首先要知道目前(2017.05.04)kudu没有timestamp与decimal类型,需要用其它类型代替,比如timestamp可以用长bigint代替,decimal可以用double型代替。
如果想在kudu中创建一个新表,并将数据导入到这个新表中,那么比较简单的方式是通过impala建立kudo的内部映射表,因为建立内部映射表过程会同时建立一个kudu新表并在impala中建立一个内部映射表,建立方法如下:
首先保证kudu正确安装并且master与tserver服务都正常运行,然后在impala shell中输入
create table table_name (
column1 type primary key ...,
column2 type,
...
)
partition by hash(column1) partitions n stored as kudu
这样就在kudu中建立好表了,下一步就可以通过impala的映射表向这个kudu表中导入数据了(table_name要用自己取的表名代替,columnN也要用自己取的列名代替。)(如果建立列集主键,方式为primary key(column1, column2, column3),具体如何建立这里就不细说了)(顺便说一下:这样建立的kudu中的表名为:impala::database_name.table_name)。
如果kudu中已经存在一个现有表,您想将impala表中数据导入到这个现有kudu表中,那么需要在impala中建立外部映射表,方法是:
create external table table_name
stored as kudu
tblproperties('kudu.table_name' = 'kudu中的table_name')
这样就建立完成了。
在impala shell 中执行:
insert into table_name select * from 你的impala表
就可以将你的表数据导入到新表了。
最后提及:kudu表必须有主键或者列集主键,可能你的表没有主键或列集主键,而你的表第一列或对应列集的前几列又有重复数据,这种情况下你的表导入后会有数据丢失,比较简单的解决方法是:
在建立kudu表时增加一个专门的主键,放在第一列。然后:
insert into table_name select row_number() over(order by 你的impala表中任意一列名), * from 你的impala表
Kudu是一个列式存储的用于快速分析的NoSQL数据库,提供了类似SQL的查询语句,与RDBMS十分类似,有**PRIMARY KEY **,基于主键查询而不是HBase的RowKey。kudu拥有毫秒级延迟与其他大数据数据库不同,Kudu不仅仅是一个文件格式。行访问达到毫秒级延迟,支持C++ JAVA, API PyThon API 拥有简单好用的API。kudu能与Hadoop生态系统无缝对接你可以使用Java Client实时导入数据,同时也支持Spark(运算) impala(分析工具,比Hive快) MapReduce HDFS HBase 很容易从HDFS中获取数据,占用内存小于1G。分布式和容错机制Kudu通过把tables切分成tablets,每个表都可以配置切分的哈希,分区和组合。Kudu使用了Raft来复制给定的 *** 作,保证了数据同时存储在两个节点上,因此不村子单点故障。Kudu是为我们下一代设计的好软件,大家可以了解一下!欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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