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

spark2.4.3+kudu1.9 1 批量读 val df = spark.read.format("kudu") .options(Map("kudu.master" -> "master:7051", "kudu.table" -> "impala::test_db.test_table")) .load df.createOrReplaceTempView("tmp_tabl

Kudu White Paper http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/0-5-0/topics/kudu_resources.html http://getkudu.io/overview.html   Kudu is a new storage system designed and implemented from the ground up to fill this gap between high-throughput seq

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(

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Raft Consensus Algorithm节点来保证高可用,什么是Raft Consunsus Algorit

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

本文由  网易云发布. 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统--kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那么同为分

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

写入操作是指需进行插入.更新或删除操作的一组行.需要注意的事项是Kudu强制执行主关键字的唯一性,主关键字是可以更改行的唯一标识符.为了强制执行此约束条件,Kudu必须以不同的方式处理插入和更新操作,并且这会影响tablet服务器如何处理写入 Kudu中的每个tablet包含预写式日志(WAL)和多个行集合(RowSet),它们是保存在存储器和磁盘上(被刷新时)的不相交的行集合. 写入操作先被提交到tablet的预写式日志(WAL),并根据Raft 一致性算法取得追随节点的同意,然后才会被添加到

1.kudu是什么? 2.kudu基本概念 特点:  High availability(高可用性).Tablet server 和 Master 使用 Raft Consensus Algorithm 来保证节点的高可用,确保只要有一半以上的副本可用,该 tablet 便可用于读写.例如,如果3个副本中有2个或5个副本中的3个可用,则该tablet可用.即使在 leader tablet 出现故障的情况下,读取功能也可以通过 read-only(只读的)follower tablets 来进行

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)

特点:   High availability(高可用性).Tablet server 和 Master 使用 Raft Consensus Algorithm 来保证节点的高可用,确保只要有一半以上的副本可用,该 tablet 便可用于读写.例如,如果3个副本中有2个或5个副本中的3个可用,则该tablet可用.即使在 leader tablet 出现故障的情况下,读取功能也可以通过 read-only(只读的)follower tablets 来进行服务,或者是leader宕掉的情况下,会根

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

本文来自网易云社区 作者:闽涛 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统——kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那

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

Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力.Kudu支持水平扩展,使用Raft协议进行一致性保证,并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结 合紧密.本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用,使您对Kudu有一个较为全面的了解. 比较有意思的是,同为Cloudera公司开源的另一款产品Impala,是另一种非洲的羚羊,叫做“黑斑羚”,也叫“高角羚”.不知道Cl

不多说,直接上干货! Columnar Data Store(列式数据存储) Kudu 是一个 columnar data store(列式数据存储).列式数据存储在强类型列中.由于几个原因,通过适当的设计,Kudu 对 analytical(分析)或 warehousing(数据仓库)工作会非常出色. Read Efficiency(高效读取) 对于分析查询,允许读取单个列或该列的一部分同时忽略其他列,这意味着您可以在磁盘上读取更少块来完成查询.与基于行的存储相比,即使只返回几列的值,仍需要读

不多说,直接上干货! Kudu目前具有以下优点  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(incubating)紧密集成,使其与 Apache Parquet 一起使用 HDFS 成为一个很好的可变的替代方案: 强大而灵活的一致性模型,允许您根据每个 per-request(请求选择)一致性要求,包括 strict-- serializable(严格可序列化)一致性的选项: 针对同时运行顺序和随机工

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