大数据Kudu（八）：Kudu与Impala整合

已于 2023-09-08 00:04:32 修改
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分类专栏： 大数据OLAP技术体系 文章标签： 大数据 hive hadoop Kudu
于 2022-12-17 06:00:00 首次发布
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本文详细介绍了如何配置Kudu与Impala的整合，包括内部表和外部表的创建，以及Impala如何通过SQL操作Kudu数据。通过整合，用户可以使用Impala的SQL语法在Kudu上执行插入、查询、更新和删除操作，实现数据管理。

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文章目录

Kudu与Impala整合

一、Kudu与Impala整合配置

二、​​​​​​​内部表

三、外部表

四、​​​​​​​​​​​​​​Impala SQL操作Kudu

Kudu与Impala整合

Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore，直接使用hive的元数据，意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时，批处理，多并发等优点。

Kudu不支持标准SQL操作，可以将Kudu与Apache Impala紧密集成，impala天然就支持兼容kudu，允许开发人员使用Impala的SQL语法从Kudu的tablets 插入，查询，更新和删除数据，Kudu与Impala整合本质上就是为了可以使用Hive表来操作Kudu,主要支持SQL操作。

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大数据Kudu（五）：Kudu基于Cloudera Manager安装及配置
Lansonli（蓝深李）的博客
12-14 993
使用Kudu一般都会和impala进行整合，impala与Hive是强依赖关系，需要安装Hive，安装Hive需要安装HDFS等，以上各个技术组件的版本都需要对应匹配，由于Kudu没有直接的安装包，为了方便我们可以选择基于Cloudera Manager进行安装Kudu及相关大数据组件。等待安装完成即可，可以通过Cloudera Manager 界面来访问Kudu。
大数据Kudu（七）：Kudu分区策略
Lansonli（蓝深李）的博客
12-16 961
我们可以建表时既指定hash分区，有指定range分区，这样数据插入时会先按照分区键的hash值取模之后再按照Range范围进行分区，决定数据去往哪个tablet。Kudu表的分区分为范围分区、hash分区、高级分区三种，Hash分区需要指定分区健和分区的“buckets”个数，分区键必须来自于主键，通过指定的主键列获取列的hash值与“buckets”取模决定每条数据写往哪个tablets。Range分区需要指定分区键的范围，当向表写入数据时，根据指定的范围分发到对应的tablet上拆分表。
利用Impala＋Kudu构建准实时分析应用
05-16
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，Apache Hadoop生态圈的顶级项目之一，解决了传统Lamda架构处理Hadoop上快速变化数据的存储和处理技术过于复杂的问题，同时Kudu能够与Hadoop生态的其他组件比如Impala、Spark、Flume和Kafka等组件集成，大大降低了对快速变化的数据进行准实时分析的架构设计和实现的门槛。本演讲主要对Kudu的动机、背景，以及架构进行简单介绍，并通过实际的应用场景介绍Impala＋Kudu的组合实现通过SQL技术对快速变化的数据实现准实时分析的能力
[Kudu基础]--Kudu+Impala介绍 | 微店数据科学团队博客
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Kudu+Impala介绍
zhijun666
05-10 636
转自：http://www.360doc.com/content/18/0913/16/59691344_786386910.shtml 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...
​Kudu与Impala整合
Gzzz的博客
04-23 890
Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore，直接使用hive的元数据，意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时，批处理，多并发等优点。在Impala中执行创建Impala外表的语句，可以在Impala中创建的表名称与Kudu中表的名称不一致，在。登录Kudu页面，也可以看到在Kudu中表创建成功。
大数据Kudu
少年阿宏
11-03 573
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大数据Kudu（十一）：ClickHouse与Kudu对比
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ClickHouse是分析型列式数据库，处理的数据一般不变化，变化一般也不会更新，对于update,delete的支持比较脆弱，实际上clickhouse不支持标准的update和delete操作，通过alter操作实现；Kudu对数据快速读取和快速插入数据的场景支持比较好，原子数据查询延迟低，与Impala整合可以做OLAP操作。ClickHouse最好大批量插入数据，对数据原子行大量读取，效率不高，延迟大，主要做OLAP分析操作。Kudu是Master-slave的架构，Master挂掉不能工作。
impala与kudu进行集成
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Kudu提供了KuduClient api用于操作kudu数据库，但不支持标准SQL操作，可以将Kudu与Apache Impala紧密集成，impala天然就支持兼容kudu，允许开发人员使用Impala的SQL语法从Kudu的tablets 插入，查询，更新和删除数据，Kudu与Impala整合本质上就是为了可以使用Hive表来操作Kudu,主要支持SQL操作。外部表则是由KUDU管理的表，元数据存储在Hive元数据库中，但实际数据文件存储在kudu中。使用下面的sql语句创建外部表。
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01-24 307
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【学习】kudu、Impala、交互式查询
wa2003的博客
12-15 9877
1、Kudu Hadoop生态系统发展到现在，存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBase内核构造这样的系统，即保留HBase的数据模型，而将其底层存储部分改为纯列式存储（目前HB
Impala-查询Kudu表详解（超详细）
zcs2312852665的博客
01-04 3604
随着大数据时代的到来，数据存储和处理的需求也在不断增长。Apache Kudu和Impala作为大数据处理领域的两个重要工具，为数据的存储和处理提供了强大的支持。Kudu是一个分布式列式存储系统，可以高效地存储和处理大规模数据。而Impala是一个分布式SQL查询引擎，可以快速地查询和分析数据。本文将介绍如何使用Impala查询Kudu表，以及Impala对Kudu表的DDL和DML支持。通过阅读本文，您将了解如何在Impala中创建、配置和操作Kudu表，从而更好地利用这两个工具来处理和分析大规模数据。
Kudu 集成 Apache Impala
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