Kudu表只能在impala中建嘛

Kudu表可以在Impala、Spark、Hive等多个大数据平台中创建和使用。但需要注意的是，不同的平台对Kudu的支持程度和使用方式可能有所不同，具体可以参考各平台的官方文档。在Impala中创建Kudu表相对比较简单，可以通过Impala Shell或者Impala UI来完成。同时，Impala也提供了一些对Kudu表的特殊优化，如对Kudu表进行分区、排序等操作。

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 创建KUDU表

在Impala中创建Kudu表需要遵循特定的语法，因为Kudu是一个专门设计用于高吞吐量读写操作的列式存储系统。以下是如何在Impala中创建一个基本的Kudu表的例子：

CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
(
    column1 data_type [COMMENT 'column comment'],
    column2 data_type [COMMENT 'column comment'],
    ...,
    [PARTITION BY partition_col_name data_type],
    [CLUSTERING COLUMN clustering_col_name data_type]
) 
WITH (
    'master_addresses' = 'hostname:port',  // 指定Kudu集群地址
    'tablet_size_bytes' = <size_in_bytes>,  // 设置每个tablet的大小
    'num_replicas' = <number_of_replicas>,  // 设置副本数
    'row_cache_size_percentage' = <percentage>  // 表格缓存百分比
);

- `table_name` 是你要创建的表的名称。
- `data_type` 是列的数据类型，例如INT, STRING等。
- `partition_col_name` 和 `clustering_col_name` 分别指定了分区键和聚簇键，Kudu通常有一个分区键和多个聚簇键。
- 线程池相关设置如`master_addresses` 是Kudu集群的地址，用于连接到Kudu服务。
- `tablet_size_bytes` 控制Kudu表中每个tablet的数据大小。
- `num_replicas` 定义数据的复制次数，提高可用性和容错性。

创建完成后，记得在Impala的配置文件中添加对Kudu的元数据支持，以便Impala能够识别并优化针对Kudu表的查询。