Spark操作Kudu一、添加Maven依赖使用SparkSQL操作Kudu，这里需要导入Kudu与SparkSQL整合的包和SparkSQL的包，在Maven中导入如下依赖...--添加kudu-spark 依赖--> org.apache.kudu kudu-spark2_2.11...操作Kudu类似，经过以下步骤：创建SparkSession对象创建SparkContext对象创建KuduContext对象创建Kudu表代码如下：val session: SparkSession...]("id"),options)}经过以上操作，可以在Kudu WebUI中查看到对应的表：三、KuduContext CRUD-增删改查数据case class PersonInfo...:7051,cm2:7051", "kudu.table" ->"t_spark_kudu")//frame注册表操作frame.createTempView("tmp")session.sql(
Spark操作Kudu dataFrame操作kudu 一、DataFrameApi读取kudu表中的数据 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...org.apache.kudu.spark.kudu._ //加载表的数据，导包调用kudu方法，转换为dataFrame，最后在使用show方法显示结果 sparkSession.read.options...(kuduOptions).kudu.show() } 三、使用sparksql操作kudu表 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； 代码示例 /** * 使用sparksql操作kudu表 * @param sparkSession * @param sc * @param...操作插入数据 sparkSession.sql("insert into table temp2 select * from temp1") sparkSession.sql("select *
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。.../artifactory/cloudera-repos/ 本文主要讲述在CDP7.1.4中如何通过spark-shell对kudu表的进行操作。...测试环境 1.CDP7.1.4 、启用Kerberos、Kudu 1.13.0、Spark 2.4.0 2.操作步骤 2.1 建kudu表 CREATE EXTERNAL TABLE test002 (...2.3 进入spark-shell操作kudu 作为 CML 中现有引擎的替代品，ML Runtimes 比当前的单体引 spark-shell --packages org.apache.kudu:kudu-spark2...可看到读出一条数据 2.3.3 批量操作 先插入一条数据 val kuduTable = kuduClient.openTable("impala::default.test002") val session
实战 1.背景 通过 spark sql 读取 kudu 数据，由于 kudu 表 只有 6 个 tablet ，所以 spark 默认只能启动 6 个 task，读取 kudu 数据，通过界面可以看到...kudu 的 scan 维持在 143M/s ，想要增大 spark 读取 kudu 的效率。...[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020051118163413.png) 2.修改 通过追踪 kudu-spark.jar 的源码知道 ?...splitSizeBytes sets the target number of bytes per spark task....( Map("kudu.master" -> kuduMasters, "kudu.table" -> kuduTableName,
Flink操作KuduFlink主要应用场景是流式数据处理上，有些公司针对流式数据使用Flink实时分析后将结果存入Kudu,例如快手公司。...这里将实时计算的结果存入Kudu需要自定义Flink Kudu Sink。...场景：Flink实时读取Socket数据，将结果存入Kudu表t_flink_result,为了方便操作不再创建Kudu外表，这里在Impala中创建Kudu内表t_flink_result：create...对象 var kuduClient :KuduClient = _ //Kudu 表对象 var kuduTable :KuduTable = _ //创建KuduSession 客户端会话...var session: KuduSession = _ //初始化时调用一次，这里初始化连接Kudu的对象 override def open(parameters: Configuration)
Kudu Java Api操作Kudu没有提供标准SQL操作，支持Nosql样式的API，这里使用Java 操作Kudu ，包括创建表、插入数据、修改删除数据、删除表等操作，值得注意的是，Java...api直接操作Kudu在开发中不是常用的方式，常用方式是Spark操作Kudu、Kudu与Impala整合写SQL操作Kudu。...一、添加Maven依赖Java操作Kudu需要在创建好的Maven项目中导入kudu-client依赖，此外我们这里使用的是CDH版本的kudu依赖包，maven默认不支持CHD相关依赖，...开启session会话，应用插入操作，插入数据。关闭KuduClient对象。代码如下：/** * 1.创建KuduClient对象，连接Kudu集群。...开启session会话，应用更新操作，更新数据。关闭KuduClient对象。代码如下：/** * 1.创建KuduClient对象，连接Kudu集群。
Spark操作Kudu DML操作 Kudu支持许多DML类型的操作，其中一些操作包含在Spark on Kudu集成. 包括： INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表。...请注意，虽然API完全支持INSERT，但不鼓励在Spark中使用它。 使用INSERT是有风险的，因为Spark任务可能需要重新执行，这意味着可能要求再次插入已插入的行。...DELETE - 从Kudu表中删除DataFrame中的行 UPSERT - 如果存在，则在Kudu表中更新DataFrame中的行，否则执行插入操作。...{TABLE_NAME, it} import org.apache.kudu.client.CreateTableOptions import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext...import org.apache.spark.
3）与imapla集成或spark集成后（dataframe）可通过标准的sql操作，使用起来很方便 4）可与spark系统集成 kudu使用时的劣势： 1）只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键...2）如果是pyspark连接kudu，则不能对kudu进行额外的操作；而scala的spark可以调用kudu本身的库，支持kudu的各种语法。...) # 通过kuduContext可以操作kudu的所有功能 kuduContext.upsertRows(df, kudu_table_name) } } 3、有用的文章： kudu...操作kudu的各种形式：https://kudu.apache.org/docs/developing.html#_viewing_the_api_documentation kudu python客户端源代码...：https://github.com/apache/kudu/blob/master/python/kudu/client.pyx kudu scala spark操作详细例子：https://blog.cloudera.com
3）与imapla集成或spark集成后（dataframe）可通过标准的sql操作，使用起来很方便 4）可与spark系统集成 kudu使用时的劣势： 1）只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键...2）如果是pyspark连接kudu，则不能对kudu进行额外的操作；而scala的spark可以调用kudu本身的库，支持kudu的各种语法。...) # 通过kuduContext可以操作kudu的所有功能 kuduContext.upsertRows(df, kudu_table_name) } } 3、有用的文章： kudu...操作kudu的各种形式：https://kudu.apache.org/docs/developing.html#_viewing_the_api_documentation kudu python...客户端源代码：https://github.com/apache/kudu/blob/master/python/kudu/client.pyx kudu scala spark操作详细例子：https
在做Spark开发时也有访问Kudu的需求，Kudu API访问是一种方式，这里Fayson使用KuduContext实现对Kudu的读写操作。...环境下安装了Spark2后默认是添加kudu-spark2的依赖包，我们可以在Kudu的安装目录下找到相应版本的kudu-spark2_2.11-{cdh.version}.jar。...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。...SPARK_DIST_CLASSPATH=$SPARK_DIST_CLASSPATH:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kudu/kudu-spark2_2.11.jar ?...4 总结 1.访问Kudu可以通过Kudu API接口实现参考Fayson文章开头部分提到的Java示例文章，但在使用Spark访问Kudu时建议使用kudu-spark，使用该方式访问对于安全集群访问不需要考虑
Spark操作Kudu创建表 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...这是可以在Spark应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在Spark执行程序中与Kudu Java客户端进行交互。...KuduContext提供执行DDL操作所需的方法，与本机Kudu RDD的接口，对数据执行更新/插入/删除，将数据类型从Kudu转换为Spark等。...import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext import org.apache.spark.
目录 Spark操作Kudu Native RDD Spark操作Kudu Native RDD Spark与Kudu的集成同时提供了kudu RDD 代码示例 val columnsList =..., TABLE_NAME, columnsList) rowRDD.foreach(println(_)) sc.stop() //session.read.options(kuduOptions).kudu.show
Spark操作Kudu 修改表 代码示例 /** * 添加列 * @param kuduContext */ def addColumn(kuduContext: KuduContext): Unit
1. maven导入依赖 org.apache.kudu kudu-client 1.6.0 2.增删改查 /** * @description...kudu测试demo * @author IT云清 */ @SpringBootTest @RunWith(SpringRunner.class) public class KuduTest {...new CreateTableOptions(); List partitionList = new ArrayList(); //kudu
1.概述 在CDH的默认安装包中，是不包含Kafka，Kudu和Spark2的，需要单独下载特定的Parcel包才能安装相应服务。...本文档主要描述在离线环境下，在CentOS6.5操作系统上基于CDH5.12.1集群，使用Cloudera Manager通过Parcel包方式安装Kudu、Spark2和Kafka的过程。...内容概括 Kudu安装 Spark2安装 Kafka安装 服务验证 测试环境 操作系统版本：CentOS6.5 CM和CDH版本5.12.1 使用CM管理员admin用户 操作系统采用root用户操作...不再需要安装Kudu的csd文件，安装完Kudu，Impala即可直接操作Kudu。...Impala即可直接操作Kudu进行SQL操作，但为了省去每次建表都需要在TBLPROPERTIES中添加kudu_master_addresses属性，建议在Impala的高级配置项中设置KuduMaster
1.简介 本项目需要实现：将广告数据的json文件放置在HDFS上，并利用spark进行ETL操作、分析操作，之后存储在kudu上，最后设定每天凌晨三点自动执行广告数据的分析存储操作。...result.write.mode(SaveMode.Append) .format("org.apache.kudu.spark.kudu") .option...最后在IDEA里看下数据是否写入成功了： spark.read.format("org.apache.kudu.spark.kudu") .option("kudu.master...data.write.mode(SaveMode.Append) .format("org.apache.kudu.spark.kudu") .option("kudu.table...",tableName) .option("kudu.master",master) .save() // spark.read.format("org.apache.kudu.spark.kudu
例如我们有一个业务系统，有如下要求：数据实时产生，需要对数据逐行进行插入保存、低延迟数据读取、更新的随机读写操作。需要批量扫描历史数据，进行快速、实时的OLAP数据分析。...以上业务系统，既要求对数据进行随机读写，又要求对数据进行批量分析操作，针对以上业务场景我们就可以选择Kudu。...一、Kudu概念Kudu是Cloudera在2015年9月开源的分布式数据存储引擎，其结合了HDFS和HBase的优势，可以同时提供高效的随机访问以及数据扫描能力。...Kudu的随机读写速度和HBase相似，但是达不到HBase随机读写性能，Kudu批量查询数据性能媲美HDFS parquet，但是比HDFS批量查询慢，所以kudu更像是HDFS与HBase的一个折中选择...二、Kudu 适用场景Kudu适用于以下场景：对数据既支持扫描(scan)又支持随机访问(random access)同时具有高性能，简化用户复杂的混合架构场景。数据需要更新，避免额外的数据迁移。
Kudu分区策略Kudu表分为多个tablet，理想情况下，tablets应该相对平等地拆分表的数据，Kudu目前没有自动拆分预先存在的 tablets 的机制。所以在创建Kudu表时必须指定分区。...Kudu表的分区分为范围分区、hash分区、高级分区三种，分区字段必须来自于主键字段。使用Impala创建表时，可以使用 PARTITION BY 子句指定分区。...kuduClient.createTable("t_range_partition", schema, options);//关闭kuduClient对象kuduClient.close();以上代码执行完成后，可以通过Kudu...Arrays.asList("id"),10 );//创建表kuduClient.createTable("t_hash_partition", schema, options);以上代码创建完成后，可以通过Kudu...lower,upper );}//创建表kuduClient.createTable("t_hash_range_partition", schema, options);以上代码创建完成后，可以通过Kudu
基本操作 创建RDD var data = Array(1,2,3,4) //数组 var distData = sc.parallelize(data,3) //创建RDD distData.collect...distFile.take(1) //取出一行数据 //也可以同时读取多个文件，相当于多个文件拼接 //读取整个目录下的所有文件 //读取含有通配符的目录 textFile("/input/*.txt") 3.map操作...] = Array(12, 14, 16, 18) 5.flatmap是一个一对多的map var rdd4 = rdd3.flatMap(x=>x to 20) rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD...sc.parallelize(Array((1,1),(1,2),(2,3))) val rdd11 = rdd0.groupByKey() rdd11.collect 10.reduceByKey 是数据分组聚合操作
pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark import Row from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark...print "=======firt part======\n" # 用sc创建一个RDD -- resilient distributed dataset lines = sc.textFile("D:/spark...-2.1.2-bin-hadoop2.7/bin/readme.txt") # RDD支持转化操作和行动操作 # 转化操作是返回一个新的RDD # 行动操作是向驱动器程序返回结果，或将结果写入输出，会触发实际的计算...# 转化操作例子：filter pyline = lines.filter(lambda line: "a" in line) # 行动操作： c = pyline.first() count =...sql # 从文件生成DataFrame # 用sc创建一个RDD -- resilient distributed dataset table_rdd = sc.textFile("D:/spark
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