HA-Hadoop 部署HA 概述作用：消除NN，RM单点故障，分为Hdfs和Yarn的高可用实现方式：热备切换组件：zookeeper要求：两个NameNode之间免密，在hdfs-site.xml配置一. 前置准备配置域名解析：配置文件直接点域名，以后即使更换IP也不用改配置文件
vim /etc/hosts域名服务器hdp用户：一般不用root用户，创建hdp用户
useradd -m -s
Kudu是一款开源的分布式列式存储系统，可以用于快速分析和处理大规模数据。在Kubernetes（简称K8S）上部署Kudu可以满足大数据处理的需求，并提供高可用性和弹性扩展性。本文将针对"Kudu部署K8S"这一需求，为刚入行的小白介绍整体流程，并给出详细的代码示例。
整体流程：
下面是部署Kudu到K8S的整体流程，我们将分为以下几个步骤来完成：
| 步骤 | 动作 |
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Docker一些概念docker本身并不是一个容器，而是一个管理容器的引擎工具。它包含一个服务端和客户端，服务端是一个管理着所有容器和文件系统的服务进程，客户端则是一个服务端的控制器，用来控制docker的服务端进程。核心：仓储，镜像，容器 Dockerfile，DockerHub优缺点部署简单化、部署轻量快速、环境标准化（能实现流水线管理）、组件复用、 易移植、安全（隔离应用和系统）、增量修改、
ClickHouse入门
1 什么是click house？ClickHouse是一个用于在线联机分析（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）;不同的数据存储方式适用不同的业务场景，数据访问的场景包括：进行了何种查询、多久查询一次以及各类查询的比例； 每种查询读取多少数据————行、列和字节；读取数据和写入数据之间的关系；使用的数据集大小以及如何使用本地的数据集；是否使用事务,以及它们是如何进
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，
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2021-06-04 17:13:08
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ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统，适用于大规模数据存储和数据分析，具有快速的查询速度和高可扩展性。要安装ClickHouse，可以按照以下步骤进行操作：1、下载ClickHouse软件包，可以从ClickHouse官网（https://clickhouse.tech/docs/zh/getting-started/install/）下载适合自己操作系统的版本。2、安装Click
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2023-10-04 00:07:16
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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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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
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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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,
原创
2022-01-30 16:06:39
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文章目录架构设计原理table与schemaKudu存储模型RowSet组成：tablet发现过程架构设计kudu是典型的主从架构,主Master:管理集群,管理元数据从:table server 负责最终数据存储对外提供数据读写能力,里面存储的是一个个tabletmaster:特殊的CataLog Table ,
原创
2022-01-30 16:07:23
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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,
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2021-06-04 17:08:19
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文章目录架构设计原理table与schemaKudu存储模型RowSet组成：tablet发现过程架构设计kudu是典型的主从架构,主Master:管理集群,管理元数据从:table server 负责最终数据存储对外提供数据读写能力,里面存储的是一个个tabletmaster:特殊的CataLog Table
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2021-06-04 17:11:16
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概述Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目。Kudu作为底层存储，在支持高并发低延迟kv查询的同时，还保持良好的Scan性能，该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询。Impala作为老牌的SQL解析引擎，其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证，Impala并没有自己的存储引擎，其负责解析SQL，
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2023-09-06 13:35:06
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不多说，直接上干货！Kudu的性能测试1. kudu和parquet的比较上图是官方给出的用Impala跑TPC-H的测试，对比Parquet和Kudu的计算速度。从图中我们可以发现，Kudu的速度和parquet的速度差距不大，甚至有些Query比parquet还快。然而，由于这些数据都是在内存缓存过的，因此该测试结果不具备参考价值。2. kudu和Hbase的比较图是官方给出的另一
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2023-10-30 14:25:20
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