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从零开始使用Kudu Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器。Kudu具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：可水平扩展，并支持高可用性操作。 前提条件 已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFram
主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFram
实现对Spark算子性能加速的一种技术方案。传统的SparkSQL是基于行式数据，通过JVM的codegen来实现查询加速的，由于JVM对生成的java代码存在各种约束，比如方法长度，参数个数等，以及行式数据对内存带宽的利用率不足，因此存在性能提升空间。使用成熟的向量化的c++加
主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFram
主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表，可被SQLContext中的方法创建。 pyspark.sql.DataFram
hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接收数据。接收的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件
column.compress”即可。 例如，以下示例指定了压缩格式为ZSTD_JNI，压缩列f2为JSON格式的数据，f3为BASE64格式的数据，f4为时间戳格式的数据，f5为UUID格式的数据： create table test_orc_zstd_jni(f1 int, f2
hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接受数据。接受的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java
hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接收数据。接收的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java
创建HBase索引进行数据查询 操作场景 HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库，HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。 列数据类型在列名称后使用“->”指定。
创建HBase索引进行数据查询 操作场景 HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库，HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。 列数据类型在列名称后使用“->”指定。
复制到正式表即可。 图1 Replicated*MergeTree引擎表迁移架构图 分布式表迁移： 分布式表不涉及表数据，只涉及表的元数据信息，迁移过程中会将源集群ClickHouse分布式表的元数据信息导出，然后将元数据信息修改为目标集群的ZooKeeper路径和副本，根据修改后的元数据信息在目标集群新建表即可。
hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接收数据。接受的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java
过1次插入。 不允许使用字符类型存放时间、日期或数值类型的数据 特别是需要对该时间、日期或数值类型字段进行运算或者比较的时候。 单表(分布式表)的记录数不要超过万亿，单表(本地表)不超过百亿 对于万亿以上表的查询，性能较差，且集群维护难度变大。 表的设计都要考虑到数据的生命周期管理
tic Load Balance）来进行流量分发，通过ELB的轮询机制，写不同节点上的本地表（Local Table），读不同节点上的分布式表（Distributed Table），这样，无论集群写入的负载、读的负载以及应用接入的高可用性都具备了有力的保障。 ClickHouse
hostname,int port) 创建一个输入流，通过TCP socket从对应的hostname和端口接受数据。接受的字节被解析为UTF8格式。默认的存储级别为Memory+Disk。 JavaDStream<java.lang.String> textFileStream(java
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