Java Spark 操作 Apache Kudu

一、Apache Kudu

Apache Kudu是一种列式分布式存储引擎，它的设计目标是支持快速分析和高吞吐量的数据访问，同时也能够支持低延迟、实时查询和更新操作。它被称为Hadoop生态系统的新一代存储层，能够与Apache Spark、Apache Impala、Apache Hive等大数据处理框架集成使用。

Kudu在设计上采用了多版本并发控制（MVCC）技术，支持ACID事务，并提供了灵活的数据复制机制，可以在不同的数据中心、机房之间实现数据同步和备份，确保数据的高可靠性和可用性。

Kudu提供了对多种数据类型的支持，包括结构化数据和半结构化数据，支持复杂的数据模型和数据访问模式，例如时间序列数据、地理空间数据等。此外，Kudu还提供了多种API和工具，如Java、Python、SQL等API以及Impala Shell、Spark Shell等工具，方便用户进行数据分析和查询操作。

Apache Kudu 部署可参考下面通过使用 k8s 快速部署方案：

K8s 部署 Apache Kudu 集群

二、Java Api 操作 kudu

这里创建一个 SpringBoot 项目，在 pom 中引入下面依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kudugroupId>
    <artifactId>kudu-client-toolsartifactId>
    <version>1.14.0version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.kudugroupId>
    <artifactId>kudu-clientartifactId>
    <version>1.14.0version>
dependency>

下面在配置文件中增加配置，将 kudu 信息放置在此：

kudu:
  master: 10.218.222.13:30751
  defaultSocketReadTimeout: 10000

创建 KuduClient 并注入 Spring 容器中：

@Configuration
public class KuduConfig {

    @Value("${kudu.master}")
    private String master;

    @Value("${kudu.defaultSocketReadTimeout}")
    private Integer defaultSocketReadTimeout;

    @Bean
    public KuduClient kuduClient() {
        KuduClient.KuduClientBuilder kuduClientBuilder = new KuduClient.KuduClientBuilder(master);
        kuduClientBuilder.defaultSocketReadTimeoutMs(defaultSocketReadTimeout);
        return kuduClientBuilder.build();
    }
    
}

1. 创建表

1.1 创建表，使用 hash 分区

@Resource
KuduClient kuduClient;

@Test
void createTable() throws KuduException {
    String tableName = "user";
    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("age", Type.INT32).build());
        Schema schema = new Schema(columnSchemas);
        //指定创建表的相关属性
        CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
        //设置副本数
        tableOptions.setNumReplicas(3);
        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
        tableOptions.addHashPartitions(partitionList, 6);
        kuduClient.createTable(tableName, schema, tableOptions);
    }
}

1.2 创建表，使用范围分区

@Test
public void testRangePartition() throws KuduException {
    String tableName = "user1";
    if (!kuduClient.tableExists(tableName)) {
        //设置表的schema
        LinkedList<ColumnSchema> columnSchemas = new LinkedList<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("age", Type.INT32).build());
        //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(3);
        //设置范围分区的规则
        LinkedList<String> parcols = new LinkedList<String>();
        parcols.add("id");
        //设置按照那个字段进行range分区
        tableOptions.setRangePartitionColumns(parcols);
        // 设置分区的范围 , 10个范围，每个范围放 10000
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            //范围开始
            PartialRow lower = schema.newPartialRow();
            lower.addInt("id", count);
            //范围结束
            PartialRow upper = schema.newPartialRow();
            count += 10000;
            upper.addInt("id", count);
            //设置每一个分区的范围
            tableOptions.addRangePartition(lower, upper);
        }
        kuduClient.createTable("student", schema, tableOptions);
    }
}

1.3 创建表，同时使用hash分区和range分区

/**
 * 哈希分区有利于提高写入数据的吞吐量，而范围分区可以避免tablet无限增长问题，
 * hash分区和range分区结合，可以极大的提升kudu的性能
 */
@Test
public void testMultilevelPartition() throws KuduException {
    String tableName = "user2";
    if (!kuduClient.tableExists(tableName)) {
        //设置表的schema
        LinkedList<ColumnSchema> columnSchemas = new LinkedList<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("age", Type.INT32).build());
        //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);
        //分区字段
        LinkedList<String> parcols = new LinkedList<String>();
        parcols.add("id");
        //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("id", count);
            count += 10000;
            PartialRow upper = schema.newPartialRow();
            upper.addInt("id", count);
            tableOptions.addRangePartition(lower, upper);
        }
        kuduClient.createTable("cat", schema, tableOptions);
    }
}

2. 写入数据

@Test
public void insertTable() throws KuduException {
    String tableName = "user";
    //构建 kuduSession 对象
    KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
    kuduSession.setFlushMode(SessionConfiguration.FlushMode.AUTO_FLUSH_SYNC);
    //构建 Operation 的子类实例对象
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
    // 写入数据
    for (int i = 1; i <= 10; i++) {
        Insert insert = kuduTable.newInsert();
        PartialRow row = insert.getRow();
        row.addInt("id", i);
        row.addString("name", "name-" + i);
        row.addInt("age", 20 + i);
        // 提交数据
        kuduSession.apply(insert);
    }
}

3. 查询数据

@Test
public void queryData() throws KuduException {
    String tableName = "user";
    //构建查询扫描器
    KuduScanner.KuduScannerBuilder kuduScannerBuilder = kuduClient.newScannerBuilder(kuduClient.openTable(tableName));
    // 查询的列
    ArrayList<String> columnsList = new ArrayList<String>();
    columnsList.add("id");
    columnsList.add("name");
    columnsList.add("age");
    kuduScannerBuilder.setProjectedColumnNames(columnsList);
    // 条件筛选
    kuduScannerBuilder.addPredicate(
            KuduPredicate.newComparisonPredicate(
                    new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("name", Type.STRING).build(),
                    KuduPredicate.ComparisonOp.EQUAL,
                    "张三"));
    // 范围查询
    kuduScannerBuilder.addPredicate(
            KuduPredicate.newComparisonPredicate(
                    new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("age", Type.INT32).build(),
                    KuduPredicate.ComparisonOp.LESS,
                    50));

    // in
    kuduScannerBuilder.addPredicate(KuduPredicate.newInListPredicate(
            new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("id", Type.STRING).build(),
            ImmutableList.of(1, 2, 3, 4)));

    kuduScannerBuilder.limit(100);
    //启用故障容错模式，如果设置为true，则在发生错误时，会尝试重新连接并重试操作。
    kuduScannerBuilder.setFaultTolerant(true);
    //返回结果集
    KuduScanner kuduScanner = kuduScannerBuilder.build();
    //遍历数据
    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");
            System.out.println("id=" + id + "  name=" + name + "  age=" + age);
        }
    }
}

4. 修改数据

@Test
public void updateData() throws KuduException {
    String tableName = "user";
    KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
    kuduSession.setFlushMode(SessionConfiguration.FlushMode.AUTO_FLUSH_SYNC);
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);

    //Update update = kuduTable.newUpdate();
    //如果id存在就表示修改，不存在就新增
    Upsert upsert = kuduTable.newUpsert(); 
    PartialRow row = upsert.getRow();
    row.addInt("id", 1);
    row.addString("name", "name-100");
    row.addInt("age", 20);
    row.addInt("sex", 0);
    kuduSession.apply(upsert);
}

5. 删除数据

@Test
public void deleteData() throws KuduException {
    String tableName = "user";
    KuduSession kuduSession = kuduClient.newSession();
    kuduSession.setFlushMode(SessionConfiguration.FlushMode.AUTO_FLUSH_SYNC);
    KuduTable kuduTable = kuduClient.openTable(tableName);
    Delete delete = kuduTable.newDelete();
    PartialRow row = delete.getRow();
    row.addInt("id", 100);
    kuduSession.apply(delete);
}

6. 删除表

@Test
public void dropTable() throws KuduException {
    String tableName = "student";
    if (kuduClient.tableExists(tableName)) {
        kuduClient.deleteTable(tableName);
    }
}

三、Spark 操作 kudu

在 pom 中新增依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.kudugroupId>
    <artifactId>kudu-spark3_2.12artifactId>
    <version>1.14.0version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-core_2.12artifactId>
    <version>3.0.1version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12artifactId>
    <version>3.0.1version>
dependency>

1. KuduContext

在 Spark 中 kudu 提供了 KuduContext 可进行基本的数据操作：

例如：使用 KuduContext 创建表：

class KuduSparkTests {

    public static void main(String[] args) throws AnalysisException, KuduException {
        String master = "10.218.222.13:30751";

        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("sparksql")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        SparkContext sc = spark.sparkContext();
        sc.setLogLevel("warn");
        
        KuduContext kuduContext = new KuduContext(master, sc);
        // 创建表
        String tableName = "user1";
        if (!kuduContext.tableExists(tableName)) {
            // 声明字段
            List<ColumnSchema> columns = Arrays.asList(
                    new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("id", Type.INT32).key(true).build(),
                    new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("name", Type.STRING).build()
            );
            Schema schema = new Schema(columns);
            CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();
            tableOptions.setNumReplicas(3);
            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
            tableOptions.addHashPartitions(partitionList, 6);
            kuduContext.createTable(tableName, schema, tableOptions);
        }
        spark.stop();
    }
}

基于 KuduContext 也可以创建原生的 Session ，使用原生的方式操作数据：

KuduTable table = kuduContext.syncClient().openTable("user");
KuduSession session = kuduContext.syncClient().newSession();

2. SparkSQL

相比 Api 的操作，kudu 还可以使用 SparkSQL 进行操作：

class KuduSparkTests {

    public static void main(String[] args) throws AnalysisException, KuduException {
        String master = "10.218.222.13:30751";
        
        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("sparksql")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();
                
		String tableName = "user1";
        Dataset<Row> kuduData = spark.read().format("kudu")
                .option("kudu.master", master)
                .option("kudu.table", tableName)
                .load();
        kuduData.printSchema();
        kuduData.show();
        kuduData.createGlobalTempView("user");
        spark.sql("select count(*) from user").show();

        spark.stop();
    }
}