# SparkSQL读写Kudu
## 介绍
Apache Kudu是一种开源的、分布式的列式存储系统，能够提供快速的分析和随机读写能力。它与Apache Spark的集成非常紧密，通过使用SparkSQL，我们可以方便地读取和写入Kudu中的数据。
本文将介绍如何使用SparkSQL读取和写入Kudu中的数据，并附带代码示例。我们将从连接到Kudu开始，然后演示如何创建Kudu表，最后展示
原创
2023-07-25 17:39:24
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# Kudu, SparkSQL 和 Impala 的结合：理解现代大数据处理
## 引言
在当今数据驱动的世界中，数据存储和处理技术的发展不断推动着企业决策的智能化。Kudu、SparkSQL 和 Impala 是现代大数据生态系统中非常重要的组成部分。本文将探讨它们各自的特点及其协同工作的方法，并通过代码示例说明如何使用这些技术来处理和分析大数据。
## Kudu 简介
Kudu 是一
原创
2024-08-22 07:05:12
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Spark 2.x管理与开发-Spark SQL-【Spark SQL案例】（一）单表查询*1.读取并打印指定文件的所有数据Scala代码：package sqlExamples
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.log4j.Level
import
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2024-05-05 15:52:28
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在日常工作中，有时候需要读取mysql的数据作为DataFrame数据源进行后期的Spark处理,Spark自带了一些方法供我们使用，读取mysql我们可以直接使用表的结构信息，而不需要自己再去定义每个字段信息。下面是我的实现方式。1.mysql的信息：mysql的信息我保存在了外部的配置文件，这样方便后续的配置添加。也可以自己写死 这样可以获取多个数据源；在resource.prop
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2023-05-24 16:35:57
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# 科普文章：SparkSQL 读取 Kudu 数据
## 什么是 Kudu？
Kudu 是一个开源的分布式存储系统，由 Apache 软件基金会开发和维护。它结合了传统的关系型数据库和分布式文件系统的优点，提供了高性能、可扩展性和灵活性。
Kudu 具有以下几个主要特点：
- 支持 ACID 事务
- 支持快速随机访问和扫描
- 提供水平可扩展性
- 可以与 Apache Hadoop、A
原创
2024-03-21 07:20:57
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文章目录写读更新写当CLient请求写数据时,先根据主键从Master获取要访问的目标Tablets,然后依次到对应的Tablet获取数据因为kudu表存在主键约束,所以需要进行主键是否已经存在的判断,这里涉及到之前说的索引结构对读写的优化,一个Tablet中存在多个RowSets,为了提升性能,尽可能减少扫描RowSets数量,首先
原创
2022-01-30 16:06:16
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文章目录写读更新写当CLient请求写数据时,先根据主键从Master获取要访问的目标Tablets,然后依次到对应的Tablet获取数据因为kudu表存在主键约束,所以需要进行主键是否已经存在的判断,这里涉及到之前说的索引结构对读写的优化,一个Tablet中存在多个RowSets,为了提升性能,尽可能减少扫描RowSets数量,
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2021-06-04 17:09:37
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# 如何使用Spark SQL读写Hive
在大数据领域，Spark和Hive是两个非常流行的工具。通过Spark SQL，用户可以方便地读取和写入Hive的数据。本篇文章将指导您完成这一过程，让您能够快速掌握Spark SQL与Hive之间的数据交互。
## 整体流程
在开始之前，我们需要理解整体的工作流程。下面是一个简化的步骤流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-13 08:53:01
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# SparkSQL 读写 HBase
## 简介
Apache HBase是一个高可靠性、高可扩展性的分布式数据库，它建立在Hadoop的HDFS之上，提供了对大规模数据集的随机、实时读写访问。而Apache Spark是一个快速通用的大数据处理框架，它提供了高效的数据操作和分析能力。在实际应用中，我们经常需要将HBase中的数据进行分析和处理，这时可以利用SparkSQL来实现。
## S
原创
2023-12-15 10:57:14
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SparkSQL扩展 ----- 数据读写方式目录：一、初识DataFrameReader 1.基本读取框架 2.DataFrameReader组成的组件 3.DataFrame读取数据的两种访问形式二、初识DataFrameWriter
原创
2022-08-15 11:56:11
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# SparkSQL读写时分区
在SparkSQL中，分区是对数据进行划分和组织的一种方式。通过对数据进行分区，可以提高数据的查询效率、降低存储成本、并行处理数据等。在本文中，我们将介绍SparkSQL中的分区概念，并通过代码示例演示如何在SparkSQL中进行分区的读写操作。
## 什么是分区？
分区是将数据划分为逻辑上的若干个部分的过程。在SparkSQL中，分区可以根据某个列的值进行划
原创
2024-01-28 05:51:59
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Spark SQL 优化策略内存列式存储与内存缓存表列式存储压缩逻辑查询优化Join优化 Spark SQL除了在查询上做了优化同时也在存储上做了优化，下面是sarpk sql的一些优化策略。内存列式存储与内存缓存表Spark SQL通过cacheTable将数据存储转换为列式存储，同时将数据加载到内存进行缓存。cacheTable相当于在分布式集群的内存物化试图，将数据进行缓存，这样迭代的或者
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2023-08-06 08:54:42
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一、spark连接mysql数据库的第一种方式：def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("createdataframefrommysql")
.config("spark.sql.shuffle.part
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2023-07-01 07:32:39
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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，
原创
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，支持水平扩展和高可用
原创
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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1、创建Spark Session val spark = SparkSession.builder
. master("local")
.appName("spark session example")
.getOrCreate()
注：下面的 spark 都指的是 sparkSession 2、将RDD隐式转换为DataFrame import spa
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2024-09-14 22:17:26
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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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