spark操作kudu之DML操作】的更多相关文章

Kudu支持许多DML类型的操作,其中一些操作包含在Spark on Kudu集成 包括: INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表.请注意,虽然API完全支持INSERT,但不鼓励在Spark中使用它.使用INSERT是有风险的,因为Spark任务可能需要重新执行,这意味着可能要求再次插入已插入的行.这样做会导致失败,因为如果行已经存在,INSERT将不允许插入行(导致失败).相反,我们鼓励使用下面描述的INSERT_IGNORE. INSERT-IGNORE - 将DataF…
将数据插入 Kudu 表 impala 允许使用标准 SQL 语句将数据插入 Kudu 插入单个值 创建表: CREATE TABLE my_first_table ( id BIGINT, name STRING, PRIMARY KEY(id) ) PARTITION BY HASH PARTITIONS 16 STORED AS KUDU; 此示例插入单个行: INSERT INTO my_first_table VALUES (99, "sarah"); 查看数据: selec…
前言 笔者在分类中的hbase栏目之前已经分享了hbase的安装以及一些常用的shell命令的使用,这里不仅仅重新复习一下shell命令,还会介绍hbase的DDL以及DML的相关操作. hbase的shell操作 启动hbase shell 在hbase的安装目录的bin目录下面启动我们的hbase,执行命令:hbase shell,执行效果以>结束,如下执行效果: [root@mini1 bin]# ./hbase shell SLF4J: Class path contains multi…
阅读目录 前言 一.hbase的shell操作 1.1启动hbase shell 1.2执行hbase shell的帮助文档 1.3退出hbase shell 1.4使用status命令查看hbase现在的状态 1.5使用version命令查看hbase的相关的版本 1.6table_help 1.7whoami 二.hbase的DDL相关的操作 2.1使用hbase创建表 2.1.1创建表 2.1.2验证创建 2.2使用hbase禁用表 2.2.1禁用表 2.2.2验证禁用 2.2.3is_d…
位图索引相对于常规的B-tree 索引,有着体积更加小的优势,节省空间.对于重复率特别高的字段,比如性别,比如省份.查询效率要优于B-tree 索引.那为什么我们总被告知在业务库中不要使用呢? 业务库一般要频繁的进行insert,update,delete 操作.下面通过实验测试位图索引对于DML操作的影响. 测试步骤 .Insert insert update delete .delete insert update delete .update insert update delete 测试…
在通过DataFrame API编写时,目前只支持一种模式“append”.尚未实现的“覆盖”模式 import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object DataFrame_write { def main(args: Array[…
虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作,但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API. 要设置读取,我们需要为Kudu表指定选项,命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表. import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Cr…
Spark与KUDU集成支持: DDL操作(创建/删除) 本地Kudu RDD Native Kudu数据源,用于DataFrame集成 从kudu读取数据 从Kudu执行插入/更新/ upsert /删除 谓词下推 Kudu和Spark SQL之间的模式映射 到目前为止,我们已经听说过几个上下文,例如SparkContext,SQLContext,HiveContext,SparkSession,现在,我们将使用Kudu引入一个KuduContext.这是可在Spark应用程序中广播的主要可序…
可以选择使用Spark SQL直接使用INSERT语句写入Kudu表:与'append'类似,INSERT语句实际上将默认使用UPSERT语义处理: import org.apache.kudu.spark.kudu._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by angel: */ object SparkSQL_inser…
文章来源:中国联通网研院网优网管部IT技术研究团队 作者:陆昕 1. 引言 众所周知,MPP数据库以其分布式的超大存储能力以及列式的高速汇总能力,已经成为大数据分析比不可少的工具.Vertica就是这个领域的佼佼者,其最新版本已经发布到7.2版,甚至在Twitter.Facebook等尊崇开源平台的互联网公司也有大规模的集群部署. 然而万物有其利必有其弊,MPP数据库高速的汇总计算能力是建立在其列式存储.主动压缩等一系列技术基础上的.物理上的存储方式导致了这类数据库的UPDATE.DELETE等…