CarbonData学习笔记

标签： Carbondata 分类： Java 创建时间：2019-11-05 06:18:19 更新时间：2025-09-26 04:44:38

今天帮同事解决一个问题，就是java连接CarbonData数据库的问题。虽然我对大数据方向一无所知，但是我还是想要尝试一下。carbonData是一个什么东西？

Apache CarbonData是一种新的大数据文件格式，使用先进柱状存储，索引，压缩和编码技术实现更快速的交互式查询，以提高计算效率，将有助于加速查询超过PetaBytes数量级数据的速度。查询性能对比详细见carbondata 测试报告,安装文档详细见carbondata 安装文档

是华为贡献给Apache的一种数据格式。其实看github上的star，好像也是一般般的样子。这些都不管了，先上手再说。这里我假设已经安装了通过服务器集群安装了hhadoop和spark分布式环境，而在我的开发机器上，没有安装这两样东西。

参考文章：
1.CarbonData使用示例（java）：https://blog.csdn.net/u013181284/article/details/77574094
2.安装Spark+hadoop，spark、hadoop分布式集群搭建…(亲自搭建过！！)：https://blog.csdn.net/u014552678/article/details/78584998
3.apache/carbondata：https://github.com/apache/carbondata/tree/master/build
4.编译安装 spark 1.6.1 +carbondata 1.1.0：https://ttnews.xyz/a/5b2513dd9033c003a9a07ec0
5.wso2/carbon-kernel：https://github.com/wso2/carbon-kernel
6.SDK Guide：https://carbondata.apache.org/sdk-guide.html
7.https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.carbondata/carbondata-parent/1.6.1

我从网上将源码下载下来( https://github.com/apache/carbondata.git ),里面又例子，我本着试试看的态度，把里面的spark代码加载到idea中，漫长的等待，一个下午了，都没有解决好依赖。不是卡住了，而是不停的转，不停的转，就这样不断的下载，最后我都不知道下载下来了写啥东西，继续等吧，既然没解决完，咱也不敢说，咱也不敢问啊。

经过数个小时的奋斗，最后终于解决了依赖，main函数也不报错了，pom如下：

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>com.proheng</groupId>
  <artifactId>CarbonTest</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>

  <name>CarbonTest</name>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
  </properties>

  <dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.carbondata/carbondata-parent -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-parent</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
      <type>pom</type>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-store-sdk</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-core</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-spark2</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
      <version>2.4.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.12</artifactId>
      <version>2.4.4</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
  <build>
  </build>
</project>

main.java中的代码如下：

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package com.proheng;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

import org.apache.carbondata.core.constants.CarbonCommonConstants;
import org.apache.carbondata.core.util.CarbonProperties;

import org.apache.spark.sql.CarbonSession;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class App {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // set timestamp and date format used in data.csv for loading
        CarbonProperties.getInstance()
                .addProperty(CarbonCommonConstants.CARBON_TIMESTAMP_FORMAT, "yyyy/MM/dd HH:mm:ss")
                .addProperty(CarbonCommonConstants.CARBON_DATE_FORMAT, "yyyy/MM/dd");

        // create CarbonSession

        SparkSession.Builder builder = SparkSession.builder()
                .master("local")
                .appName("App")
                .config("spark.driver.host", "http://192.168.1.33:7077");

        SparkSession carbon = new CarbonSession.CarbonBuilder(builder)
                .getOrCreateCarbonSession();

        exampleBody(carbon);
        carbon.close();
    }

    public static void exampleBody(SparkSession carbon) throws IOException {
//        carbon.sql("DROP TABLE IF EXISTS source");

//        carbon.sql(
//                "CREATE TABLE source( " + "shortField SHORT, " + "intField INT, " + "bigintField LONG, "
//                        + "doubleField DOUBLE, " + "stringField STRING, " + "timestampField TIMESTAMP, "
//                        + "decimalField DECIMAL(18,2), " + "dateField DATE, " + "charField CHAR(5), "
//                        + "floatField FLOAT " + ") " + "STORED AS carbondata");
//
//        String rootPath =
//                new File(App.class.getResource("/").getPath() + "../../../..")
//                        .getCanonicalPath();
//        String path = rootPath + "/examples/spark2/src/main/resources/data.csv";
//        carbon.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH " + "\'" + path + "\' " + "INTO TABLE source "
//                + "OPTIONS('HEADER'='true', 'COMPLEX_DELIMITER_LEVEL_1'='#')");
//
//        carbon.sql("SELECT charField, stringField, intField " + "FROM source "
//                + "WHERE stringfield = 'spark' AND decimalField > 40").show();
//
//        carbon.sql("SELECT * " + "FROM source WHERE length(stringField) = 5").show();
//
//        carbon.sql("SELECT * " + "FROM source "
//                + "WHERE date_format(dateField, \'yyyy-MM-dd \') = \'2015-07-23\'").show();
//
//        carbon.sql("SELECT count(stringField) FROM source").show();
//
//        carbon.sql("SELECT sum(intField), stringField " + "FROM source " + "GROUP BY stringField")
//                .show();
//
//        carbon.sql("SELECT t1.*, t2.* " + "FROM source t1, source t2 "
//                + "WHERE t1.stringField = t2.stringField").show();
//
//        carbon.sql(
//                "WITH t1 AS ( " + "SELECT * FROM source " + "UNION ALL " + "SELECT * FROM source" + ") "
//                        + "SELECT t1.*, t2.* " + "FROM t1, source t2 "
//                        + "WHERE t1.stringField = t2.stringField").show();

        carbon.sql("SELECT * " + "FROM source " + "WHERE stringField = 'spark' and floatField > 2.8")
                .show();

        // carbon.sql("DROP TABLE IF EXISTS source");
    }
}

问题：
(1) 结果报错是：SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(GIS); groups with view permissions: Set(); users with modify permissions: Set(GIS); groups with modify permissions: 似乎出现了权限的问题。

虽然毫无进展，但是一定要保持谜一样的从容。

(2) Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path

这个问题和上一个问题其实是一个问题，主要是需要在windows开发机器上添加如下的环境变量。下载hadhoop,放到自己想放的目录。然后添加系统环境变量HADOOP_HOME,值为hadoop的路径，然后添加变量HADOOP_USER_NAME为root

将%HADOOP_HOME%\bin添加到path变量中

注意，添加完环境变量，要重启，这个就解决了，当然还是有新的问题的，就是无法连接远程hadoop

参考文章：
1.windows下运行spark程序报错：Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path：https://blog.csdn.net/iamlihongwei/article/details/79876947

(3) StandaloneAppClient$ClientEndpoint:87 - Failed to connect to master

参考文章：
1.Hadoop DataNode 无法连接到主机NameNode：https://blog.csdn.net/a1055186977/article/details/72852112
2.关于Spark报错不能连接到Server的解决办法（Failed to connect to master master_hostname:7077）：https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/70666544
3.spark远程调试代码报错 StandaloneAppClient$ClientEndpoint: Failed to connect to master 192.168.126.128:7077：https://blog.csdn.net/cyssxt/article/details/73477754
4.Spark and Java: Exception thrown in awaitResult：https://stackoverflow.com/questions/40439652/spark-and-java-exception-thrown-in-awaitresult
5.spark在那里指定master URL呢？：https://stackoverflow.com/questions/40439652/spark-and-java-exception-thrown-in-awaitresult

下面是一个新的pom.xml虽然也可以找到相关的类，但是还是无法成功连接

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>com.proheng</groupId>
  <artifactId>CarbonTest</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>

  <name>CarbonTest</name>

  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
  </properties>

  <dependencies>
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.carbondata/carbondata-parent -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-parent</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
      <type>pom</type>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-store-sdk</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-core</artifactId>
      <version>1.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.carbondata</groupId>
      <artifactId>carbondata-spark2</artifactId>
      <version>1.6.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
      <version>2.4.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
      <artifactId>hadoop-client</artifactId>
      <version>2.7.1</version>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
  </build>
</project>

结果报错：

参考文章：
1.Spark 2.1.0与CarbonData 1.0.0集群模式部署及使用入门指南：https://www.iteblog.com/archives/2078.html
2.Spark 2.0系列之SparkSession详解：http://www.raincent.com/content-85-7196-1.html
3.Spark 2.0介绍：SparkSession创建和使用相关API：https://www.iteblog.com/archives/1673.html

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每日一省
isNaN 和 Number.isNaN 函数的区别？

1.函数 isNaN 接收参数后，会尝试将这个参数转换为数值，任何不能被转换为数值的的值都会返回 true，因此非数字值传入也会返回 true ，会影响 NaN 的判断。

2.函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字，如果是数字再继续判断是否为 NaN ，不会进行数据类型的转换，这种方法对于 NaN 的判断更为准确。

2021-04-07 链接地址
每日二省
为什么0.1+0.2 ! == 0.3，如何让其相等?

一个直接的解决方法就是设置一个误差范围，通常称为“机器精度”。对JavaScript来说，这个值通常为2-52，在ES6中，提供了Number.EPSILON属性，而它的值就是2-52，只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON，如果小于，就可以判断为0.1+0.2 ===0.3。

2021-04-07 链接地址
每日三省
== 操作符的强制类型转换规则？

1.首先会判断两者类型是否**相同，**相同的话就比较两者的大小。

2.类型不相同的话，就会进行类型转换。

3.会先判断是否在对比 null 和 undefined，是的话就会返回 true。

4.判断两者类型是否为 string 和 number，是的话就会将字符串转换为 number。

5.判断其中一方是否为 boolean，是的话就会把 boolean 转为 number 再进行判断。

6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol，是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

2021-04-07 链接地址
每日英语
Happiness is time precipitation, smile is the lonely sad.
幸福是年华的沉淀，微笑是寂寞的悲伤。
2016 ——— 美文