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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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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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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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
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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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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## == 是什么 == Kudu是Todd Lipcon@Cloudera带头开发的存储系统，其整体应用模式和HBase比较接近，即支持行级别的随机读写，并支持批量顺序检索功能。 那既然有了HBase，为什么还需要Kudu呢，简单的说，就是嫌弃HBase在OLAP场合，SQL／MR类的批量检索场景中，性能不够好。通常这种海量数据OLAP场景，要不
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2024-06-19 17:39:02
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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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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
1.kudu设计和使用规范，为数据研发、数据设计人员提供设计的基础参考。2.Schema设计Kudu表和关系型数据库的表相似，都有着结构化的数据模型。对于最佳性能和操作的稳定性来讲，schema的设计至关重要。没有哪一种schema能够适用于所有的表。创建Kudu表时，涉及到列设计、主键设计和分区设计。对于传统的非分布式关系型数据库来讲，只有分区是新概念。3.优雅的schema优雅的schema应
原创
2020-12-10 10:35:30
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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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##kudu教程（二）——产生背景1 功能上的空白 Hadoop生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题，这种架构称为混合架构 (hybrid architecture)。比如，用户需要利用Hbase的快速插入、快读random access的特性来导入数据，HBase也允许用户对数据进行修改，HBase对于大量小规模查询也
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2023-10-13 22:02:48
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1. impala（官网）实时交互SQL大数据查询工具它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。Impala完全抛弃了Hive+MapReduce这个不太适合做SQL查询的缓慢范式通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎，可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而
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2024-03-04 02:26:15
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一、前言 近两年，KUDU 在大数据平台的应用越来越广泛。在阿里、小米、网易等公司的大数据架构中，KUDU 都有着不可替代的地位。本文通过分析 KUDU 的设计， 试图解释为什么 KUDU 会被广泛应用于大数据领域，因为还没有研究过 KUDU 的代码，下面的介绍是根据 KUDU 的论文和网上的一些资料学习
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2024-08-11 10:36:27
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实现Kudu与Hive之间的关系
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现Kudu和Hive之间的关系。首先，让我们来看一下整个流程，然后我会详细解释每个步骤需要做什么。
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[创建Kudu表] --> B[创建Hive外部表]
B --> C[将外部表与Kudu表关联]
C --> D[导入数据到
原创
2023-12-16 09:52:49
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数据库 数据库管理系统 数据库系统数据库是存放数据的地方。数据库管理系统是管理对数据库中的文件，例如进行查询、添加等操作。数据库系统是一个实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质、处理对象和管理系统的集合体。它通常由软件、数据库和数据管理员组成。其软件主要包括操作系统、各种宿主语言、实用程序以及数据库管理系统。数据库由数据库管理系统
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2024-10-12 12:09:39
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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...
原创
2021-06-03 22:52:56
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1、pyspark连接kudupyspark --jars /home/oicq/guomm/kudu-spark2_2.11-1.6.0.jar # 启动
sqlContext = pyspark.sql.SQLContext(spark) # 创建sql连接
df = sqlContext.read.format('org.apache.kudu.spark.kudu')
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2024-06-04 08:21:51
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