1. 环境准备
CentOS7JDK8
2. 下载kudu仓库文件3. 安装yum仓库wget http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/7/x86_64/kudu/cloudera-kudu.repocp cloudera-kudu.repo /etc/yum.repos.d/4. 清除并重建yum缓存yum clean allyum makecache5.
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2021-06-23 16:11:00
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yum 源 http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/7/x86_64/kudu/cloudera-kudu.repo [cloudera-kudu] # Packages for Cloudera's Distribution for kudu, Versio
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2021-07-18 14:54:39
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在MaxOS中安装配置kudu环境，并安装kudu-python，以供python调用kudu
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2021-02-08 11:48:19
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安装apache的kudu 第一步：下载rpm包 http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/6/x86_64/kudu/5.11.0/RPMS/x86_64/ 第二步：安装rpm包 [root@hadoop5 kudu]# yum -y install cyru
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2017-12-10 20:40:00
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Apache KUDU 安装搭建节点规划节点 角色node1 Master Server、Tablet Servernode2 Master Server、Tablet Servernode3 Kudu Client、Tablet Servernode4 Master Server配置NTP时钟同步
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2021-06-01 11:04:00
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官方文档/etc/kudu/conf/master.gflagfile--fs_wal_dir=/home/data/kudu/master/wal--fs_data_dirs=/home/data/kudu/master/data/etc/kudu/conf/tserver.gflagfile--fs_wal_dir=/home/data/kudu/tserver/wal-...
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2022-10-28 11:37:37
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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：
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2024-03-22 08:51:54
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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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安装环境：CentOS6.8*3解决系统依赖：yum install autoconf automake cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-plain flex gcc gcc-c++ gdb git java-1.8.0-openjdk-devel krb5-server krb5-workstation libtool make op
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2021-07-09 10:32:32
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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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安装环境：CentOS6.8*3解决系统依赖：yum install autoconf automake cyr
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2022-03-28 17:38:38
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新版发行 kudu-1.8.0 安装测试
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2019-03-12 16:31:34
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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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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
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2024-03-19 17:04:21
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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
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2024-04-25 13:20:56
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