kudu之所以执行非常快速,可以用来替代HDFS和Hbase等,一个主要原因是,我们可以将普通SQL中的谓词推入kudu引擎,这样kudu查询数据会变的非常快: 将谓词评估推入Kudu引擎可以提高性能,因为它可以减少需要流回Spark引擎以进行进一步评估和处理的数据量. 通过Spark API当前支持谓词下推的谓词集包括: 等于(=) 大于(>) 大于或等于(> =) 小于(<) 小于等于(<=) 因此,Spark SQL中的这些语句会将谓词评估推向Kudu的存储引擎,从而提高整体

目录 SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 1. pom.xml 依赖 2.将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装, 创建KafkaSink 3.利用广播变量,将KafkaProducer广播到每一个executor SparkSQL读取Kudu,写出到Kafka 背景:通过spark SQL读kudu表,写入到kafka 参考:1.spark向kafka写入数据 2.通过Spark向Kafka写入数据 1. pom.xml 依赖 <dependencies>

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

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

目录 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 scala 代码 启动脚本 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 <properties> <spark.version>2.1.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEn

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

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

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.1  运行环境说明 1.1.1 硬软件环境 线程,主频2.2G,10G内存 l  虚拟软件:VMware® Workstation 9.0.0 build-812388 l  虚拟机操作系统:CentOS6.5 64位,单核 l  虚拟机运行环境: Ø  JDK:1.7.0_55 64位 位) Ø  Scala:2.10.4 Ø  Spark:1.1.0(需要编译) Ø  Hive:0.13.1

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

一.由于具有多张宽表且字段较多,每个宽表数据大概为4000万条,根据业务逻辑拼接别名,并每张宽表的固定字段进行left join 拼接SQL.这样就能根据每个宽表的主列,根据每个宽表的不同字段关联出一张新的集合.由于下来要进行分页查询,如果要使用SparkSQL进行分页查询,需要增加序号列,那么就在刚才的Sql之前增加一句 create table tableName as SELECT  ROW_NUMBER() OVER() as id,* from (拼接的SQL) 就可创建一张带自增序列

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎.可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架.基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上100倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上.Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据.能够读取HBase.HDFS等Hadoop的数据源. 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据.并

1.环境说明: HDP 2.4 V3 sandbox hue 4.0.0 2.hue 4.0.0 编译及安装 地址:https://github.com/cloudera/hue/releases/tag/release-4.1.0(也许是发版这弄错了吧,连接是4.1.0,内容版本是4.0.0) 2.1 修改%HUE_CODE_HOME%/hue/maven/pom.xml版本,如下: <hadoop-mr1.version>2.7.1</hadoop-mr1.version> &

Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. Hive SQL是转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!  SparkSession SparkSession是

对于impala而言,开发人员是可以通过JDBC连接impala的,有了JDBC,开发人员可以通过impala来间接操作kudu: maven导包: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.cloudera/ImpalaJDBC41 --> <dependency> <groupId>com.cloudera</groupId> <artifactId>ImpalaJDBC41</artifa

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

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

1.配置/etc/yum.repos.d clouder-kudu.repo [cloudera-kudu]# Packages for Cloudera's Distribution for kudu, Version 5, on RedHat or CentOS 6 x86_64name=Cloudera's Distribution for kudu, Version 5baseurl=http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/6/x86_64/kud

-连接sparksql: cd /home/mr/spark/bin ./beeline !connect jdbc:hive2://hostname:port --切换数据库 use databaseName; --建表: create table tab_test( name string, age int, num1 double, num2 bigint, msg ) --最后一个字段后面不能有 ',' 号 ) partitioned by (p_age int,p_name strin

--spark启动 spark-sql --退出 spark-sql> quit; --退出spark-sql or spark-sql> exit; 1.查看已有的database show databases; --切换数据库 use databaseName; 2.创建数据库 create database myDatabase; 3.登录数据库myDatabase; use myDatabase 4.查看已有的table show tables; -- 查看所有表 show table

前面两章花了不少篇幅介绍了SparkSQL的执行过程,非常多读者还是认为当中的概念非常抽象.比方Unresolved LogicPlan.LogicPlan.PhysicalPlan是长得什么样子,没点印象.仅仅知道名词,感觉非常缥缈. 本章就着重介绍一个工具hive/console,来加深读者对sparkSQL的执行计划的理解. 1:hive/console安装       sparkSQL从1.0.0開始提供了一个sparkSQL的调试工具hive/console. 该工具是给开发人员使用,