本文共 1790 字，大约阅读时间需要 5 分钟。

Kudu技术文档

1. Kudu使用方法

Kudu是一款分布式键值存储系统，可通过多种方式进行操作。

1.1 常用客户端工具

• Java client：通过Java客户端绑定并编写应用程序。
• C++ client：通过C++客户端进行操作。
• Python client：通过Python客户端实现数据操作。

1.2 集成与交互

• Spark集成：使用kudu-spark包将Spark与Kudu结合，编写Spark应用程序进行操作。
• Impala交互式操作：Impala版本2.8及以上已集成Kudu支持，可通过Impala Shell进行交互式操作。

2. 配置与环境要求

• Impala版本要求：安装Impala 2.8及以上版本。
• 依赖安装：确保已安装Hive，并使用其Metastore服务存储Impala元数据。
• Hadoop环境：由于Impala依赖Hadoop，需确保基础镜像和配置正确。

3. Kudu与Impala的联通配置

• 配置说明：Impala在默认配置文件/etc/default/impala中，添加参数-kudu_master_hosts指定Kudu主节点地址。
• 示例配置：如将kudu_master_hosts设置为slave217:7051。

4. 数据表管理

4.1 创建外部表

• 使用Impala创建外部表，将Kudu表映射到Impala中，可参考以下命令：

CREATE EXTERNAL TABLE my_mapping_table
STORED AS KUDU
TBLPROPERTIES ('kudu.table_name' = 'my_kudu_table');

4.2 创建内部表

• 创建Impala内部表，可参考以下模板：

CREATE TABLE testinkudu (
  name string,
  age int,
  primary key (name)
)
PARTITION BY HASH (name)
PARTITIONS 8
STORED AS KUDU [AS SELECT * FROM OTHER_TABLE];

• 新表可通过Impala UI查看分区信息。

5. 分区策略

• 基于 HASH的分区
  • 将主键字段的值映射到分区，分区个数需在建表时指定，如下示例：

  create table testinkudu (
      name string,
      age int,
      primary key (name)
  )
  partition by hash (name)
  partitions 8
  stored as kudu;

• 基于 RANGE的分区
  • 根据主键范围划分分区，需在表定义中明确各区间值。示例：

  create table testinkudu2 (
      classes int,
      name string,
      age int,
      primary key (classes, name)
  )
  partition by range (classes) (
      partition value = 1,
      partition value = 2,
      partition value =3,
      partition value =4
  )
  stored as kudu;

• 组合分区：可同时使用HASH和RANGE策略，详细操作方法类似。

6. 数据操作

6.1 插入数据

• 单行录入：

insert into testinkudu values ('a', 12);

• 多行录入：

insert into testinkudu values ('a', 12), ('b', 13), ('c', 14);

• 从其他表录入：

insert into testinkudu select * from other_table;

6.2 更新操作

• 更新操作支持标准SQL语法，但不得修改主键值。

6.3 插入或更新

-UPSERT语法支持，若主键已存在则执行UPDATE，否则执行INSERT。

6.4 删除操作

-支持标准SQL删除语法，可按主键或全表删除。

本文为Kudu数据存储管理的基础指南，涵盖创建、管理及数据操作等内容，帮助用户高效使用Kudu进行数据存储和处理。

转载地址：http://smxlz.baihongyu.com/