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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介绍Kudu集HDFS的顺序读和HBASE的随机读于一身，同时具备高性能的随机写，以及很强大的可用性（单行事务，一致性协议），支持Impala spark计算引擎。什么时候使用kudu大规模数据复杂的实时分析，例如大数据量的join。数据有更新查询准实时存储Kudu的存储是不基于HDFS的，构建集群时，kudu很有可能和HDFS共同占用物理磁盘或者云磁盘，理想情况是独立空间。正式环境中，占用磁盘空
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2024-03-18 22:18:54
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Kudu最初由Cloudera开发，但现在已经开始作为Apache的项目孵化。定位是OLAP数据库，说白了就是可以随机读但主要是针对顺序读做优化。所以在小米也是计算组搞而非存储组。数据的模型个人觉得很像Cassandra的伪SQL——结构化的数据、SQL类似的语法但本质上还是NoSQL，可以设定是Hash还是range或者两者结合来做partition分配到若干个tablet，每个tablet用r
Hadoop 生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延 迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBase内核 构造这样的系统，即保留HBase的数据模型，而将其底层存储部分改为纯列式存储（目前HBase
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2024-01-29 06:12:37
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1、kudu介绍Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器。Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware（商品硬件）上运行，horizontally scalable（水平可扩展），并支持 highly available（高可用）性操作。此外，Kudu 还有更多优化的特点：1、OLAP 工作的快速处理。2
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2023-09-16 22:22:43
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1.Kudu产生背景介绍在 kudu 出现之前，主要有两种数据存储方式：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。局限性是批量读取吞吐量远不如HDFS，不适用于批量数据分析的场景。数据形态存储场景局限性静态数据HDFS(Parquet
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2024-05-29 05:58:15
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有人会问，为啥要用这个叫啥Kudu的，Kudu是啥？ 就像官网所说，Kudu是一个针对Apache hadoop 平台而开发的列式存储管理器,在本菜鸟看来，它是一种介于hdfs与hbase的一种存储。它的优势在于: 1、OLAP工作的快速处理，也就是针对于查询，很快，很牛逼。 2、针对同时运行顺序和随机工作负载的情况性能很好。 3、高可用，Table server和master使用Ra
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2024-07-04 20:44:39
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Apache Kudu的基本思想、架构和与Impala实践Apache Kudu是一个为了Hadoop系统环境而打造的列存储管理器，与一般的Hadoop生态环境中的其他应用一样，具有能在通用硬件上运行、水平扩展性佳和支持高可用性操作等功能。在Kudu出现之前，Hadoop生态环境中的储存主要依赖HDFS和HBase，追求高吞吐批处理的用例中使用HDFS，追求低延时随机读取用例下用HBase，而Ku
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2024-02-22 14:05:44
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目录背景安装前准备查看集群环境并确定服务安装位置查看centos系统版本安装依赖包配置cloudera-kudu.repo源安装kudu-master修改配置启动安装kudu-tserver修改配置启动界面结论 背景1、网上找了很多资料，所有的安装Kudu的教程都是从cloudera-kudu（即CDH-kudu），而我们公司及身边的朋友基本也没用CDH版的，而且是用的apache hadoop
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2024-01-30 00:18:31
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Kudu的背景 Hadoop中有很多组件，为了实现复杂的功能通常都是使用混合架构，Hbase：实现快速插入和修改，对大量的小规模查询也很迅速HDFS/Parquet + Impala/Hive：对超大的数据集进行查询分析，对于这类场景， Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势。HDFS/Parquet + Hbase:这种混合架构需要每隔一段时间将数据从hbase导出成Parquet文件
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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目录1 概述1.1 架构及概念和术语1.2 支持的列类型1.3 编码类型1.4 列压缩1.5 关于主键2 编译2.1 安装需要的依赖库2.2 构建文档时需要的依赖(可选)2.3 编译 Kudu2.4 安装2.5 构建文档(可选)2.6 单独构建 Java Client(可选)3 部署3.1 开始部署3.2 添加 Kudu Master 配置3.3 添加 Kudu tserver配置3.4 添加K
数据仓库里面存储引擎是非常重要的，存储引擎的好坏，基本决定了整个数仓的基础。 kudu目标cloudera公司最近发布了一个kudu存储引擎。按照cloudera的想法，kudu的出现是为了解决，hbase,parquet不能兼顾分析和更新的需求，所以需要一个新的存储引擎可以同时支持高吞吐的分析应用以及少量更新的应用。cloudera 的设计目标是：（http://blog.cloude
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2024-06-05 07:10:06
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第6章HDFS概述6.1HDFS的主要特性1.HDFS的主要特征l 支持超大文件l 检测和快速应对硬件故障l 流式数据访问l 简化一致性模型（1次写多次读） 2.HDFS不适合的场景l 低延迟数据访问，可以考虑HBase或者Cassandral 大量小文件l 多用户写入文件、修改文件 3.HDF
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2024-04-19 16:21:20
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# Spark依赖HDFS的实现方法
## 一、流程概览
为了教会小白如何实现"Spark依赖HDFS"，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装Hadoop | 首先需要安装和配置Hadoop，以便Spark可以访问HDFS。 |
| 2. 配置Spark | 修改Spark的配置文件，以便Spark可以使用HDFS。 |
| 3.
原创
2023-12-02 04:49:16
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HDFS分布式文件系统HDFS简介HDFS文件存储机制HDFS数据读写过程 HDFS简介HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统，是Hadoop三大核心之一，是针对谷歌文件系统GFS（Google File System）的开源实现（The Google File System, 2003）。HDFS是一个具有高容错性的文件系统，适合部
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2024-03-15 08:43:34
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# 如何实现"hbase依赖hdfs"
## 概述
在使用HBase时，HBase依赖于HDFS来存储数据。因此，为了正确配置HBase，必须确保HBase可以访问和使用HDFS。下面我们将介绍如何实现"hbase依赖hdfs"的步骤，并为你提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[安装Hadoop]
原创
2024-03-01 07:42:07
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hdfs应用1. hdfs概述1.1 产生背景随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 什么是hdfsHDFS（Hadoop Distributed File System），它是一个文件系统，用于存储文件，通过目
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2023-10-08 09:19:22
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安装Sentry官网:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-11-x/topics/sg_sentry_service_config.html修改hive主目录权限[root@note01 cdh5.16.2]# sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod -R 771 /user/hive/warehouse...
原创
2022-02-15 14:36:23
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安装Sentry官网:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-11-x/topics/sg_sentry_service_config.html修改hive主目录权限[root@note01 cdh5.16.2]# sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod -R 771 /user/hive/warehouse...
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2021-06-03 22:52:56
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