impala服务

可以通过映射表方式实现。下面说得略细，需要耐心看并做参考：
首先要知道目前（2017.05.04）kudu没有timestamp与decimal类型，需要用其它类型代替，比如timestamp可以用长bigint代替，decimal可以用double型代替。
如果想在kudu中创建一个新表，并将数据导入到这个新表中，那么比较简单的方式是通过impala建立kudo的内部映射表，因为建立内部映射表过程会同时建立一个kudu新表并在impala中建立一个内部映射表，建立方法如下:
首先保证kudu正确安装并且master与tserver服务都正常运行，然后在impala shell中输入
create table table_name (
column1 type primary key ...,
column2 type,
...
)
partition by hash(column1) partitions n stored as kudu;
这样就在kudu中建立好表了，下一步就可以通过impala的映射表向这个kudu表中导入数据了（table_name要用自己取的表名代替，columnN也要用自己取的列名代替。）（如果建立列集主键，方式为primary key(column1, column2, column3)，具体如何建立这里就不细说了）（顺便说一下：这样建立的kudu中的表名为：impala::database_name.table_name）。
如果kudu中已经存在一个现有表，您想将impala表中数据导入到这个现有kudu表中，那么需要在impala中建立外部映射表，方法是：
create external table table_name
stored as kudu
tblproperties('kudu.table_name' = 'kudu中的table_name');
这样就建立完成了。
在impala shell 中执行：
insert into table_name select * from 你的impala表;

就可以将你的表数据导入到新表了。
最后提及：kudu表必须有主键或者列集主键，可能你的表没有主键或列集主键，而你的表第一列或对应列集的前几列又有重复数据，这种情况下你的表导入后会有数据丢失，比较简单的解决方法是：
在建立kudu表时增加一个专门的主键，放在第一列。然后：
insert into table_name select row_number() over(order by 你的impala表中任意一列名), * from 你的impala表;

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　　HDFS和HBase两个系统把持着，一直没有太大突破。在追求高吞吐的批处理场景下，我们选用HDFS，在追求低延迟，有随机读写需求的场景下，我们选用HBase，那么是否存在一种系统，能结合两个系统优点，同时支持高吞吐率和低延迟呢？有人尝试修改HBas

再看看别人怎么说的。