1. 为什么使用Kudu作为存储介质

• 数据库数据上的快速分析
   目前很多业务使用事务型数据库（MySQL、Oracle）做数据分析，把数据写入数据库，然后使用 SQL 进行有效信息提取，当数据规模很小的时候，这种方式确实是立竿见影的，但是当数据量级起来以后，会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了，此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来，装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求，目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求，所以就产生了这样的一种场景：
  

 MySQL 数据库增、删、改的数据通过 Binlog 实时的被同步到 Kudu 里，同时在 Impala（或者其他计算引擎如 Spark、Hive、Presto、MapReduce）上可以实时的看到。
这种场景也是目前业界使用最广泛的，认可度最高。

• 用户行为日志的快速分析
  对于用户行为日志的实时性敏感的业务，比如电商流量、AB 测试、优惠券的点击反馈、广告投放效果以及秒级导入秒级查询等需求，按 Kudu 出现以前的架构基本上都是这张图的模式：
  

 不仅链路长而且实时性得不到有力保障，有些甚至是 T + 1 的，极大的削弱了业务的丰富度。
 引入 Kudu 以后，大家看，数据的导入和查询都是在线实时的：

 这种场景目前也是网易考拉和hub在使用的，其中hub甚至把 Kudu 当 HBase 来作点查使用。

2. Kudu入门

2.1 Kudu介绍

2.1.1 背景介绍

在Kudu之前，大数据主要以两种方式存储；

• 静态数据：
  • 以 HDFS 引擎作为存储引擎，适用于高吞吐量的离线大数据分析场景。
  • 这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写。
• 动态数据：
  • 以 HBase、Cassandra 作为存储引擎，适用于大数据随机读写场景。
  • 这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS，不适用于批量数据分析的场景。

 从上面分析可知，这两种数据在存储方式上完全不同，进而导致使用场景完全不同，但在真实的场景中，边界可能没有那么清晰，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求。

 如上图所示，数据实时写入 HBase，实时的数据更新也在 HBase 完成，为了应对 OLAP 需求，我们定时（通常是 T+1 或者 T+H）将 HBase 数据写成静态的文件（如：Parquet）导入到 OLAP 引擎（如：HDFS）。这一架构能满足既需要随机读写，又可以支持 OLAP 分析的场景，但它有如下缺点：

• 架构复杂。从架构上看，数据在HBase、消息队列、HDFS 间流转，涉及环节太多，运维成本很高。并且每个环节需要保证高可用，都需要维护多个副本，存储空间也有一定的浪费。最后数据在多个系统上，对数据安全策略、监控等都提出了挑战。
• 时效性低。数据从HBase导出成静态文件是周期性的，一般这个周期是一天（或一小时），在时效性上不是很高。
• 难以应对后续的更新。真实场景中，总会有数据是延迟到达的。如果这些数据之前已经从HBase导出到HDFS，新到的变更数据就难以处理了，一个方案是把原有数据应用上新的变更后重写一遍，但这代价又很高。

 为了解决上述架构的这些问题，Kudu应运而生。Kudu的定位是Fast Analytics on Fast Data，是一个既支持随机读写、又支持 OLAP 分析的大数据存储引擎。

 从上图可以看出，KUDU 是一个折中的产品，在 HDFS 和 HBase 这两个偏科生中平衡了随机读写和批量分析的性能。从 KUDU 的诞生可以说明一个观点：底层的技术发展很多时候都是上层的业务推动的，脱离业务的技术很可能是空中楼阁。

2.1.2 新的硬件设备

 内存（RAM）的技术发展非常快，它变得越来越便宜，容量也越来越大。Cloudera的客户数据显示，他们的客户所部署的服务器，2012年每个节点仅有32GB RAM，现如今增长到每个节点有128GB或256GB RAM。存储设备上更新也非常快，在很多普通服务器中部署SSD也是屡见不鲜。HBase、HDFS、以及其他的Hadoop工具都在不断自我完善，从而适应硬件上的升级换代。然而，从根本上，HDFS基于03年GFS，HBase基于05年BigTable，在当时系统瓶颈主要取决于底层磁盘速度。当磁盘速度较慢时，CPU利用率不足的根本原因是磁盘速度导致的瓶颈，当磁盘速度提高了之后，CPU利用率提高，这时候CPU往往成为系统的瓶颈。HBase、HDFS由于年代久远，已经很难从基本架构上进行修改，而Kudu是基于全新的设计，因此可以更充分地利用RAM、I/O资源，并优化CPU利用率。
 我们可以理解为：Kudu相比与以往的系统，CPU使用降低了，I/O的使用提高了，RAM的利用更充分了。

2.1.3 Kudu是什么

 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。它是一个融合HDFS和HBase的功能的新组件，具备介于两者之间的新存储组件。
 Kudu支持水平扩展，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。

2.1.4 Kudu的应用场景

 Kudu的很多特性跟HBase很像，它支持索引键的查询和修改。Cloudera曾经想过基于Hbase进行修改，然而结论是对HBase的改动非常大，Kudu的数据模型和磁盘存储都与Hbase不同。HBase本身成功的适用于大量的其它场景，因此修改HBase很可能吃力不讨好。最后Cloudera决定开发一个全新的存储系统。

• Strong performance for both scan and random access to help customers simplify complex hybrid architectures（适用于那些既有随机访问，也有批量数据扫描的复合场景）
• High CPU efficiency in order to maximize the return on investment that our customers are making in modern processors（高计算量的场景）
• High IO efficiency in order to leverage modern persistent storage（使用了高性能的存储设备，包括使用更多的内存）
• The ability to upDATe data in place, to avoid extraneous processing and data movement（支持数据更新，避免数据反复迁移）
• The ability to support active-active replicated clusters that span multiple data centers in geographically distant locations（支持跨地域的实时数据备份和查询）

2.1.5 Kudu架构

 下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 follow。
 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：

角色	作用
Master	集群中的老大，负责集群管理、元数据管理等功能
Tablet Server	集群中的小弟，负责数据存储，并提供数据读写服务 一个 tablet server 存储了table表的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 。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。
Table（表）	一张table是数据存储在Kudu的tablet server中。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，tablet是kudu表的水平分区，类似于google Bigtable的tablet，或者HBase的region。每个tablet存储着一定连续range的数据（key），且tablet两两间的range不会重叠。一张表的所有tablet包含了这张表的所有key空间。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。

2.2 Java代码操作Kudu

2.2.1 构建maven工程

2.2.2 导入依赖

<repositories>
    <repository>
        <id>cloudera</id>
        <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
    </repository>
</repositories>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kudu</groupId>
        <artifactId>kudu-client</artifactId>
        <version>1.9.0-cdh6.2.1</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.kudu</groupId>
        <artifactId>kudu-client-tools</artifactId>
        <version>1.9.0-cdh6.2.1</version>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kudu/kudu-spark2 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kudu</groupId>
        <artifactId>kudu-spark2_2.11</artifactId>
        <version>1.9.0-cdh6.2.1</version>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2.2.3 创建包结构

包名	说明
com.erainm	代码所在的包目录

2.2.4 初始化方法

import org.apache.kudu.ColumnSchema;
import org.apache.kudu.Type;
import org.apache.kudu.client.KuduClient;
import org.junit.Before;

public class TestKudu { 
    //定义KuduClient客户端对象
    private static KuduClient kuduClient;
    //定义表名
    private static String tableName = "person";

    
    @Before
    public void init() { 
        //指定master地址
        String masterAddress = "node2";
        //创建kudu的数据库连接
        kuduClient = new KuduClient.KuduClientBuilder(masterAddress).defaultSocketReadTimeoutMs(6000).build();
    }

    //构建表schema的字段信息
    //字段名称 数据类型 是否为主键
    public ColumnSchema newColumn(String name, Type type, boolean isKey) { 
        ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder column = new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder(name, type);
        column.key(isKey);
        return column.build();
    }
}

2.2.5 创建表

@Test
public void createTable() throws KuduException { 
    //设置表的schema
    List<ColumnSchema> columns = new LinkedList<ColumnSchema>();
    columns.add(newColumn("CompanyId", Type.INT32, true));
    columns.add(newColumn("WorkId", Type.INT32, false));
    columns.add(newColumn("Name", Type.STRING, false));
    columns.add(newColumn("Gender", Type.STRING, false));
    columns.add(newColumn("Photo", Type.STRING, false));
    Schema schema = new Schema(columns);
    //创建表时提供的所有选项
    CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
    //设置表的副本和分区规则
    LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();
    list.add("CompanyId");
    //设置表副本数
    tableOptions.setNumReplicas(1);
    //设置range分区
    //tableOptions.setRangePartitionColumns(list);
    //设置hash分区和分区的数量
    tableOptions.addHashPartitions(list, 3);
    try { 
        kuduClient.createTable("person", schema, tableOptions);
    } catch (Exception e) { 
        e.printStackTrace();
    }
    kuduClient.close();
}

2.2.6 插入数据

@Test
public void loadData() throws KuduException { 
    //打开表
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
    //创建KuduSession对象 kudu必须通过KuduSession写入数据
    KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
    //采用flush方式 手动刷新
    kuduSession.setFlushMode(SessionConfiguration.FlushMode.MANUAL_FLUSH);
    kuduSession.setMutationBufferSpace(3000);
    //准备数据
    for(int i=1; i<=10; i++){ 
        Insert insert = kuduTable.newInsert();
        //设置字段的内容
        insert.getRow().addInt("CompanyId",i);
        insert.getRow().addInt("WorkId",i);
        insert.getRow().addString("Name","lisi"+i);
        insert.getRow().addString("Gender","male");
        insert.getRow().addString("Photo","person"+i);
        kuduSession.flush();
        kuduSession.apply(insert);
    }
    kuduSession.close();
    kuduClient.close();
}

2.2.7 查询数据

@Test
public void queryData() throws KuduException { 
    //打开表
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
    //获取scanner扫描器
    KuduScanner.KuduScannerBuilder scannerBuilder = kuduClient.newScannerBuilder(kuduTable);
    KuduScanner scanner = scannerBuilder.build();
    //遍历
    while(scanner.hasMoreRows()){ 
        RowResultIterator rowResults = scanner.nextRows();
        while (rowResults.hasNext()){ 
            RowResult result = rowResults.next();
            int companyId = result.getInt("CompanyId");
            int workId = result.getInt("WorkId");
            String name = result.getString("Name");
            String gender = result.getString("Gender");
            String photo = result.getString("Photo");
            System.out.print("companyId:"+companyId+" ");
            System.out.print("workId:"+workId+" ");
            System.out.print("name:"+name+" ");
            System.out.print("gender:"+gender+" ");
            System.out.println("photo:"+photo);
        }
    }
    //关闭
    scanner.close();
    kuduClient.close();
}

2.2.8 修改数据

@Test
public void upDATEData() throws KuduException { 
    //打开表
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
    //构建kuduSession对象
    KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
    //设置刷新数据模式，自动提交
    kuduSession.setFlushMode(SessionConfiguration.FlushMode.AUTO_FLUSH_BACKGROUND);

    //更新数据需要获取UpDATE对象
    UpDATE upDATE = kuduTable.newUpDATE();
    //获取row对象
    PartialRow row = upDATE.getRow();
    //设置要更新的数据信息
    row.addInt("CompanyId",1);
    row.addString("Name","kobe");
    //操作这个upDATE对象
    kuduSession.apply(upDATE);
    kuduSession.close();
}

2.2.9 删除数据

@Test
public void deleteData() throws KuduException { 
    //打开表
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
    KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
    //获取Delete对象
    Delete delete = kuduTable.newDelete();
    //构建要删除的行对象
    PartialRow row = delete.getRow();
    //设置删除数据的条件
    row.addInt("CompanyId",2);
    kuduSession.flush();
    kuduSession.apply(delete);
    kuduSession.close();
    kuduClient.close();
}

2.2.10 删除表

@Test
public void dropTable() throws KuduException { 
    //删除表
    DeleteTableResponse response = kuduClient.deleteTable(tableName);
    //关闭客户端连接
    kuduClient.close();
}

2.2.11 kudu的分区方式（结合Impala）

 为了提供可扩展性，Kudu 表被划分为称为 tablets 的单元，并分布在许多 tablet servers 上。行总是属于单个tablet 。将行分配给 tablet 的方法由在表创建期间设置的表的分区决定。
kudu提供了3种分区方式。

2.2.11.1 Hash Partitioning (哈希分区)

 哈希分区通过哈希值将行分配到许多 buckets ( 存储桶 )之一； 哈希分区是一种有效的策略，当不需要对表进行有序访问时。哈希分区对于在 tablet 之间随机散布这些功能是有效的，这有助于减轻热点和 tablet 大小不均匀。

@Test
public void testHashPartition() throws KuduException { 
    //设置表的schema
    LinkedList<ColumnSchema> columnSchemas = new LinkedList<ColumnSchema>();
    columnSchemas.add(newColumn("CompanyId", Type.INT32,true));
    columnSchemas.add(newColumn("WorkId", Type.INT32,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Name", Type.STRING,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Gender", Type.STRING,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Photo", Type.STRING,false));
    //创建schema
    Schema schema = new Schema(columnSchemas);
    //创建表时提供的所有选项
    CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
    //设置副本数
    tableOptions.setNumReplicas(1);
    //设置范围分区的规则
    LinkedList<String> parcols = new LinkedList<String>();
    parcols.add("CompanyId");
    //设置按照那个字段进行range分区
    tableOptions.addHashPartitions(parcols,6);
    try { 
        kuduClient.createTable("dog",schema,tableOptions);
    } catch (KuduException e) { 
        e.printStackTrace();
    }
    kuduClient.close();
}

2.2.11.2 Range Partitioning (范围分区)

 范围分区可以根据存入数据的数据量，均衡的存储到各个机器上，防止机器出现负载不均衡现象.

@Test
public void testRangePartition() throws KuduException { 
    //设置表的schema
    LinkedList<ColumnSchema> columnSchemas = new LinkedList<ColumnSchema>();
    columnSchemas.add(newColumn("CompanyId", Type.INT32,true));
    columnSchemas.add(newColumn("WorkId", Type.INT32,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Name", Type.STRING,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Gender", Type.STRING,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Photo", Type.STRING,false));
    //创建schema
    Schema schema = new Schema(columnSchemas);
    //创建表时提供的所有选项
    CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
    //设置副本数
    tableOptions.setNumReplicas(1);
    //设置范围分区的规则
    LinkedList<String> parcols = new LinkedList<String>();
    parcols.add("CompanyId");
    //设置按照那个字段进行range分区
    tableOptions.setRangePartitionColumns(parcols);
    
    int count=0;
    for(int i =0;i<10;i++){ 
        //范围开始
        PartialRow lower = schema.newPartialRow();
        lower.addInt("CompanyId",count);
        //范围结束
        PartialRow upper = schema.newPartialRow();
        count +=10;
        upper.addInt("CompanyId",count);
        //设置每一个分区的范围
        tableOptions.addRangePartition(lower,upper);
    }
    try { 
        kuduClient.createTable("student",schema,tableOptions);
    } catch (KuduException e) { 
        e.printStackTrace();
    }
    kuduClient.close();
}

2.2.11.3 Multilevel Partitioning (多级分区)

Kudu 允许一个表在单个表上组合多级分区。
 当正确使用时，多级分区可以保留各个分区类型的优点，同时减少每个分区的缺点 需求.

@Test
public void testMultilevelPartition() throws KuduException { 
    //设置表的schema
    LinkedList<ColumnSchema> columnSchemas = new LinkedList<ColumnSchema>();
    columnSchemas.add(newColumn("CompanyId", Type.INT32,true));
    columnSchemas.add(newColumn("WorkId", Type.INT32,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Name", Type.STRING,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Gender", Type.STRING,false));
    columnSchemas.add(newColumn("Photo", Type.STRING,false));
    //创建schema
    Schema schema = new Schema(columnSchemas);
    //创建表时提供的所有选项
    CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
    //设置副本数
    tableOptions.setNumReplicas(1);
    //设置范围分区的规则
    LinkedList<String> parcols = new LinkedList<String>();
    parcols.add("CompanyId");
    //hash分区
    tableOptions.addHashPartitions(parcols,5);
    //range分区
    int count=0;
    for(int i=0;i<10;i++){ 
        PartialRow lower = schema.newPartialRow();
        lower.addInt("CompanyId",count);
        count+=10;
        PartialRow upper = schema.newPartialRow();
        upper.addInt("CompanyId",count);
        tableOptions.addRangePartition(lower,upper);
    }
    try { 
        kuduClient.createTable("cat",schema,tableOptions);
    } catch (KuduException e) { 
        e.printStackTrace();
    }
    kuduClient.close();
}

2.2.12 修改表

import org.apache.kudu.ColumnSchema;
import org.apache.kudu.Type;
import org.apache.kudu.client.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.util.List;


public class AlterTable { 
    //定义kudu的客户端对象
    private static KuduClient kuduClient;
    //定义一张表名称
    private static String tableName = "person";

    
    @Before
    public void init() { 
        //指定kudu的master地址
        String masterAddress = "node2";
        //创建kudu的数据库连接
        kuduClient = new KuduClient.KuduClientBuilder(masterAddress).defaultSocketReadTimeoutMs(6000).build();
    }

    
    @Test
    public void alterTableAddColumn() { 
        AlterTableOptions alterTableOptions = new AlterTableOptions();
        alterTableOptions.addColumn(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("Address", Type.STRING).nullable(true).build());
        try { 
            kuduClient.alterTable(tableName, alterTableOptions);
        } catch (KuduException e) { 
            e.printStackTrace();
       }
    }

    
    @Test
    public void alterTableDeleteColumn(){ 
        AlterTableOptions alterTableOptions = new AlterTableOptions().dropColumn("Address");
        try { 
            kuduClient.alterTable(tableName, alterTableOptions);
        } catch (KuduException e) { 
            e.printStackTrace();
       }
    }

    
    @Test
    public void alterTableAddRangePartition(){ 
        int lowerValue = 110;
        int upperValue = 120;
        try { 
            KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
            List<Partition> rangePartitions = kuduTable.getRangePartitions(6000);
            boolean flag = true;
            for (Partition rangePartition : rangePartitions) { 
                int startKey = rangePartition.getDecodedRangeKeyStart(kuduTable).getInt("Id");
                if(startKey == lowerValue){ 
                    flag = false;
                }
            }
            if(flag) { 
                PartialRow lower = kuduTable.getSchema().newPartialRow();
                lower.addInt("Id", lowerValue);
                PartialRow upper = kuduTable.getSchema().newPartialRow();
                upper.addInt("Id", upperValue);
                kuduClient.alterTable(tableName,new AlterTableOptions().addRangePartition(lower, upper));
            }else{ 
                System.out.println("分区已经存在，不能重复创建！");
            }
        } catch (KuduException e) { 
            e.printStackTrace();
        } catch (Exception exception) { 
            exception.printStackTrace();
        }
    }

    
    @Test
    public void dropTable() throws KuduException { 
        kuduClient.deleteTable(tableName);
    }
}

2.3 Spark操作Kudu

• Spark与KUDU集成支持：
  • DDL操作（创建/删除）
  • 本地Kudu RDD
  • Native Kudu数据源，用于DataFrame集成
  • 从kudu读取数据
  • 从Kudu执行插入/更新/ upsert /删除
  • 谓词下推
  • Kudu和Spark SQL之间的模式映射
  • 到目前为止，我们已经听说过几个上下文，例如SparkContext，SQLContext，HiveContext， SparkSession，现在，我们将使用Kudu引入一个KuduContext。这是可以在Spark应用程序中广播的主要可序列化对象。此类代表在Spark执行程序中与Kudu Java客户端进行交互。
  • KuduContext提供执行DDL操作所需的方法，与本机Kudu RDD的接口，对数据执行更新/插入/删除，将数据类型从Kudu转换为Spark等。

2.3.1 创建表

• 定义kudu的表需要分成5个步骤：
  • 提供表名
  • 提供schema
  • 提供主键
  • 定义重要选项；例如：定义分区的schema
  • 调用create Table api
• 代码开发

import java.util
import com.erainm.SparkKuduDemo.TABLE_NAME
import org.apache.kudu.client.CreateTableOptions
import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext
import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{ IntegerType, StringType, StructField, StructType}

object SparkKuduTest { 
  def main(args: Array[String]): Unit = { 
    //构建sparkConf对象
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkKuduTest").setMaster("local[2]")

    //构建SparkSession对象
    val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

    //获取sparkContext对象
    val sc: SparkContext = sparkSession.sparkContext
    sc.setLogLevel("warn")

    //构建KuduContext对象
    val kuduContext = new KuduContext("node2:7051", sc)

    //1.创建表操作
    createTable(kuduContext)

    
    def createTable(kuduContext: KuduContext) = { 
      //如果表不存在就去创建
      if (!kuduContext.tableExists(TABLE_NAME)) { 

        //构建创建表的表结构信息,就是定义表的字段和类型
        val schema: StructType = StructType(
          StructField("userId", StringType, false) ::
            StructField("name", StringType, false) ::
            StructField("age", IntegerType, false) ::
            StructField("sex", StringType, false) :: Nil)

        //指定表的主键字段
        val keys = List("userId")

        //指定创建表所需要的相关属性
        val options: CreateTableOptions = new CreateTableOptions
        //定义分区的字段
        val partitionList = new util.ArrayList[String]
        partitionList.add("userId")
        //添加分区方式为hash分区
        options.addHashPartitions(partitionList, 6)

        //创建表
        kuduContext.createTable(TABLE_NAME, schema, keys, options)
      }
    }
  }
}

 定义表时要注意的是Kudu表选项值。你会注意到在指定组成范围分区列的列名列表时我们调用“asJava”方 法。这是因为在这里，我们调用了Kudu Java客户端本身，它需要Java对象（即java.util.List）而不是Scala的List对 象；（要使“asJava”方法可用，请记住导入JavaConverters库。） 创建表后，通过将浏览器指向http//master主机名:8051/tables

• 来查看Kudu主UI可以找到创建的表，通过单击表ID，能够看到表模式和分区信息。
  
  点击Table id 可以观察到表的schema等信息：
  

2.3.2 DML操作

 Kudu支持许多DML类型的操作，其中一些操作包含在Spark on Kudu集成. 包括：

• INSERT - 将DataFrame的行插入Kudu表。请注意，虽然API完全支持INSERT，但不鼓励在Spark中使用它。 使用INSERT是有风险的，因为Spark任务可能需要重新执行，这意味着可能要求再次插入已插入的行。这样做会导致失败，因为如果行已经存在，INSERT将不允许插入行（导致失败）。相反，我们鼓励使用下面描述 的INSERT_IGNORE。
• INSERT-IGNORE - 将DataFrame的行插入Kudu表。如果表存在，则忽略插入动作。
• DELETE - 从Kudu表中删除DataFrame中的行
• UPSERT - 如果存在，则在Kudu表中更新DataFrame中的行，否则执行插入操作。
• UPDATE - 更新dataframe中的行

2.3.2.1 插入数据insert操作

先创建一张表，然后把数据插入到表中

import java.util

import com.erainm.SparkKuduDemo.{ TABLE_NAME, erainm}
import org.apache.kudu.client.CreateTableOptions
import org.apache.kudu.spark.kudu.KuduContext
import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{ DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{ IntegerType, StringType, StructField, StructType}


object SparkKuduTest { 
  //定义样例类
  case class erainm(id:Int, name:String, age:Int, sex:Int)
  
  def main(args: Array[String]): Unit = { 
    //构建sparkConf对象
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkKuduTest").setMaster("local[2]")

    //构建SparkSession对象
    val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

    //获取sparkContext对象
    val sc: SparkContext = sparkSession.sparkContext
    sc.setLogLevel("warn")

    //构建KuduContext对象
    val kuduContext = new KuduContext("node2:7051", sc)

    //1.创建表操作
    createTable(kuduContext)

    
    def createTable(kuduContext: KuduContext) = { 
      //如果表不存在就去创建
      if (!kuduContext.tableExists(TABLE_NAME)) { 

        //构建创建表的表结构信息,就是定义表的字段和类型
        val schema: StructType = StructType(
          StructField("userId", StringType, false) ::
            StructField("name", StringType, false) ::
            StructField("age", IntegerType, false) ::
            StructField("sex", StringType, false) :: Nil)

        //指定表的主键字段
        val keys = List("userId")

        //指定创建表所需要的相关属性
        val options: CreateTableOptions = new CreateTableOptions
        //定义分区的字段
        val partitionList = new util.ArrayList[String]
        partitionList.add("userId")
        //添加分区方式为hash分区
        options.addHashPartitions(partitionList, 6)

        //创建表
        kuduContext.createTable(TABLE_NAME, schema, keys, options)
      }
    }

    
    def inserData(session: SparkSession, sc: SparkContext, kuduContext: KuduContext): Unit = { 
      //定义数据
      val data = List(erainm(1, "tom", 30, 1), erainm(2, "mark", 26, 0))
      val erainmRDD = sc.makeRDD(data)
      import session.implicits._
      val dataFrame: DataFrame = erainmRDD.toDF

      kuduContext.insertRows(dataFrame, TABLE_NAME)
    }
  }
}

2.3.2.2 删除数据delete操作

def deleteData(session: SparkSession, kuduContext: KuduContext): Unit = { 
  //定义数据
  val data = List(erainm(1, "tom", 50, 1), erainm(2, "mark", 30, 0))

  import session.implicits._
  val dataFrame: DataFrame = data.toDF().select("id")

  kuduContext.deleteRows(dataFrame, TABLE_NAME)
}

2.3.2.3 更新数据upsert操作

def upDATEData(session: SparkSession, kuduContext: KuduContext): Unit = { 
  //定义数据
  val data = List(erainm(1, "tom", 50, 1), erainm(2, "mark", 30, 0))

  import session.implicits._
  val dataFrame: DataFrame = data.toDF()

  kuduContext.upDATERows(dataFrame, TABLE_NAME)
}

2.3.3 dataFrame操作kudu

2.3.3.1 DataFrameApi读取kudu表中的数据

 虽然我们可以通过上面显示的KuduContext执行大量操作，但我们还可以直接从默认数据源本身调用读/写API。要设置读取，我们需要为Kudu表指定选项，命名我们要读取的表以及为表提供服务的Kudu集群的Kudu主服务器列表。

• 代码示例

def getTableData(sparkSession: SparkSession, kuduMaster: String, tableName: String): Unit = { 
  //定义map集合，封装kudu的master地址和要读取的表名
  val options = Map(
    "kudu.master" -> kuduMaster,
    "kudu.table" -> tableName
  )
  sparkSession.read.options(options).kudu.show()
}

2.3.3.2 DataFrameApi写数据到kudu表中

在通过DataFrame API编写时，目前只支持一种模式“append”。尚未实现的“覆盖”模式。

• 代码示例

def dataFrame2Kudu(session: SparkSession, kuduContext: KuduContext): Unit ={ 
  val data = List(erainm(3, "canglaoshi", 14, 0), erainm(4, "xiaowang", 18, 1))
  import  session.implicits._
  val dataFrame = data.toDF

  //目前，在kudu中，数据的写入只支持append追加
  dataFrame.write.mode("append").options(kuduOptions).kudu

  //查看结果
  //导包
  import org.apache.kudu.spark.kudu._
  //加载表的数据，导包调用kudu方法，转换为dataFrame，最后在使用show方法显示结果
  sparkSession.read.options(kuduOptions).kudu.show()
}

2.3.3.3 使用sparksql操作kudu表

 可以选择使用Spark SQL直接使用INSERT语句写入Kudu表；与’append’类似，INSERT语句实际上将默认使用 UPSERT语义处理；

• 代码示例

def SparkSql2Kudu(sparkSession: SparkSession, sc: SparkContext, kuduMaster: String, tableName: String): Unit = { 
  //定义map集合，封装kudu的master地址和表名
  val options = Map(
    "kudu.master" -> kuduMaster,
    "kudu.table" -> tableName
  )
  val data = List(erainm(10, "小张", 30, 0), erainm(11, "小王", 40, 0))
  import sparkSession.implicits._
  val dataFrame: DataFrame = sc.parallelize(data).toDF
  //把dataFrame注册成一张表
  dataFrame.createTempView("temp1")

  //获取kudu表中的数据，然后注册成一张表
  sparkSession.read.options(options).kudu.createTempView("temp2")
  //使用sparkSQL的insert操作插入数据
  sparkSession.sql("insert into table temp2 select * from temp1")
  sparkSession.sql("select * from temp2 where age >30").show()
}

2.3.4 Kudu Native RDD

Spark与Kudu的集成同时提供了kudu RDD.

• 代码示例

val columnsList = List("id", "name", "age", "sex")
val rowRDD: RDD[Row] = kuduContext.kuduRDD(sc, TABLE_NAME, columnsList)
rowRDD.foreach(println(_))
sc.stop()
//session.read.options(kuduOptions).kudu.show()

2.3.5 修改表

def addColumn(kuduContext: KuduContext): Unit ={ 
  val alterTableOptions: AlterTableOptions = new AlterTableOptions
  alterTableOptions.addColumn(new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("Address", Type.STRING).nullable(true).build)
  try { 
    kuduContext.syncClient.alterTable(tableName, alterTableOptions)
  } catch { 
    case ex:Exception => ex.printStackTrace()
  }
}