通过提供实体模型扩展来支持业务元数据 批量导入业务元数据属性关联和词汇表术语 增强的基本搜索和过滤搜索 多租户支持并通过增强的UI简化了管理 数据血缘和监管链 先进的数据发现和业务词汇表 Navigator...2016 SQL覆盖 支持重大性能改进 查询结果缓存 代理键 物化视图 预定查询，使用SQL自动重建物化视图 自动翻译Spark-Hive读取，无需HWC会话 Hive Warehouse Connector...Spark直接读取 从Spark授权外部文件写入 改进的CBO和矢量化覆盖率 Ozone HDFS的10倍可扩展性 支持十亿个对象和S3原生支持 支持密集数据节点 快速重启，易于维护 HBase HBase-Spark...支持Knox 通过滚动重启和自动重新平衡来增强操作 大量改进可用性 添加了新的数据类型，如DATE，VARCHAR和对HybridClock时间戳的支持 Yarn 新的Yarn队列管理器 放置规则使您无需指定队列名称即可提交作业...通过Kudu和Impala更新支持报告 带有Kudu + Spark的实时和流式应用程序 时间序列分析，事件分析和实时数据仓库以最智能的自动完成功能提供最佳的 查询体验 Yarn 过渡到Capacity
这里在Spark2的环境变量中将kudu-spark2的依赖包，确保Spark2作业能够正常的调用kudu-spark2提供的API。...使用KuduContext访问Kudu * 该示例业务逻辑，Spark读取Hive的ods_user表前10条数据，写入Kudu表（通过ods_user表的Schema创建kudu表） * 读取...10条数据写入到kudutableName表中 kuduContext.upsertRows(odsuserdf, kuduTableName) //读取出kuduTableName表的数据...作业执行成功 ? 5.访问Kudu Master的UI界面“Tables”可以看到通过Spark2作业创建的kudu_user_info表 ?...4.kuduContext在获取kudu表时必须指定列名，否则获取到的是一个空的ROW。
1.文档编写目的 Kudu从 1.0.0 版本开始通过Data Source API与Spark 集成。kudu-spark使用--packages选项包含依赖项。...从 Kudu1.6.0开始不再支持Spark 1，如果要使用Spark1与Kudu集成，最高只能到Kudu1.5.0。...表已经不存在了 3.常见问题和优化 使用Spark程序访问Kudu 时应考虑如下问题: 尽管 Kudu Spark 2.x 集成与 Java 7 兼容，但 Spark 2.2（及更高版本）在运行时需要...列名包含大写或非 ASCII 字符的 Kudu 表不得与 SparkSQL 一起使用。可以在 Kudu 中重命名列以解决此问题。...通常，Spark作业用最少的调整和配置运行。可以使用Spark 的配置选项调整执行程序和资源的数量，以提高并行度和性能。如果表非常宽并且默认内存分配相当低，可能导致作业失败。
Impala和Spark都已通过zstd和Parquet认证。...但依旧不包含从计算集群中提取数据溯源和元数据信息。...搜索，查询，访问亮点 1.用于远程读取的数据高速缓存（预览功能，默认情况下已禁用）：为了提高存储计算分离场景或有对象存储环境的性能，Impala可以将从远端（例如S3，ABFS，ADLS）读取的数据缓存到本地存储...3.支持Hive Metastore与Kudu集成，HMS现在可以管理Kudu表的元数据，Impala和Spark都可以直接访问。 4.Kudu可以使用已实现的Spark作业进行表增量和全量的备份。...此外你还可以使用Spark作业将备份的数据增量或全量的还原回来。Kudu可以使用HDFS，S3或任何与Spark兼容的存储作为备份目标源。
表3-1和表3-2分别对这些步骤和作业项进行了简单描述。...通过提交适当的参数，Kettle可以连接Hadoop的HDFS、MapReduce、Zookeeper、Oozie、Sqoop和Spark服务。在数据库连接类型中支持Hive和Impala。...通常Hive表数据导入方式有以下两种： 从本地文件系统中导入数据到Hive表，使用的语句是： load data local inpath 目录或文件 into table 表名; 从HDFS...从Hive抽取数据到MySQL 在Spoon中新建一个如图3-10的转换。转换中只包含“表输入”和“表输出” 两个步骤。 ?...我们在“向Hive导入数据”一节建立的weblogs表上执行聚合查询，同时建立一个新表保存查询结果。新建一个Kettle作业，只有“START”和“SQL”两个作业项，如图3-11所示。 ?
更多的文件意味着更多的读取请求需要请求NameNode，这可能最终会堵塞NameNode的容量，增加RPC队列和处理延迟，进而导致性能和响应能力下降。...对于Spark来说，小文件也是类似的，在Spark中，每个“map”相当于Spark任务在执行器中每次读取和处理一个分区。每个分区默认情况下是一个block。...每个分区有200个表，每个分区有10个文件，那么Impala catalog的大小至少是：（不包括表统计信息和表列信息）。...在这种情况下，应该考虑表的分区设计并减少分区粒度。 4.Spark过度并行化 在Spark作业中，根据写任务中提到的分区数量，每个分区会写一个新文件。...强烈建议检查Spark作业的输出，并验证创建的文件数量和实现的吞吐量。 4.使用工具进行压缩 hadoop本身提供merge命令，当然用户也可以自行编写工具实现。
4.新的Impala统计信息抽样(stats sampling)和外推(extrapolation)，可以允许用户使用数据样本，更少的资源以及更少的时间来搜集表统计信息。...Server Scalability，Spark History Server(SHS) 可以更快的显示Spark作业，即使大量作业。...4.Parquet timestamp读取侧调整，以便Spark可以读取由Impala写的timestamp 1.CDH5.15的新功能 1.1.Apache Flume ---- 通过Cloudera...将spark.sql.parquet.int96TimestampConversion设置为true，在读取由Impala写的parquet文件时，不会将UTC的任何调整应用到服务器的本地时区。...该功能支持的最低版本是5.15. 2.Metrics - 使用MapReduce作业从Amazon S3或者Microsoft ADLS读取或者写入数据，这个数据量可以通过集群指标进行查看，s3a_bytes_read
3）那么逻辑执行计划生成完了以后，才会生成物理执行计划，也就是我们spark的一个作业。...如果熟悉SQL的执行流程或者了解hive的SQL语句是怎么样从SQL翻译成mapreduce作业的话，那么其实你会看出来整个流程都是非常相似的，那么在SQL on hadoop框架里面的那么多框架，只要是基于...作业，可能是spark作业，提交到对应的集群上运行就可以了。...因为Hbase的直接读取比较复杂，所以Kylin提供了近似SQL和HQL的形式，满足了数据读取的基本需求。对外提供了RestApi和JDBC/ODBC方便操作。...Impala只能读取文本文件，而不能读取自定义二进制文件。 每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。
Impala跟其他的查询引擎系统（如presto、spark sql、hive sql）不同，Impala基于C++和Java编写，支持Hadoop生态下的多种组件集成（如HDFS、HBase、Metastore...Impala 的优点： Impala不需要把中间结果写入磁盘，省掉了大量的I/O开销。省掉了MapReduce作业启动的开销。...MapReduce启动task的速度很慢（默认每个心跳间隔是3秒钟），Impala直接通过相应的服务进程来进行作业调度，速度快了很多。...serialization.format'=',','field.delim'=','); 插入数据 直接插入值方式： insert into t_person values (1,hex(‘hello world’)); 从其他表插入数据...，不建议用此方式加载批量数据 2、load data方式：在进行批量插入时使用这种方式比较合适 3、来自中间表：此种方式使用于从一个小文件较多的大表中读取文件并写入新的表生产少量的数据文件。
Zookeeper（分布式协作服务） 15.HCatalog（数据表和存储管理服务） 16.Impala（SQL查询引擎） 17.Presto（分布式大数据SQL查询引擎） Hadoop生态圈总览图...它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。...Reduce task：从Map 它深刻地执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据分组传递给用户编写的Reduce()函数执行。...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 Spark Streaming：对实时数据流进行处理和控制。...15.HCatalog（数据表和存储管理服务） HCatalog是Hadoop的表和存储管理工具。它将Hive Metastore的表格数据公开给其他Hadoop应用程序。
1 前言 先通过SparkSession read API从分布式文件系统创建DataFrame 然后，创建临时表并使用SQL或直接使用DataFrame API，进行数据转换、过滤、聚合等操作...、列名、字段类型、数据文件存储路径、文件格式等。...把hive-site.xml拷贝到Spark安装目录的conf子目录，Spark即可自行读取内容 第一种用法案例 假设Hive有张名为“salaries”的薪资表，每条数据都包含id和salary两个字段...createTempView创建的临时表，其生命周期仅限于Spark作业内部，一旦作业执行完毕，临时表就不复存在，无法被其他应用复用。...而Hive表的元信息已持久化到Hive Metastore，不同的作业、应用、甚至是计算引擎，如Spark、Presto、Impala等，都可以通过Hive Metastore访问Hive表。
中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。...Kafka可以和Flume一起工作，如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop，可以使用Flume代理agent，将Kafka当做一个来源source，这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。...在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。 Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。...Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统计函数查询数据，从而大大降低了延迟。...但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。 Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。
Kudu提供两种读模式：read-latest和read-at-snapshot，分别对应读取当前的快照以及按时间戳读取历史快照。...与Impala、Spark集成 Kudu本身并没有SQL外壳，仅仅提供了Java和C++ API。但是Kudu和查询引擎Impala可以近乎无缝地结合在一起，为Kudu提供SQL能力。...关于Kudu与Impala的集成和查询方法，官方文档已经写得非常详细，不再赘述。 相对而言，我们更多地是编写Spark程序来执行一些对Kudu表数据的复杂分析任务。...on Kudu不支持有大写字母和非ASCII字符的表名、列名，必须预先处理。...而Impala on Kudu在执行基于列的查询和全表扫描时，效率远远高于HBase。当然，这与HBase偏OLTP的设计思想有关，并不能说明Kudu可以完全取代HBase。
列名和表名之类的标识符仅限于有效的 UTF-8 字符串并且其最大长度为 256 个字符。...10、复制和备份限制Kudu 当前不支持任何用于备份和还原的内置功能。鼓励用户根据需要使用 Spark 或 Impala之类的工具导出或导入表。...名称包含大写字母或非 ASCII 字符的 Kudu 表在 Impala 中用作外部表时，必须分配一个备用名称。列名包含大写字母或非 ASCII 字符的 Kudu 表不能用作 Impala 中的外部表。...=和 like 谓词不会下推到 Kudu，而是由 Impala 扫描节点评估。相对于其他类型的谓语，这会导致降低性能。使用 Impala 进行更新，插入和删除是非事务性的。...12、Spark集成限制必须使用 JDK8，自 Kudu-1.5.0 起，Spark 2.2 是默认的依赖项版本。Kudu 表只能在 Spark SQL 中注册为临时表。
、Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案，但又各有特点。...前面已经讨论了Hive和Impala，本节先介绍一下SparkSQL，然后从功能、架构、使用场景几个角度比较这三款产品的异同，最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告...统一数据访问——通过Schema-RDDs为高效处理结构化数据而提供的单一接口，Spark SQL可以从Hive表、parquet或JSON文件等多种数据源查询数据，也可以向这些数据源装载数据。...支持UDF 支持并发查询和作业的内存分配管理（可以指定RDD只存内存中、或只存磁盘上、或内存和磁盘都存） 支持把数据缓存在内存中 支持嵌套结构 Impala： 支持Parquet、Avro...Spark SQL： 适用场景： 从Hive数据仓库中抽取部分数据，使用Spark进行分析。 不适用场景： 商业智能和交互式查询。
要访问这些特性： 1.在Hue Impala editor中运行一个查询。 2.从左边的菜单，启动Job Browser。 3.在Job Browser中，选择Queries选项卡。...7.4 Compatibility and Usability Enhancements Impala现在可以读取TIMESTAMP_MILLIS和TIMESTAMP_MICROS Parquet类型。...这允许使用AdminClient的任何应用程序通过查看从AdminClient捕获的指标来获取更多信息和洞察力。...5.读取多个表的多列导致繁重的UPDATE工作负载的扫描现在更加节省CPU。在某些情况下，升级到此版本后，此类表的扫描性能可能会快几倍。...使用旧API编写的文件可以使用新API读取，只要不使用新类型，使用旧API编写的文件也可以使用旧API读取。
中读取数据，读取成功之后会删除channel中的信息。...Kafka可以和Flume一起工作，如果需要将流式数据从Kafka转移到hadoop，可以使用Flume代理agent，将Kafka当做一个来源source，这样可以从Kafka读取数据到Hadoop。...用户在HDFS上部署好作业(MR作业)，然后向Oozie提交Workflow，Oozie以异步方式将作业(MR作业)提交给Hadoop。...在Hive的运行过程中，用户只需要创建表，导入数据，编写SQL分析语句即可。剩下的过程由Hive框架自动的完成。 Impala是对Hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询。...但是Impala不支持UDF，能处理的问题有一定的限制。 Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的特点，它将Job中间输出结果保存在内存中，从而不需要读取HDFS。
在CDH 5.11（Kudu 1.3.0）中添加了粗粒度的授权和身份验证，这使得可以仅对可以应用Apache Sentry策略的Apache Impala进行访问限制，从而启用了更多的用例。...要创建适用于foo数据库中所有表和所有列的策略，您需要为db = foo-> tbl = *-> col = *创建策略。...但是，Impala的工作原理有所不同。 在Impala中访问Kudu表 Impala不仅是Kudu客户端，它还是一个支持多个存储系统的分析数据库，包括但不限于Kudu。...让我们以一个常见用例为例：几个Apache Spark ETL作业在Kudu中存储数据。然后，其他Spark作业以及数据分析人员也会通过临时Impala查询访问此数据。...在这种情况下，可以设置Kudu策略，以允许ETL用户读写所有表中的数据，并且为不同的人群定义了单独的Hadoop SQL策略，以通过Impala读取特定的数据库或表。
在构建本地数据中心的时候，出于Apache Kudu良好的性能和兼备OLTP和OLAP的特性，以及对Impala SQL和Spark的支持，很多用户会选择Impala / Spark + Kudu的技术栈...Impala可以读取Hive的表数据，也可以自己创建表，特别是可以创建数据位于Kudu的表。...接下来我们会从如下两个场景，来帮助客户从Spark / Impala + Kudu的代码，迁移到Spark / Trino + Hudi上来。...Spark Streaming 从Kafka 读取数据写入Hudi表 3....由于测试数据的量级是100G，所以我们采用从EMR Spark直接读取Kudu表，并写入Hudi表的方式来迁移数据。整个迁移过程耗时2小时以内。
于是Hive就出来了，可以理解为Hive就是在大数据背景下诞生的MySQL，有表的概念，同时也通过一种叫HQL的代码去进行各种增删改查的操作，底层基于HDFS存储，HQL和SQL的语法是几乎一摸一样的。...Apache Hive™ 数据仓库软件有助于读取，写入和 Management 驻留在分布式存储中并使用 SQL 语法查询的大型数据集。...Hive 的 SQL 也可以通过用户定义的函数(UDF)，用户定义的集合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)扩展为用户代码。 Step 4：如何更快的查询？ ...Impala可以读取Hadoop使用的几乎所有文件格式，如Parquet，Avro，RCFile。...使用Impala，您可以访问存储在HDFS，HBase和Amazon s3中的数据，而无需了解Java（MapReduce作业）。您可以使用SQL查询的基本概念访问它们。
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