Apache Kudu 初体验

背景

Apache Kudu 是 Cloudera 贡献的开源项目，主要特点是：

Streamlined Architecture
Faster Analytics
Open for Contributions

Kudu 是在 HBase 出现之后，根据 Hbase 的思想开发的。

HBase 一般将数据持久化在 HDFS 中，使用 HDFS 的数据一致性；而 Kudu 是存储在本地，通过 raft 协议来保证强一致和高可靠性。

Kudu 的设计目标是快速分析，除了和 Hbase 一样支持随机读写外，在数据扫描(Scan)的性能比 Hbase 要好，适合 OLAP 场景。

另外，Kudu 核心模块由 C++ 开发，没有 gc 风险；而 Hbase 由 Java 开发，内存紧张时有 gc 风险。

详细对比见参考 1。

与 Parquet, Hbase 比较

整理自 The Columnar Era: Leveraging Parquet, Arrow and Kudu for High-Performance Analytics

	分析(快速 Scan)	随机读写
Parquet	最好	最差
KUDU	较好	较好
HBase	最差	最好

安装

Kudu 可以单独安装，也可以在安装 CDH 时做为一个组件自动安装。

这里单独安装仅仅为了测试，生产环境中还是使用的 CDH 安装。

单独安装方法，来自于参考官方文档。

另外，本文单独安装方法安装的是 kudu 1.4。官方最新的版本是 kudu 1.7。

RHEL 7

增加源

wget http://archive.cloudera.com/kudu/redhat/7/x86_64/kudu/cloudera-kudu.repo

保存到文件夹 /etc/yum.repos.d/ 下

可以使用阿里云的镜像，见 http://mirrors.aliyun.com/

安装源

sudo yum install kudu                         # Base Kudu files
sudo yum install kudu-master                  # Kudu master init.d service script and default configuration
sudo yum install kudu-tserver                 # Kudu tablet server init.d service script and default configuration
sudo yum install kudu-client0                 # Kudu C++ client shared library
sudo yum install kudu-client-devel            # Kudu C++ client SDK

启动服务

[root@localhost fw]# /etc/init.d/kudu-tserver start
Started Kudu Tablet Server (kudu-tserver):                 [  确定  ]
[root@localhost fw]# /etc/init.d/kudu-master start
Started Kudu Master Server (kudu-master):                  [  确定  ]

确认进程 kudu-tserver 和 kudu-master 都存在

Master: kudu-master 的页面为 http://localhost:8051
Tablet Server: kudu-tserver 的页面为 http://localhost:8050

如果远程连接不上的话，确认一下 linux 的防火墙是不是屏蔽了对应的请求。

配置文件

/etc/kudu/conf/master.gflagfile
/etc/kudu/conf/tserver.gflagfile

一般不用修改

但是如果是单机测试的话，修改一下最小分片数到 1 吧。

分别修改这两个配置文件，增加：

--unlock_unsafe_flags=true
--allow_unsafe_replication_factor=true
--default_num_replicas=1
--rpc_negotiation_timeout_ms=9000

然后重启两个服务。

Python 使用

由简单到复杂，先来看 python 的使用吧。

具体参考了官方 kudu-python 示例和 pydoc kudu 帮助手册。

安装 kudu-python

先安装 pip，如果已经有了请略过

sudo yum -y install epel-release python2-pip python-devel

pip 安装 kudu-python

## 准备活动
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setuptools

## 安装包. 对于 kudu1.4，要选择1.2.0的kudu-python
pip install Cython kudu-python==1.2.0

查看所有可以安装的版本:

指定个不存在的版本，就会提示出所有可选的版本。

pip install kudu-python==99.99.99
Collecting kudu-python==99.99.99
  Could not find a version that satisfies the requirement kudu-python==99.99.99 (from versions: 0.1.0, 0.1.1, 0.2.0, 0.3.0, 1.1.0, 1.2.0, 1.7.0)
No matching distribution found for kudu-python==99.99.99

使用

连接

>>> import kudu
>>> client = kudu.Client("127.0.0.1:7051")

查看表

>>> client.list_tables()
['java_sample-1527939906616', 'java_sample-1527939874474', 'java_sample-1527938481750', 'java_sample-1527938216058']

删除表

>>> client.delete_table('java_sample-1527939906616')
>>> client.list_tables()
['java_sample-1527939874474', 'java_sample-1527938481750', 'java_sample-1527938216058']

创建表

创建 schema

>>> builder = kudu.schema_builder()
>>> builder.add_column('key', kudu.int32, nullable=False)
>>> builder.add_column('value', kudu.string, nullable=False).compression('lz4')
>>> builder.set_primary_keys(['key'])
>>> schema = builder.build()

创建 partition

>>> from kudu.client import Partitioning
>>> partitioning=Partitioning().add_hash_partitions(['key'], 2)

创建表

>>> client.create_table('table_demo',schema,partitioning)

查看表结构

>>> table = client.table('java_sample-1527939874474')
>>> table.schema
kudu.Schema {
  key    int32 NOT NULL
  value  string NOT NULL
  PRIMARY KEY (key)
}

查看表内容

>>> scanner = table.scanner()
>>> scanner.open()
<kudu.client.Scanner object at 0x7fb7f78982d0>
>>> tuples = scanner.read_all_tuples()
>>> tuples
[(0, 'value 0'), (1, 'value 1'), (2, 'value 2')]

插入数据到表

>>> session = client.new_session()
>>> op = table.new_insert()
>>> op['key']=3
>>> op['value']='value 3'
>>> session.apply(op)
>>> session.flush()

验证插入成功

>>> scanner = table.scanner()
>>> scanner.open()
<kudu.client.Scanner object at 0x7fb7f7898960>
>>> scanner.read_all_tuples()
[(0, 'value 0'), (1, 'value 1'), (2, 'value 2'), (3, 'value 3')]

其它操作

其它操作有：

new_delete: 删除数据
new_update: 更新数据
new_upsert: 如果存在则更新数据，不存在则插入数据
rename: 更改表名

Java 使用

这里 java 依赖了 1.4 的 kudu-client，示例代码见 github。

Java 依赖

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.kudu</groupId>
			<artifactId>kudu-client</artifactId>
			<version>1.4.0</version>
		</dependency>
	</dependencies>

示例代码

演示了创建表，写入数据，扫描数据，和删除表的过程。

代码来自 github

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.kudu.ColumnSchema;
import org.apache.kudu.Schema;
import org.apache.kudu.Type;
import org.apache.kudu.client.CreateTableOptions;
import org.apache.kudu.client.Insert;
import org.apache.kudu.client.KuduClient;
import org.apache.kudu.client.KuduScanner;
import org.apache.kudu.client.KuduSession;
import org.apache.kudu.client.KuduTable;
import org.apache.kudu.client.PartialRow;
import org.apache.kudu.client.RowResult;
import org.apache.kudu.client.RowResultIterator;

public class Sample {

	private static final String KUDU_MASTER = System.getProperty("kuduMaster", "192.168.199.137:7051");

	public static void main(String[] args) {
		System.out.println("-----------------------------------------------");
		System.out.println("Will try to connect to Kudu master at " + KUDU_MASTER);
		System.out.println("Run with -DkuduMaster=myHost:port to override.");
		System.out.println("-----------------------------------------------");
		String tableName = "java_sample-" + System.currentTimeMillis();
		KuduClient client = new KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTER).build();

		try {
			// 建表
			List<ColumnSchema> columns = new ArrayList(2);
			columns.add(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("key", Type.INT32).key(true).build());
			columns.add(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("value", Type.STRING).build());
			List<String> rangeKeys = new ArrayList<>();
			rangeKeys.add("key");

			Schema schema = new Schema(columns);
			client.createTable(tableName, schema, new CreateTableOptions().setRangePartitionColumns(rangeKeys));

			// 插入数据
			KuduTable table = client.openTable(tableName);
			KuduSession session = client.newSession();
			for (int i = 0; i < 3; i++) {
				Insert insert = table.newInsert();
				PartialRow row = insert.getRow();
				row.addInt(0, i);
				row.addString(1, "value " + i);
				session.apply(insert);
			}

			// 查询数据
			List<String> projectColumns = new ArrayList<>(1);
			projectColumns.add("value");
			KuduScanner scanner = client.newScannerBuilder(table).setProjectedColumnNames(projectColumns).build();
			while (scanner.hasMoreRows()) {
				RowResultIterator results = scanner.nextRows();
				while (results.hasNext()) {
					RowResult result = results.next();
					System.out.println(result.getString(0));
				}
			}
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			try {
				// 删除表
				client.deleteTable(tableName);
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			} finally {
				try {
					client.shutdown();
				} catch (Exception e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}
	}
}

运行结果

-----------------------------------------------
Will try to connect to Kudu master at 192.168.199.137:7051
Run with -DkuduMaster=myHost:port to override.
-----------------------------------------------
[New I/O worker #2] WARN org.apache.kudu.util.NetUtil - Slow DNS lookup! Resolved IP of `localhost' to localhost/127.0.0.1 in 3168448ns
value 0
value 1
value 2

背景

与 Parquet, Hbase 比较

安装

RHEL 7

增加源

安装源

启动服务

配置文件

Python 使用

安装 kudu-python

使用

连接

查看表

删除表

创建表

查看表结构

查看表内容

插入数据到表

其它操作

Java 使用

Java 依赖

示例代码

参考

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