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centos8 安装kudu

1、安装cmake yum install cmake -y 2、安装python yum install python39 -y 设置默认Python版本 alternatives --set python /usr/bin/python3 3、官网下载安装脚本 #!/bin/bash sudo yum -y install autoconf automake curl cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi \ cyrus-s

kudu介绍

目录概述Kudu 和 RDBMS 对比高层架构 概述 为什么需要这种存储 ? 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。 就是不支持按照行去检索, 不支持行级别的update 和 delete 动态数据:以 HBase、Cassandra

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

CDH kudu Unable to load consensus metadata for tablet

新增kudu 服务,启动master 节点,报错如下. 晚上8点09:34.716分 ERROR cc:205 Unable to init master catalog manager: Not found: Unable to initialize catalog manager: Failed to initialize sys tables async: Unable to load consensus metadata for tablet 00000000000

为在线数据库构建基于 Kudu 的实时数据同步

zycgit 简述 Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统,是 Apache Hadoop 生态圈的成员之一。它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。 本篇文章将会介绍几种数据数据同步到 Kudu 的方案选择,然后从功能和使用角度介绍 CloudCanal 如何帮助我们解

为在线数据库构建基于 Kudu 的实时数据同步

简述 Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统,是 Apache Hadoop 生态圈的成员之一。它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。 本篇文章将会介绍几种数据数据同步到 Kudu 的方案选择,然后从功能和使用角度介绍 CloudCanal 如何帮助我们解决

problems_kudu

目录problems_kudu1 执行service kudu-master start , 提示启动失败failed2345678 problems_kudu 1 执行service kudu-master start , 提示启动失败failed 进入报错日志目录 (cd /var/log/kudu/),看到报错信息(vim kudu-master.ERROR 或 vim kudu-master.FATAL)如下: Log file create

实施Cloudera Manager小结

一、Cloudera Manager磁盘不够解决方案 背景   默认服务器最多给根目录50G,剩余大多数都给了/home目录,而大数据组件采用默认安装模式,数据存储都占用了根目录的磁盘空间,发现随着数据不断增加,如kudu数据,导致磁盘空间不足,cloudera Manager平台上各组件不能正常工作。 解决方案: 在C

Kudu系列: Kudu主键选择策略

每个Kudu 表必须设置Pimary Key(unique), 另外Kudu表不能设置secondary index, 经过实际性能测试, 本文给出了选择Kudu主键的几个策略, 测试结果纠正了我之前的习惯认知. 简单介绍测试场景: 表中有一个unqiue字段Id, 另外还有一个日期维度字段histdate, 有三种设置kudu PK的方法,

kudu介绍

文章内容来源于官网文档:http://kudu.apache.org/docs/index.html 一、kudu介绍     Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的成员之一(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。 1 功能上的空白     Hadoop

impala的sql执行优化过程

文章分两部分 1 基于impala的sql执行优化过程 2 Impala+kudu架构的数据仓库经验分享 第一部分,sql调优 1.老生常谈,sql调优必看执行计划,无论是hive还是impala。查看impala的执行计划可以说比较详细,分为三个粒度,分别是:explain、summary、profile。(1) impala-shell中执行explain sql,会

kudu性能优化

一、impala + kudu一些优化心得用了几次impala + kudu做大数据实时计算场景,一路踏坑过来,这里分享踏坑经验 一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这

impala + kudu | 大数据实时计算踩坑优化指南

一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表 由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;每次导完到临时表,需要做invalidate metadata 表操作,不然后面直接导入kudu的时候

spark sql 读取kudu表向sqlserver数据库中插入70万条数据

spark sql 读取kudu表向sqlserver数据库中插入70万条数据 1.废话不多说。直接上代码。 import java.util.Properties import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession object KuduToSqlserver { val kuduMasters = "cdh-5:xx,cdh-6:xx"

flink-connector-kudu_2.11的大坑,表格删不掉

测试debezuim+kafka+flink+kudu。 用flink-connector-kudu_2.11 连接器,写入数据至kudu。 apache/bahir-flink连接器的开源地址 https://github.com/apache/bahir-flink. 尝试使用flink sql 将数据写入kudu,使用flink sql 删除表格。 问题出现了!! 进入impala client后,发现表格仍

kudu官网学习。

工作中用到了kudu。以前随便用用现在没事准备好好学习下。 https://kudu.apache.org/docs 1.指定分区 为什么要指定好分区呢?一般来说习惯将kudu与hbase进行比较。两者区别在哪里? 翻译:kudu目前没有办法对已经分好区的tablet在进行切分!!! hbase存储数据实际时region,但是随着数

物流项目问题ing

物流项目问题 1、物流项目的背景介绍(行业、特点、案例、痛点) 1)、行业背景介绍: 自从国内电商购物节开始以后,每年用户电商APP购买物品增加,快递数量指数级别增长。 2)、物流行业特点:物流行业属于复合型产业,实时产生大量的业务数据,需要关联性分析处理。 3)、项目背景介绍:基于上述诉

Kudu底层数据模型

Kudu的底层数据文件的存储,未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统,而是自行开 发了一套可基于 Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储系统。 这套实现基于如下的几个设计目标: • 可提供快速的列式查询 • 可支持快速的随机更新 • 可提供更为稳定的查询性能保障

kudu 服务异常停止无法启动

报错信息如下: Check failed: _s.ok() Bad status: Corruption: Failed to load FS layout: Could not process records in container /data/sa_cluster/kudu/table_server/tserver_data/data/57229d7636f54c7d8d4ca41ecda01c1e: Data checksum does not match: Incorrect checksu

Kudu设计要点面面观(下篇)

目录 行事务与数据一致性 与Impala、Spark集成 Benchmarking 当前的主要不足 简单调优方法 参考:《Kudu设计要点面面观(上篇)》,本文适用知识共享-署名-相同方式共享(CC-BY-SA)3.0协议。 事务与数据一致性 Kudu支持单行事务,但不支持多行事务(Kudu中对多行操作不满足ACID原则中的原

Kudu设计要点面面观(下篇)

目录 行事务与数据一致性 与Impala、Spark集成 Benchmarking 当前的主要不足 简单调优方法 参考:《Kudu设计要点面面观(上篇)》,本文适用知识共享-署名-相同方式共享(CC-BY-SA)3.0协议。 事务与数据一致性 Kudu支持单行事务,但不支持多行事务(Kudu中对多行操作不满足ACID原则中的原

大数据领域一些值得读的论文(不断更新

一些经典论文 可以参考这位大佬的博客,2020年下半年开始有许多paper阅读笔记 https://fuzhe1989.github.io/ 1.大数据Hadoop三辆马车 MapReduce-2004:一种计算框架 https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//archive/mapreduce-osdi04.pdf Googl

kudu sql 实操

impala操作kudu 建表 hash分区 CREATE TABLE xiniu.my_first_table ( id BIGINT, name STRING, PRIMARY KEY(id) ) PARTITION BY HASH PARTITIONS 16 STORED AS KUDU; hash分区且指定副本数 CREATE TABLE xiniu.replicastable1 ( id BIGINT, name STRING, PRIM

kudu原理

参考:官网:https://kudu.apache.org/docs/index.html 原理: https://blog.csdn.net/nosqlnotes/article/details/79496002 emr: https://help.aliyun.com/document_detail/141545.html?spm=5176.11065259.1996646101.searchclickresult.27c24992KolFqY&aly_as=pGRW1f3f 大叔: htt

Note_Logistics_Day06

stypora-copy-images-to: img typora-root-url: ./ Logistics_Day04:Kudu 入门使用 01-[复习]-上次课程内容回顾 ​ 主要讲解:Kudu 存储引擎,类似HBase数据库,属于HBase和HDFS折中产品,既能够随机数据读写,又支持批量数据加载分析。 1、物流项目ETL流程 三大业务板块 1)、数据