Kudu存储实战笔记
有人会问，为啥要用这个叫啥Kudu的，Kudu是啥？
就像官网所说，Kudu是一个针对Apache hadoop 平台而开发的列式存储管理器,在本菜鸟看来，它是一种介于hdfs与hbase的一种存储。它的优势在于:
1、OLAP工作的快速处理，也就是针对于查询，很快，很牛逼。
2、针对同时运行顺序和随机工作负载的情况性能很好。
3、高可用，Table server和master使用Raft Consensus Algorithm节点来保证高可用，什么是Raft Consunsus Algorith?参考：https://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html），只要有一半以上的副本可用，该tablet便可用于读写。
4、结构化数据模型（可以理解为带schema）。
该图显示了一个具有三个 master 和多个 tablet server 的 Kudu 集群，每个服务器都支持多个 tablet。它说明了如何使用 Raft 共识来允许 master 和 tablet server 的 leader 和 f ollow。此外，tablet server 可以成为某些 tablet 的 leader，也可以是其他 tablet 的 follower。leader 以金色显示，而 follower 则显示为蓝色。
下面是一些基本概念：
Table（表）
一张 talbe 是数据存储在 Kudu 的位置。表具有 schema 和全局有序的 primary key（主键）。table 被分成称为 tablets 的 segments。
Tablet
一个 tablet 是一张 table 连续的 segment，与其它数据存储引擎或关系型数据库中的 partition（分区）相似。给定的 tablet 冗余到多个 tablet 服务器上，并且在任何给定的时间点，其中一个副本被认为是 leader tablet。任何副本都可以对读取进行服务，并且写入时需要在为 tablet 服务的一组 tablet server之间达成一致性。
Tablet Server
一个 tablet server 存储 tablet 和为 tablet 向 client 提供服务。对于给定的 tablet，一个 tablet server 充当 leader，其他 tablet server 充当该 tablet 的 follower 副本。只有 leader服务写请求，然而 leader 或 followers 为每个服务提供读请求。leader 使用 Raft Consunsus Algorithm来进行选举 。一个 tablet server 可以服务多个 tablets ，并且一个 tablet 可以被多个 tablet servers 服务着。
具体我还没有那么深入，写了些api调用玩了一把，下面慢慢讲述，Kudu的API比较恶心的哈。。
kudu的sql语法与传统的sql语法比较相似，但也不尽相同,直接解析时，具体sql语法请参考官网，下面以类似hive metastore表结构的方式封装了下。以下列sql为例：
create table combined_t6 (x int64, s string, s2 string, primary key (x, s)) partition by hash (x) partitions 10, range (x) ( partition 0 <= values <= 49, partition 50 <= values <= 100 ) REPLICAS 1
public Boolean create(Table table,String operator) {
LOGGER.info("kudu Table properties:" + table.getKvInfos().toString());
List<ColumnSchema> columns = new ArrayList(table.getTableColumnList().size());
KuduTableGenerateUtil.generateKuduColumn(table.getTableColumnList(),columns);
Schema schema = new Schema(columns);
KuduPartitionSchema kuduPartitionSchema = KuduTableGenerateUtil.parserPartition(table);
CreateTableOptions tableOptions = KuduTableGenerateUtil.generateKuduTableOptions(table,schema,kuduPartitionSchema);
try {
getKuduClient(table).createTable(table.getTableName(), schema,tableOptions);
} catch (KuduException e) {
throw new MetadataInvalidObjectException(e, " create kudu storage table error!!");
}
return true;
}kudu的column属性中，包含有primarfyKey、encoding、compression algorithm、null table 、default value 、block size等属性，所以从上述代码中需要先将kuduColumn进行封装，构造ColumnSchema对象：
new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder(tableColumn.getColumnName(), getKuduColumnType(tableColumn.getDataType()))
.key(checkBoolKey(columnCondition.get(MetadataConfigKey.COLUMN_KUDU_PRIMARY_KEY)))
.nullable(checkBoolKey(columnCondition.get(MetadataConfigKey.COLUMN_KUDU_SCHEMA_IS_NULLTABLE)))
.defaultValue(defaultValue)
.desiredBlockSize(getDesiredBlockSize(columnCondition.get(MetadataConfigKey.COLUMN_KUDU_SCHEMA_DESIRED_BLOCKSIZE)))
.encoding(getColumnEncoding(columnCondition.get(MetadataConfigKey.COLUMN_KUDU_SCHEMA_ENCODING)))
.compressionAlgorithm(getCompressionType(columnCondition.get(MetadataConfigKey.COLUMN_KUDU_SCHEMA_COMPRESSION_ALGORITHM)))
.build();对于column的数据类型，有很多种，如下：
private static Type getKuduColumnType(String dataType) {
switch (dataType.toUpperCase()) {
case "INT8":
return Type.INT8;
case "INT16":
return Type.INT16;
case "INT32":
return Type.INT32;
case "INT64":
return Type.INT64;
case "BINARY":
return Type.BINARY;
case "STRING":
return Type.STRING;
case "BOOL":
return Type.BOOL;
case "FLOAT":
return Type.FLOAT;
case "DOUBLE":
return Type.DOUBLE;
case "UNIXTIME_MICROS":
return Type.UNIXTIME_MICROS;
default:
return Type.STRING;
}
}压缩方式包括：
public static CompressionAlgorithm getCompressionType(String compressionType) {
if (StringUtils.isNotBlank(compressionType)) {
switch (compressionType.toUpperCase()) {
case "UNKNOWN":
return CompressionAlgorithm.UNKNOWN;
case "DEFAULT_COMPRESSION":
return CompressionAlgorithm.DEFAULT_COMPRESSION;
case "NO_COMPRESSION":
return CompressionAlgorithm.NO_COMPRESSION;
case "SNAPPY":
return CompressionAlgorithm.SNAPPY;
case "LZ4":
return CompressionAlgorithm.LZ4;
case "ZLIB":
return CompressionAlgorithm.UNKNOWN.ZLIB;
default:
return null;
}
}
return null;
}随之我们要构造，Kudu Partition，Kudu Partition包含两种类型，一种是hashPartition,一种是rangePartition，其实从字面意思应该也能够想到，一种是用于对某个字段进行hash散列，一种是进行分区区间的设置，从而在查询时达到优化的效果,这里通过将sql解析后的转换的KuduPartitionSchema对象分别进行range与hash partition的组装,也就是将sql中 Partition表达式 partition 0 <= values <= 49, partition 50 <= values <= 100 封装：
public static void generateHashPartition(CreateTableOptions tableOptions, List<HashPartitionSchema> hashPartitionSchemas) {
if (null != hashPartitionSchemas && hashPartitionSchemas.size() != 0) {
public static RangePartitionBound getRangePartitionBound(String boundType) {
if (StringUtils.isNotBlank(boundType)) {
switch (boundType) {
case "EXCLUSIVE_BOUND":
return RangePartitionBound.EXCLUSIVE_BOUND;
case "INCLUSIVE_BOUND":
return RangePartitionBound.INCLUSIVE_BOUND;
default:
return null;
}
}
return null;
}最后构造，CreateTableOptions对象：
public static CreateTableOptions generateKuduTableOptions(Table table, Schema schema, KuduPartitionSchema kuduPartitionSchema) {
CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
String numReplicas = table.getKvInfos().get(MetadataConfigKey.TABLE_KUDU_REPLICAS);
if (StringUtils.isNotBlank(numReplicas)) {
tableOptions.setNumReplicas(Integer.valueOf(numReplicas));
}
if (kuduPartitionSchema.getHashPartitionSchemaList() != null && kuduPartitionSchema.getHashPartitionSchemaList().size() != 0) {
generateHashPartition(tableOptions, kuduPartitionSchema.getHashPartitionSchemaList());
}
if (kuduPartitionSchema.getRangePartitionSchema() != null) {
generateRangePartition(schema, tableOptions, kuduPartitionSchema.getRangePartitionSchema());
}
return tableOptions;
}没有hbase编程便捷。。不过对于kudu的连接而言，只需要配置kudu master的地址，便可创建连接。
public KuduClient getKuduClient(Table table){
if(null == kuduClient){
try{
String kuduMaster = table.getStorageClusterKvs().get(MetadataConfigKey.CLUSTER_KUDU_MASTER);
kuduClient = new KuduClient.KuduClientBuilder(kuduMaster).build();
}catch(Exception e){
throw new MetadataRuntimeException(e, " create kuduClient error!!");
}
}
return kuduClient;
}活儿干不完啊~改天再深入完 哈哈~