与数据流水方向一致）；反之，当信号传输的目标寄存器在接收寄存器之后捕获正确的时钟信号，电路发生负偏移（也就是时钟布线方向与数据流水方向相反）。 时
# 在CDH中使用Kudu表与Hive表的整合
在大数据处理领域，Apache Kudu与Apache Hive常常被一起使用。许多人会问：“在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中，Kudu表算是Hive表吗？”在这篇文章中，我将详细阐释如何在CDH中创建Kudu表并将其与Hive表进行集成。
## 流程步骤
我们将分以下几步
在CDH5.14.2中启用kudu的配置标签（空格分隔）：大数据平台构建一：系统平台介绍二：安装kudu的集成一：系统平台介绍1.1.关于kudu的介绍Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是ApacheHadoop生态圈的新成员之一(incubating)，专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。 Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同
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2018-06-11 13:30:52
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文章目录机架感知透明分层存储管理方案索引跳跃式扫描优化资源规划机架感知Kudu可以知道每个Tablet Server处于哪个数据中心的哪个机架上,副本的负载均衡策略就可以考虑更全面,避免一个tablet的多个副本负载在同一机架,防止机架故障时tablet不可用。上图中，L0-L2是三个机架，
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2022-01-29 10:13:26
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文章目录概述使用场景对比其他存储概述Kudu是一个分布式列式存储引擎/系统，由Cloudera开源后捐献给Apache基金会很快成为顶级项目。用于对大规模数据快速读写的同时进行快速分析官网https://kudu.apache.org/Kudu运行在一般的商用硬件上，
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2021-06-04 17:13:08
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文章目录概述使用场景对比其他存储概述Kudu是一个分布式列式存储引擎/系统，由Cloudera开源后捐献给Apache基金会很快成为顶级项目。用于对大规模数据快速读写的同时进行快速分析官网https://kudu.apache.org/Kudu运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展和高可用
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2022-01-30 16:08:30
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文章目录机架感知透明分层存储管理方案索引跳跃式扫描优化资源规划机架感知Kudu可以知道每个Tablet Server处于哪个数据中心的哪个机架上,副本的负载均衡策略就可以考虑更全面,避免一个tablet的多个副本负载在同一机架,防止机架故障时tablet不可用。
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2021-06-04 17:07:40
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本文档描述CentOS/Redh
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2022-11-15 12:28:47
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本文档描述CentOS/Redhat7.2部署CDH5.10和Kudu1.2的过程。
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2022-09-21 21:17:05
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既要具备hdfs（存储海量文件，分析能力强）的能力，又具备hbase（快速的增删改查，和分析能力弱）的能力 需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景。（用一个组件实现） 数据过度冗余：数据需要存储多份，这样造成存储等资源的浪费。架构复杂导致开发、运维、测试的成本高；同时维护多套存储系统，架构复杂，开
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2021-02-20 23:24:00
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Kudu与Impala整合Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore，直接使用hive的元数据，意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时，批处理，多并发等优点。Kudu不支持标准SQL操作，可以将Kudu与
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2023-09-06 13:29:49
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KUDU学习总结1 基础概念官方：https://kudu.apache.org/ 在 KUDU 之前，大数据主要以两种方式存储：• 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。• 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
impala基本介绍 impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastore服
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2023-08-08 07:32:34
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Kudu现存系统针对结构化数据存储与查询的一些痛点问题，结构化数据的存储，通常包含如下两种方式：静态数据通常以Parquet/Carbon/Avro形式直接存放在HDFS中，吞吐能力大，适合离线分析，随机读写能力差，难以支持单条记录级别的更新。可变数据的存储通常选择面向列族的HBase或者Cassandra，高效随机读写，吞吐能力小，不适合离线分析场景。Kudu的设计是结合了Hbase的高效随机读
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2023-08-02 00:47:20
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1.文档说明在之前的文档《如何通过Hive跨集群迁移Kudu表》，通过Hive 进行跨集群迁移Kudu 表是一种效率较低但是非常通用的方式，本文主要讲述如何通过Kudu 自带的Kudu Command Line Tools 进行Kudu 表迁移。 测试环境1.CDH5.16.1、未启用Kerberos、Kudu 1.7.02.CDP7.1.6 、启用Kerberos、Kudu 1
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2022-09-11 00:06:16
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本文档主要描述在离线环境下如何在CDH中安装Kudu&Spark2&Kafka。
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2022-09-21 22:11:49
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文章目录基于HTAP方式列设计Decimal类型列编码列压缩主键设计分区设计基于HTAP方式kudu是基于hbase-hdfs之间,满足高并发的随机读写,兼顾大规模分析处理,具有OLTP以及OLAP特征,因此是典型的HTAP(在线事务处理/在线分析处理混合模式)早期由于将OLTP以及OLAP拆分,事务性应用和分析型应用分开,但是分析型应用无法获取最新数据,
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2022-01-30 16:06:39
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