impala upsert kudu select 怎么使用

Impala是Apache Hadoop生态系统中的一种SQL查询引擎，而Kudu是一种专门针对数据仓库工作负载优化的分布式存储系统。在Impala中，可以使用UPSERT语句来更新或插入数据到Kudu表中。

以下是使用Impala UPSERT语句将数据插入到Kudu表中的示例：

1. 创建一个Kudu表：

CREATE TABLE kudu_table (
id INT PRIMARY KEY,
name STRING,
age INT
)
STORED AS KUDU;

2. 使用INSERT语句将数据插入到Kudu表中：

INSERT INTO kudu_table VALUES
(1, 'John', 25),
(2, 'Jane', 30),
(3, 'Bob', 35);

3. 使用UPSERT语句更新或插入数据到Kudu表中：

UPSERT INTO kudu_table VALUES
(1, 'John', 26),
(4, 'Mary', 28);

在这个例子中，UPSERT语句将更新id为1的行的age值为26，同时插入一个新行（id为4，name为Mary，age为28）到Kudu表中。

4. 使用SELECT语句查询Kudu表中的数据：

SELECT * FROM kudu_table;

这将返回Kudu表中的所有行和列。

注意：在Impala中使用UPSERT语句需要确保Kudu表已经存在，并且每个UPSERT语句都必须包含表的主键列。此外，Kudu表必须已经启用了写入权限。

相关问题

impala 非kudu转为kudu表

Impala 是一种基于Hadoop的数据查询工具，它支持多种数据存储格式，包括非Kudu（如Text、Parquet等）。如果你想将非Kudu表转换为Kudu表，主要是为了利用Kudu的列式存储、行级分区以及ACID特性来提高查询性能。以下是大致步骤：

1. **备份现有表**：在转换前，先对非Kudu表做备份，以防数据丢失。

2. **创建Kudu表结构**：确定好要转换的表的列定义、分区键等信息，并使用`CREATE TABLE`命令创建一个新的Kudu表，指定相同的表名。

   CREATE TABLE kudu_table_name (
       column1 TYPE,
       column2 TYPE,
       ...,
       PRIMARY KEY (partition_column, clustering_columns)
   ) WITH KuduOptions (...);  // 设置Kudu特定选项

3. **迁移数据**：可以使用 Impala 的 `COPY INTO` 或者直接从HDFS导入数据到新表。注意Kudu表需要预先准备好，如果数据量大，可能需要分批处理。

   COPY INTO kudu_table_name FROM 'source_directory';

4. **验证转换**：确保数据已成功迁移到新表，检查数据完整性。

5. **切换查询源**：在Impala配置中指向新的Kudu表，更新元数据后，就可以通过Impala查询Kudu表了。

6. **清理旧表**：确认转换无误后，可以考虑删除原始非Kudu表。

impala + kudu

Impala和Kudu是两个独立的工具/技术，用于在Hadoop生态系统中进行数据处理和存储。它们可以一起使用，但具有不同的功能和用途。

Impala是一个开源的SQL查询引擎，用于在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上执行实时查询。它允许用户使用标准的SQL语法对存储在Hadoop集群中的数据进行快速查询。Impala被设计成高性能和低延迟的查询引擎，适用于需要快速处理大规模数据集的分析任务。

Kudu是一个分布式的列式存储引擎，也是Apache软件基金会的一个开源项目。它提供了快速的插入、更新和删除操作，同时支持高可靠性和低延迟的随机读取。Kudu可用于存储和管理实时分析、时间序列数据以及需要低延迟读写操作的应用程序。

在某些情况下，Impala和Kudu可以结合使用。例如，你可以使用Impala执行复杂的查询分析，并将结果存储到Kudu中进行实时查询和交互式分析。这种结合使用可以提供更好的性能和灵活性，满足各种大数据处理需求。