从impala中创建kudu表之后,如果想从hive或spark sql直接读取,会报错: Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.cloudera.kudu.hive.KuduStorageHandler at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424

1.Hive内部表,语句如下 CREATE TABLE ods.s01_buyer_calllogs_info_ts( key string comment "hbase rowkey", buyer_mobile string comment "手机号", contact_mobile string comment "对方手机号", call_date string comment "发生时间", call_type str

背景 SQLSERVER数据库中单表数据几十亿,分区方案也已经无法查询出结果.故:采用导出功能,导出数据到Text文本(文本>40G)中. 因上原因,所以本次的实验样本为:[数据量:61w条,文本大小:74M] 选择DataX原因 试图维持统一的异构数据源同步方案.(其实行不通) 试图进入Hive时,已经是压缩ORC格式,降低存储大小,提高列式查询效率,以便后续查询HIVE数据导入KUDU时提高效率(其实行不通) 1. 建HIVE表 进入HIVE,必须和TextFile中的字段类型保持一致 cr

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

推荐阅读: 论主数据的重要性(正确理解元数据.数据元) CDC+ETL实现数据集成方案 Java实现impala操作kudu 实战kudu集成impala 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

开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据.这些属性包括表名, Kudu 主地址列表,以及表是否由 Impala (内部)或外部管理. Rename an Impala Mapping Table ( 重命名 Impala 映射表 ) ALTER TABLE kudu_PERSON RENAME TO my_new_table; 注意: 使用 ALTER TABLE ... RENAME语句重命名表仅重命名 Impala 映射表,无论该表是内部还是外部表.

转自: http://www.tuicool.com/articles/nmYf2uf Cloudera Impala Kudu – 在快数据上的进行快分析的存储     Kudu,对应中文的含义应该是非洲的一种带条纹的大羚羊.在软件行业,大家新开发一个软件或者系统都喜欢给软件一个响亮的代号或者名字,比如苹果的OS的Mavericks, Lion等等.Cloudera则给自己新开发的大 数据存储系统命名为Kudu,我猜想背后的原因可能还是Kudu代表了速度快吧.在Cloudera官方的博客上,对

presto需要访问kudu数据源,但是impala可以直接支持多数据库存储,但是presto不能原生支持,按照presto的官网设置了然而并不起作用. 官方文档: 到官方github提问了,然后并没有答复.怎么设置都是无法起作用,有点无从下手的. 查看了官方kudu文档,无意中看到一个关于 Using the Hive Metastore with Kudu的功能,文档中大概提到 With the Hive Metastore integration disabled, Kudu presen

流水查询需求 需求第一期: 基于TB级的在线数据,支持缴费帐单明细在线查询.大家都知道,像银行帐单流水一样,查几年的流水是常有的事. 支持的维度查询:帐期.欠费状态.日期范围.费用科目类型.房屋分类.房屋所属项目.关联合同信息.统计列 什么是实时数据 实时可以分为:实时采集.实时计算.高性能,底延时的产出结果数据.实时数据指从源系统中实时采集的数据,以及对实时采集的数据进行实时计算直接产生的中间数据或结果数据.实时数据具有时间有效性,随着时间的推移,实时数据会失效. 即时查询系统 房屋租赁费用.

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/6857891.html 转载请注明出处 简单的说就是可以通过Hive SQL直接对hbase的表进行读写操作,对了,这里可能有人会问,为啥要这么集成呢,有什么场景呢.那我举个场景栗子,比如我们可能会用Hbase做后台历史日志的存储和统计. 而进行离线日志的存储统计的时候,你当然可以选择用Hadoop MR或者Spark来进行统计和分析并存入相应的Hbase表结构,随后前台可以利用thrift等方式进行实

hbase特点及简介: hbase源自于谷歌的三大论文之一 GFS -- hdfs MapReduce - MR BigTable - hbase hbase在以Hadoop为基础的生态圈中的地位 hbase和Hadoop的hdfs结合使用,构建在hdfs上的数据库(hbase为hdfs上的海量的结构化或非结构数据构建了层层的索引) 为存储在hdfs上的海量的数据提供存储及随机检索平台 可以与MapReduce.hive.spark等分析框架集成,为数据分析框架提供数据源 基于[列存储]的分布式

HBase操作 基本操作 创建表 Examples: hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5} hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'} hbase> # The above in shorthand would be the following: hbase> create 't1', 'f1', 'f

一.概述 1.sqoop是什么 从其官网:http://sqoop.apache.org/ Apache Sqoop(TM) is a tool designed for efficiently transferring bulk data between Apache Hadoop and structured datastores such as relational databases 中文来说,就是: sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具.

用SparkSQL构建用户画像 二.  前言 大数据时代已经到来,企业迫切希望从已经积累的数据中分析出有价值的东西,而用户行为的分析尤为重要. 利用大数据来分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度. 三.  初识用户画像 右边是一个人的基本属性,通过一个人的基本属性我们可以了解到这个人的基本信息,左边上图是通过消费购物信息来描述一个人特征,左边下图是通过交际圈信息来描述一个人特征,通过不同的维度,去描述一个人,认识一个人,了解一个人.这就是我们今天所要

本文介绍Phoenix在2345公司的实践,主要是实时查询平台的背景.难点.Phoenix解决的问题.Phoenix-Sql的优化以及Phoenix与实时数仓的融合思路.具体内容如下: 实时数据查询时客服系统中一个很重要的模块,提供全公司所有主要产品的数据的查询功能,由于各产品的数据库.数据表错综复杂.形式多样,在平台建设的初期走了很多弯路.本文后续会详细介绍实时数据查询迭代升级的过程.期间遇到的问题以及对应的解决方案. 目前公司的数据库类型主要有MySQL和MongoDB.它们本身是异构的,二

最近在做实时数仓,需要兼顾离线和实时两种查询方式,大致的方案是数据通过binlog抽取,经Phoenix插入,hive映射hbase表:Phoenix创建索引,实时查询Phoenix:离线查询hive.(这个方案后面再写博客单独介绍) 但这都不是重点,重点是为了避免或者技术上100%解决binlog抽取不丢数,只能采取增量补数的方案了.也就是每小时增量抽取MySQL数据,通过hive映射Phoenix的方式,把这部分数据补充到Phoenix. 如何避免增量数据插入和Phoenix插入的相互覆盖问

今年做过两个公司需求都遇到了实时流入hive的需求,storm入hive有几种可行性方案. 1.storm直接写入hive,storm下面有个stormhive的工具包,可以进行数据写入hive.但是本人研究半天感觉并不是很好用,并且利用工具类也会在开发上灵活性被限制. 2.storm直接写入hdfs,利用hive映射到hdfs数据块上,此种方案可以分为利用storm hdfs工具类,但是用了一段时间发现此工具类也是限制性挺大,比如数据残留,数据轮转模式只有时间和大小,数据压缩格式等限制.想改良

在网络环境方面,作为分布式系统,Hadoop基于TCP/IP进行节点间的通信和传输. 在数据传输方面,广泛应用HTTP实现. 在监控.通知方面,Hadoop等分布式大数据软件则广泛使用异步消息队列等机制. 1. hadoop的概念及其发展历程 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算. Hadoop框架中最核心设计:HDFS和MapReduce,HDFS实现存储,MapReduce实现原理分析

一.方案背景 现阶段部分业务数据存储在HBase中,这部分数据体量较大,达到数十亿.大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中,进行离线分析,目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的.该种方式具有以下痛点: 需要对HBase表进行全表扫描,对HBase库有一定压力,同步数据同步速度慢. 业务方对HBase表字段变更之后,需要重建hive映射表,给权限维护带来一定的困难. 业务方对HBase表字段的变更无法得到有效监控,无法及时感知字段的新增,对数仓的维护带来一定的困难. 业务

@ 目录 整合Phoenix 定义 为何要使用 安装 SHELL操作 表的映射 简易JDBC示例 二级索引 二级索引配置文件 全局索引 包含索引 本地索引(local index) HBase与 Hive 的集成 使用场景 集成方法 示例 整合已有HBase表示例 整合Phoenix 定义 Phoenix 官网地址 https://phoenix.apache.org/ Phoenix作为一款OLTP和Apache Hadoop的操作分析,是面向HBase的开源 SQL 皮肤,其通过 JDBC

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的