不多说,直接上干货! Kudu-Impala 集成特性 CREATE / ALTER / DROP TABLE Impala 支持使用 Kudu 作为持久层来 creating(创建),altering(修改)和 dropping(删除)表.这些表遵循与 Impala 中其他表格相同的 Internal / external(内部 / 外部)方法,允许灵活的数据采集和查询. INSERT 数据可以使用与那些使用 HDFS 或 HBase 持久性的任何其他 Impala 表相同的语法插入 Impa…

Kudu+Impala介绍 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,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud…

1.概要 1.1 环境信息 hadoop:cdh5.10 os:centos6.7 user:root hive.impala已集成sentry 1.2 访问控制权限 这里通过使用openldap来控制hive.impala的访问权限,即通过用户名.密码来进行访问.而hive.impala内部则已集成了sentry来控制更为细粒度的权限访问. 2.openldap 2.1 安装 # yum install -y openldap-* 2.2 配置 拷贝ldap配置文件到ldap目录 # cp /…

Hue与Impala集成 1.修改hue.ini配置文件 [impala] server_host=node03 server_port=21050 impala_conf_dir=/etc/impala/conf 2.启动hue进程,查看Hive是否与Hue集成成功 cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/ build/env/bin/supervisor 连接到web页面,显示如下图表示配置成功 impala和hive大致相同…

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式…

1.安装配置sentry 详细步骤见上一篇安装配置sentry. 2.配置impala 注:以下配置未集成kerberos安全认证 在/etc/imapla/conf目录下创建sentry-site.xml文件,并添加: <property> <name>sentry.service.client.server.rpc-port</name> <value>8038</value> </property> <property&g…

1. 概述 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速.[百度百科] Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎.它是一个用C++和Java编写的开源软…

前提:1.连接hadoop需要本地安装 winutils.exe 并在程序指定,不然程序会报错  IOException: HADOOP_HOME or hadoop.home.dir are not set. 但不指定程序可能启动. 2.要在springboot容器启动后再初始化页面,否则使用时会取不到bean 整体思路:程序启动时,扫描所有包的@Configation,有使用到自定义的配置可以用@Value映射变量 HBASE读取配置:因为涉及到的配置较多,有两种方式可以考虑,最终注入,反转…

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: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(…

kudu介绍及安装配置 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: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apa…

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: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(i…

A new addition to the open source Apache Hadoop ecosystem, Apache Kudu completes Hadoop's storage layer to enable fast analytics on fast data. 开源Apache Hadoop生态系统的新成员,Apache Kudu完善了Hadoop的存储层,以实现对快速数据的快速分析. Kudu 是 Cloudera 开源的结构化数据的开源存储引擎,是 Apache Ha…

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,然后用impala来实现复杂的查询分析 以上的架构没办法把复杂的实时查询集成在Hbase上…

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)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. (2)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,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面…

Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统,是 Apache Hadoop 生态圈的新成员之一( incubating ),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往 Hadoop 存储层的空缺.本文主要对 Kudu 的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景——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)…

kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式存储数据库.兼具了hbase的实时性.hdfs的高吞吐,以及传统数据库的sql支持.作为一款实时.离线之间的存储系统.定位和spark在计算系统中的地位非常相似.如果把mr+hdfs作为离线计算标配,storm+hbase作为实时计算标配.spark+kudu有可能成为未来最有竞争力的一种架构. 也就是kafka->spark->kudu这种架构,未来此架构是否会风靡,暂且不表.来分析下kudu的一些…

    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只能算是列簇式存储引擎),但这种修改难度较大.Kudu的出现有望解决这一难题. 想了解大数据的学习路线…

不多说,直接上干货! Cloudera Kudu是什么? kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式列式存储数据库.兼具了hbase的实时性.hdfs的高吞吐,以及传统数据库的sql支持.作为一款实时.离线之间的存储系统.定位和spark在计算系统中的地位非常相似.如果把mr+hdfs作为离线计算标配,storm+hbase作为实时计算标配.spark+kudu有可能成为未来最有竞争力的一种架构. 也就是kafka  ->  spark  ->…

[背景介绍] 国内某移动局点使用Impala组件处理电信业务详单,每天处理约100TB左右详单,详单表记录每天大于百亿级别,在使用impala过程中存在以下问题: 详单采用Parquet格式存储,数据表使用时间+MSISDN号码做分区,使用Impala查询,利用不上分区的查询场景,则查询性能比较差. 在使用Impala过程中,遇到很多性能问题(比如catalog元数据膨胀导致元数据同步慢等),并发查询性能差等. Impala属于MPP架构,只能做到百节点级,一般并发查询个数达到20左右时,整个系…

Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的新成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺.本文主要对Kudu的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景--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…

什么是 HTML5? HTML5 将成为 HTML.XHTML 以及 HTML DOM 的新标准. HTML 的上一个版本诞生于 1999 年.自从那以后,Web 世界已经经历了巨变. HTML5 仍处于完善之中.然而,大部分现代浏览器已经具备了某些 HTML5 支持. HTML5 是对 HTML 标准的第五次修订.其主要的目标是将互联网语义化,以便更好地被人类和机器阅读,并同时提供更好地支持各种媒体的嵌入.HTML5 的语法是向后兼容的. 新特性 HTML5 中的一些有趣的新特性: 用于绘画的…

HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML [1](标准通用标记语言下的一个应用)标准版本:现在仍处于发展阶段,但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术.HTML 5有八大特点: 语义特性(Class:Semantic)HTML5赋予网页更好的意义和结构.更加丰富的标签将随着对RDFa的,微数据与微格式等方面的支持,构建对程序.对用户都更有价值的数据驱动的Web. 本地存储特性(Class: OFFLINE & STORAGE) 基于…

一.什么是HTML 在了解html5之前,首先要说一下html语言,尽管是更新后的5,但很多的地方还是保留了html的优势. HTML是HyperText Markup Language超级文本标记语言的缩写,是标准通用标记语言下的一个应用,也是一种规范,一种标准,它通过标记符号来标记要显示的网页中的各个部分.从第一版的出现到现在,html已经经历了5次的改版,从HTML 2.0到HTML 5,html用自身的优势证明了其在网站中的优势,以至于替代了古老的C语言编程来架构部分网站.   HTML…

一.HTML5简介 HTML 5 的第一份正式草案已于2008年1月22日公布.HTML5 仍处于完善之中.然而,大部分现代浏览器已经具备了某些 HTML5 支持. 2014年10月29日,万维网联盟宣布,经过几乎8年的艰辛努力,HTML5标准规范终于最终制定完成了,并已公开发布. HTML5不仅仅是超文本标记语言的新版本,而是一整套浏览器新API的综合: 新的语义标签.我们知道HTML就是超文本标记语言,负责描述的是文档的语义.结构.HTML5中,提供了非常多的新的标签,<header>.&…

kudu 1.7 官方:https://kudu.apache.org/ 一 简介 kudu有很多概念,有分布式文件系统(HDFS),有一致性算法(Zookeeper),有Table(Hive Table),有Tablet(Hive Table Partition),有列式存储(Parquet),有顺序和随机读取(HBase),所以看起来kudu是一个轻量级的 HDFS + Zookeeper + Hive + Parquet + HBase,除此之外,kudu还有自己的特点,快速写入+读取,使…

Kudu+Impala很适合数据分析, 但直接使用Insert values语句往Kudu表插入数据, 效率实在不好, 测试下来insert的速度仅为80笔/秒. 原因也是显然的, Kudu本身写入效率很高, 但是Impala并没有做这方面优化, 观察下来每次Impala语句执行的overhead都太大了, 导致频繁小批次写入效率非常差, Kudu官方推荐使用Java API或Python API完成数据写入工作. 下面是使用Java API的测试用例, 也可以看出Kudu API的大致用法.…

Apache Kudu 支持Insert/Update/Delete 等写操作(Kudu 随机写效率也很高, 实测对一个窄表做全字段update, 其速度达到了Insert速度的88%, 而vertica的update效率比insert差很多), Kudu 表文件是列式数据格式(和Parquet格式类似), 所以Kudu是一个支持记录修改的分析型系统, Kudu+Impala组合起来就是一个很有竞争力的MPP架构. SQL on kudu 不同与SQL on hadoop, Hive 和其他 S…

Spark与Kudu的集成同事提供了kudu RDD import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} /** * Created by angel: */ object KuduNativeRDD { def main(args: Array[String])…

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组测试结果,从图中我们可以看出,在scan和range查询上,kudu和parquet比HBas…

不多说,直接上干货! 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(联机分析处理)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,要不走预处理的路,比如像EBAY麒麟这样走Cube管理的,或者像谷歌Mesa这样按业务需求走预定义聚合操作.再有就是自己构建数据通道,串接实时和批量处理两种系统,发挥各自的特长. 但是OLAP是个复杂的问题,场景众多,必然不可能有完美的通用解决方案,Kudu定位于应对快速变化数据的快速分析型数据…