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[学习交流] 【广州校区】Apache Kudu入门

© 白猫 中级黑马   /  2019-10-10 17:03  /  2006 人查看  /  0 人回复  /   0 人收藏 转载请遵从CC协议 禁止商业使用本文

Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。
Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流
行的大数据查询和分析工具结合紧密。本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用，使您
对Kudu有一个较为全面的了解。

1. 为什么需要Kudu ?

提起大数据存储，我们能想到的技术有很多，比如HDFS，以及在HDFS上的列式存储技术Parquet，ORC，还有以KV形式存储半结构化数据的HBase和Cassandra等。既然有了如此多的存储技术，Cloudera公司为什么要开发出一款全新的存储引擎Kudu呢？事实上，当前的这些存储技术都存在着一定的局限性。对于会被用来进行分析的静态数据集来说，使用Parquet或者ORC存储是一种明智的选择。但是目前的列式存储技术都不能更新数据，而且随机读写性能较差。我们可以使用高效随机读写的HBase、Cassandra等数据库来代替。所以现在的企业中，既要实现实时读写数据，又要对数据进行分析分析，就需要使用两套系统，并且让他们同步，维护成本太高，我们可以用一套系统来搞定这两种需求，这种系统就是Kudu。Kudu是介于HBase和HDFS之间的存储系统，,在读写性能上不如HDFS，在实时读取写入性能上不如HBase。

2. Kudu的架构

与HDFS和HBase相似，Kudu使用单个的Master节点，用来管理集群的元数据，并且使用任意数量的
Tablet Server 节点用来存储数据。为了保证主节点高何用，可以部署多个Master节点来提高容错性。
如下图：
架构节点总结：
1. Matser：负责管理表元数据
2. Tablet Server：负责存储表数据。
数据是如何存储的：
1. Table：是数据库中用来存储数据的对象，是有结构的数据集合。kudu中的表具有schema（比如
分区的规则和副本机制）和全局有序的primary key 。
2. Tablet
Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。
Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流
行的大数据查询和分析工具结合紧密。本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用，使您
对Kudu有一个较为全面的了解。
北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层  电话：400-618-9090
1. kudu中一个table如果数据量很大，会被水平分成多个被称之为 tablet 片段。一个 tablet 是
一张 table连续的片段，比如tablet1存储都是pk001-pk100 的数据，tablet2存储都是pk101-
pk200 的数据。
2. 为了保证每个 tablet 数据存储的安全性，我们为其设置多个副本，每个副本都存储在 Tablet
Server中。
3. tablet 的多个副本会设置主从关系，由一个leader tablet 和多个 follower tablet 组成。 在写
数据的时候，客户端只跟leader tablet所在的Tablet Server交互。

3. Tablet的安装

安装依赖
yum install autoconf automake cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-plain flex gcc gcc-c++ gdb git java-1.8.0-openjdk-devel krb5-server krb5-workstation libtool make openssl-devel patch pkgconfig redhat-lsb-core rsyncunzip vim-common which -y


GitHub下载kudu-1.8.0源码包
cd /data
git clone https://github.com/apache/kudu
cd kudu
build-support/enable_devtoolset.sh


下载程序依赖
mkdir thirdparty/src/
cd thirdparty/src/
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/glog-0.3.5.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront ... elease-1.8.0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/gflags-2.2.0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/gperftools-2.6.90.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/protobuf-3.4.1.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/cmake-3.9.0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/snappy-1.1.4.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/zlib-1.2.8.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/libev-4.20.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/rapidjson-0.11.zip
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/squeasel-
9335b81317a6451d5a37c5dc7ec088eecbf68c82.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/mustache-
87a592e8aa04497764c533acd6e887618ca7b8a8.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/google-styleguide-
7a179d1ac2e08a5cc1622bec900d1e0452776713.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/gcovr-3.0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/curl-7.59.0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/crcutil-
42148a6df6986a257ab21c80f8eca2e54544ac4d.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/libunwind-1.3-rc1.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/python-2.7.13.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront ... iwyu-0.9.src.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/lz4-lz4-r130.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/bitshuffle-55f9b4c.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/nvml-1.1.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/boost_1_61_0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/breakpad-
9eac2058b70615519b2c4d8c6bdbfca1bd079e39.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/sparsehash-c11-
47a55825ca3b35eab1ca22b7ab82b9544e32a9af.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/sparsepp-
824860bb76893d163efbcff330734b9f62eecb17.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/thrift-0.11.0.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/bison-3.0.4.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/hive-
498021fa15186aee8b282d3c032fbd2cede6bec4-stripped.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/hadoop-2.8.5-stripped.tar.gz
wget http://d3dr9sfxru4sde.cloudfront.net/apache-sentry-
2c9a927a9e87cba0e4c0f34fc0b55887c6636927-bin.tar.gz


编译程序依赖并构建kudu安装配置
cd ../../
thirdparty/build-if-necessary.sh   # 这个命令会把上面下载的依赖全部安装执行Kudu
的./configura


创建编译后的安装目录
mkdir build/release -p
cd build/release/
../../build-support/enable_devtoolset.sh


编译kudu并安装
../../thirdparty/installed/common/bin/cmake DCMAKE_BUILD_TYPE=release ../..
make -j4
make DESTDIR=/data/kudu/build/release/kudu install


对lib文件做软链接
ln -s /data/kudu/build/release/kudu/usr/local/include/* /usr/local/include/
ln -s /data/kudu/build/release/kudu/usr/local/lib64/* /usr/local/lib64/
ln -s /data/kudu/build/release/kudu/usr/local/share/* /usr/local/share/
======== MASTER ========
mkdir conf
cd conf
cat >>master.gflagfile<<EOF
## Comma-separated list of the RPC addresses belonging to all Masters in this
cluster.
## NOTE: if not specified, configures a non-replicated Master.
--master_addresses=kudu1:7051,kudu2:7051,kudu3:7051
--rpc_bind_addresses=kudu1:7051
--fs_wal_dir=/data/kudu_data/master/wal
--fs_data_dirs=/data/kudu_data/master/data
--enable_process_lifetime_heap_profiling=true
--heap_profile_path=/data/kudu_data/master/heap
--rpc-encryption=disabled
--rpc_authentication=disabled
#--unlock_unsafe_flags=true
#--allow_unsafe_replication_factor=true
#--max_log_size=1800
--max_log_size=2048
#--memory_limit_hard_bytes=0
--memory_limit_hard_bytes=1073741824
--default_num_replicas=3
--max_clock_sync_error_usec=10000000
--consensus_rpc_timeout_ms=30000
--follower_unavailable_considered_failed_sec=300
--leader_failure_max_missed_heartbeat_periods=3
#--block_manager_max_open_files=10240
#--server_thread_pool_max_thread_count=-1
--tserver_unresponsive_timeout_ms=60000
--rpc_num_service_threads=10
--max_negotiation_threads=50
--min_negotiation_threads=10
--rpc_negotiation_timeout_ms=3000
--rpc_default_keepalive_time_ms=65000
#--rpc_num_acceptors_per_address=1
--rpc_num_acceptors_per_address=5
#--master_ts_rpc_timeout_ms=30000
--master_ts_rpc_timeout_ms=60000
#--remember_clients_ttl_ms=60000
--remember_clients_ttl_ms=3600000
#--remember_responses_ttl_ms=60000
--remember_responses_ttl_ms=600000
#--rpc_service_queue_length=50
--rpc_service_queue_length=1000
#--raft_heartbeat_interval_ms=500
--raft_heartbeat_interval_ms=60000
#--heartbeat_interval_ms=1000
--heartbeat_interval_ms=60000
--heartbeat_max_failures_before_backoff=3
## You can avoid the dependency on ntpd by running Kudu with --use-hybrid-
clock=false
## This is not recommended for production environment.
## NOTE: If you run without hybrid time the tablet history
## forever. Eventually you may run out of disk space.
--use_hybrid_clock=false
--webserver_enabled=true
--metrics_log_interval_ms=60000
--webserver_port=8051
#--webserver_doc_root=/data/kudu/www
EOF
======== TSERVER =========
cat >>tserver.gflagfile<<EOF
## Comma-separated list of the RPC addresses belonging to all Masters in this
cluster.
## NOTE: if not specified, configures a non-replicated Master.
--tserver_master_addrs=kudu1:7051,kudu2:7051,kudu3:7051
--rpc_bind_addresses=kudu:7050
--log_dir=/data/kudu_data/tserver/logs
--log_filename=kudu1
--fs_wal_dir=/data/kudu_data/tserver/wal
--fs_data_dirs=/data/kudu_data/tserver/data
--enable_process_lifetime_heap_profiling=true
--heap_profile_path=/data/kudu_data/tserver/heap
--rpc-encryption=disabled
--rpc_authentication=disabled
#--unlock_unsafe_flags=true
#--allow_unsafe_replication_factor=true
#--max_log_size=1800
--max_log_size=2048
#--memory_limit_hard_bytes=0
--memory_limit_hard_bytes=1073741824
--default_num_replicas=3
--max_clock_sync_error_usec=10000000
--consensus_rpc_timeout_ms=30000
--follower_unavailable_considered_failed_sec=300
--leader_failure_max_missed_heartbeat_periods=3
#--block_manager_max_open_files=10240
#--server_thread_pool_max_thread_count=-1
--tserver_unresponsive_timeout_ms=60000
--rpc_num_service_threads=10
--max_negotiation_threads=50
--min_negotiation_threads=10
--rpc_negotiation_timeout_ms=3000
--rpc_default_keepalive_time_ms=65000
#--rpc_num_acceptors_per_address=1
--rpc_num_acceptors_per_address=5
#--master_ts_rpc_timeout_ms=30000
--master_ts_rpc_timeout_ms=60000
#--remember_clients_ttl_ms=60000
#--remember_responses_ttl_ms=60000
--remember_responses_ttl_ms=600000
#--rpc_service_queue_length=50
--rpc_service_queue_length=1000
#--raft_heartbeat_interval_ms=500
--raft_heartbeat_interval_ms=60000
#--heartbeat_interval_ms=1000
--heartbeat_interval_ms=60000
--heartbeat_max_failures_before_backoff=3
## You can avoid the dependency on ntpd by running Kudu with --use-hybrid-
clock=false
## This is not recommended for production environment.
## NOTE: If you run without hybrid time the tablet history GC will not work.
## Therefore when you delete or update a row the history of that data will be
kept
## forever. Eventually you may run out of disk space.
--use_hybrid_clock=false
--webserver_enabled=true
--metrics_log_interval_ms=60000
--webserver_port=8050
#--webserver_doc_root=/data/kudu/www
EOF


配置系统systemd启动
========= MASTER =========
cat >>/usr/lib/systemd/system/kudu-master.service<<EOF
[Unit]
Description=Apache Kudu Master Server
Documentation=http://kudu.apache.org
[Service]
Environment=KUDU_HOME=/data/kudu
ExecStart=/data/kudu/build/release/bin/kudu-master --
flagfile=/data/kudu/build/release/conf/master.gflagfile
TimeoutStopSec=5
Restart=on-failure
User=kudu
#LimitNOFILE=65535
#LimitNPROC=10240
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
========= TSERVER =========
cat >>/usr/lib/systemd/system/kudu-tserver.service<<EOF
[Unit]
Description=Apache Kudu Master Server
Documentation=http://kudu.apache.orgEnvironment=KUDU_HOME=/data/kudu
ExecStart=/data/kudu/build/release/bin/kudu-tserver --
flagfile=/data/kudu/build/release/conf/tserver.gflagfile
TimeoutStopSec=5
Restart=on-failure
User=kudu
#LimitNOFILE=65535
#LimitNPROC=10240
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF


创建进程用户
useradd kudu


创建数据目录（根据配置文件创建）
mkdir /data/kudu_data/{master,tserver}/{data,wal,logs,heap} -p
chown -R kudu.kudu /data/kudu_data/
chown -R kudu.kudu /data/kudu/
cd /data


配置环境
[/table]
[/table]
cat >>/etc/profile<<EOF
export PATH=${PATH}:/data/kudu/build/release/bin
EOF
source /etc/profile
启动程序
systemctl start kudu-master.service
systemctl start kudu-tserver.service
4. 测试Kudu的存储
构建maven工程、导入依赖

[table=535]
<dependencies>
<dependency>
   <groupId>org.apache.kudu</groupId>
   <artifactId>kudu-client</artifactId>
   <version>1.6.0</version>
  </dependency>
  <dependency>
   <groupId>junit</groupId>
   <artifactId>junit</artifactId>
   <version>4.12</version>
  </dependency>
</dependencies>


初始化方法
[table=535]
public class TestKudu {
  //声明全局变量 KuduClient后期通过它来操作kudu表
  private KuduClient kuduClient;
  //指定kuduMaster地址
  private String kuduMaster;
  //指定表名
  private String tableName;
  @Before
  public void init(){
    //初始化操作
    kuduMaster="node1:7051,node2:7051,node3:7051";
    //指定表名
    tableName="student";
    KuduClient.KuduClientBuilder kuduClientBuilder = new
KuduClient.KuduClientBuilder(kuduMaster);
    kuduClientBuilder.defaultSocketReadTimeoutMs(10000);
    kuduClient=kuduClientBuilder.build();
}
}



创建表
/**
* 创建表
*/
@Test
public void createTable() throws KuduException {
  //判断表是否存在，不存在就构建
  if(!kuduClient.tableExists(tableName)){
    //构建创建表的schema信息-----就是表的字段和类型
    ArrayList<ColumnSchema> columnSchemas = new ArrayList<ColumnSchema>();
    columnSchemas.add(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("id",
Type.INT32).key(true).build());
    columnSchemas.add(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("name",
Type.STRING).build()); columnSchemas.add(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("sex",
Type.INT32).build());
    Schema schema = new Schema(columnSchemas);
    //指定创建表的相关属性
    CreateTableOptions options = new CreateTableOptions();
    ArrayList<String> partitionList = new ArrayList<String>();
    //指定kudu表的分区字段是什么
    partitionList.add("id");   // 按照 id.hashcode % 分区数 = 分区号
    options.addHashPartitions(partitionList,6);
    kuduClient.createTable(tableName,schema,options);
}
}



插入数据
/**
* 向表加载数据
*/
@Test
public void insertTable() throws KuduException {
  //向表加载数据需要一个kuduSession对象
  KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
  kuduSession.setFlushMode(SessionConfiguration.FlushMode.AUTO_FLUSH_SYNC);
  //需要使用kuduTable来构建Operation的子类实例对象
  KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
  for(int i=1;i<=10;i++){
    Insert insert = kuduTable.newInsert();
    PartialRow row = insert.getRow();
    row.addInt("id",i);
    row.addString("name","zhangsan-"+i);
    row.addInt("age",20+i);
    row.addInt("sex",i%2);
    kuduSession.apply(insert);//最后实现执行数据的加载操作
}
}



查询数据
/**
* 查询表的数据结果
*/
@Test
public void queryData() throws KuduException {
  //构建一个查询的扫描器
  KuduScanner.KuduScannerBuilder kuduScannerBuilder =
kuduClient.newScannerBuilder(kuduClient.openTable(tableName)); columnsList.add("name");
  columnsList.add("age");
  columnsList.add("sex");
  kuduScannerBuilder.setProjectedColumnNames(columnsList);
  //返回结果集
  KuduScanner kuduScanner = kuduScannerBuilder.build();
  //遍历
  while (kuduScanner.hasMoreRows()){
    RowResultIterator rowResults = kuduScanner.nextRows();
    while (rowResults.hasNext()){
      RowResult row = rowResults.next();
      int id = row.getInt("id");
      String name = row.getString("name");
      int age = row.getInt("age");
      int sex = row.getInt("sex");
      System.out.println("id="+id+" name="+name+" age="+age+"
sex="+sex);
   }
}
}




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