使用streamset抽取restful api 数据到 kudu

请问怎么使用streamset 把resful api 的数据抽到 kudu库中，api中的数据如图

要使用StreamSets将RESTful API的数据抽取到Kudu数据库中，参考：

110.用StreamSets实现数据实时写入Kudu - 知乎 110.1 演示环境介绍CM版本：5.13.1CDH版本：5.13.1MariaDB版本：5.5.56StreamSets版本：3.1.2.0110.2 操作演示 1.环境布置把MariaDB的Binlog日志开启修改/etc/my.conf文件，在配置文件mysqld下增加如下配置：建议…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/475815809

引用皆我百晓生小程序回复内容作答：
使用 StreamSets 将 RESTful API 数据抽取到 Kudu 数据库中，需要进行以下步骤：

配置数据源和目标数据端：
在 StreamSets Data Collector 或 StreamSets Data Collector Edge 界面中，配置 RESTful API 数据源和 Kudu 数据库作为目标数据端。为 RESTful API 数据源提供相关的连接信息，如 API 地址、请求参数等。为 Kudu 数据库提供连接信息，如主机名、端口、表名等。
设置数据抽取流程：
在 StreamSets 中创建一个新的数据流程。从数据源列表中选择 RESTful API 数据源，配置 API 相关信息，如请求方法、URL、请求头、请求体等。为了获得最佳性能，建议使用增量抽取方式，可通过配置适当的查询参数来实现增量抽取。
数据转换和处理：
根据需要，可以在数据流程中添加一些处理器（Processor）来转换和清洗数据。例如，你可以使用字段映射器（Field Mapper）来重新命名字段，使用过滤器（Filter）来筛选数据，使用表达式评估器（Expression Evaluator）来计算新的字段等。
配置目标数据端：
在数据流程中添加 Kudu 数据库作为目标数据端。为 Kudu 数据库提供连接信息，并指定要写入的表名。
运行数据流程：
配置数据流程的其他细节，如数据格式、批量大小等，并启动数据流。数据流将会从 RESTful API 抽取数据，并将其写入到 Kudu 数据库中。

需要注意的是，在配置和运行数据流程之前，确保 StreamSets Data Collector 和 Kudu 数据库都已经正确地安装和配置了。另外，一些特定的设置和调优可能会因具体的业务需求而有所差异，建议根据实际情况进行适当的调整和优化。

首先，确保你已经成功安装和配置了StreamSets Data Collector，然后按照以下步骤操作：

打开StreamSets Data Collector的用户界面，点击"Create New Pipeline"创建一个新的流水线。
在流水线中，添加一个"HTTP Client"源，作为RESTful API的数据来源。配置该源以指定API的URL、请求类型、身份验证等信息。
添加必要的处理器来转换和清理你从API中获取的数据，例如使用"Field Renamer"重命名字段、使用"Expression Evaluator"进行表达式计算等。
添加一个"Kudu"目标，配置它以指定Kudu库的连接信息、表名和表结构等。
连接上述处理器和目标，确保数据流按照正确的顺序流动。
运行流水线，并监控日志以确保数据成功从API抽取到Kudu库中。

这只是一个简单的示例，实际上在实际情况中可能需要更多的处理器和转换步骤来满足你的需求。请根据具体情况进行适当的自定义和调整。

需要注意的是，以上步骤仅给出了一个大致的流程，具体的配置和设置可能因为你使用的API和Kudu库的不同而有所不同。因此，建议你查阅StreamSets的官方文档和相关资源，以获取更详细的指导和操作说明。

希望这些信息能够对你有所帮助。

在Pipeline中添加一个适当的数据源，以便连接到你的RESTful API。你可以使用HTTP Client或HTTP/REST插件来连接到API并获取数据。配置该数据源以指向API的终端点，并设置身份验证、请求参数等。在Pipeline中添加Kudu库作为数据目标。你可以使用Kudu Destination插件来配置Kudu连接。在配置中，指定Kudu主机、端口、表名等。如果需要对从API获取的数据进行转换或字段映射，可以在Pipeline中添加适当的转换器和字段映射器来处理数据。你可以设置触发器，以指定何时触发Pipeline运行，或者使用StreamSets的调度功能定期运行Pipeline，以保持数据的同步更新。保存并运行你的Pipeline。你可以在StreamSets的监控和日志页面查看Pipeline的运行状态和日志，以确保数据正常抽取和加载到Kudu库中。

可以参考这篇教程
如何使用StreamSets实现Oracle中变化数据实时写入Kudu_Hadoop实操的技术博客_51CTO博客

安装StreamSets Data Collector（SDC）。可以从StreamSets官方网站下载
在StreamSets的用户界面中，创建一个新的流水线
在流水线中，添加源来从RESTful API获取数据。StreamSets提供了许多预定义的源，可以选择与你的RESTful API兼容的源，如HTTP Client或者RESTful Consumer。配置源以指定API的URL、身份验证和其他必要的参数。
添加转换器（Transformer）：选择转换器，如字段映射、数据过滤、数据聚合等。
在流水线中添加Kudu数据库作为目标。选择适用于Kudu的目标，如Kudu Destination或者JDBC Producer，配置连接到你的Kudu数据库，并指定要写入的表格和字段映射。
配置流水线：定义数据流的转换和路由规则
运行流水线：保存并启动流水线

您可以使用StreamSets来将RESTful API的数据抽取到Kudu数据库中。下面是一些基本的步骤：

首先，确保您已经安装并配置了StreamSets Data Collector (SDC)。您可以从StreamSets的官方网站上下载并安装它。
打开SDC并创建一个新的Pipeline。Pipeline是用于定义数据流转过程的工具。
在Pipeline中添加一个"HTTP Client"阶段。配置该阶段以连接到您的RESTful API并获取数据。提供API的URL、身份验证信息以及其他必要的参数。
添加一个"Field Mapper"阶段。这个阶段可以用来转换和映射数据，以便与Kudu数据库的模式匹配。
在Pipeline中添加一个"Kudu Destination"阶段。配置该阶段以连接到您的Kudu数据库，指定目标表和模式。
将前面阶段的输出连接到Kudu Destination阶段。确保字段映射正确，并将数据正确地写入到Kudu表中。
配置Pipeline的其他设置，例如错误处理和性能调优。
启动Pipeline，让其开始运行。您可以监控和查看Pipeline的运行状态和日志。

通过以上步骤，您就可以使用StreamSets将RESTful API的数据抽取到Kudu库中了。请注意，具体的配置步骤可能因您的实际环境和需求而有所不同，您可能需要根据具体情况进行调整和适配。

scala嘛可以直接手写。

结合GPT给出回答如下请题主参考
可以按照以下步骤使用StreamSets将RESTful API数据抽取到Kudu：

首先，需要在StreamSets中创建一个新的数据流。
然后，在数据流中添加一个“HTTP Client”或“HTTP Transfer”源，用于从RESTful API中获取数据。配置该源以指向所需的API，并设置正确的身份验证，请求头等。
接下来，添加一个“字段转换器”处理器，用于将数据从API响应中提取出所需的字段，并将其转换为适合写入Kudu的格式。例如，如果API响应为JSON格式，则可以使用“JSON解析器”来解析JSON并提取所需的字段。
然后，添加一个“Kudu”目标，用于将数据写入Kudu。配置该目标以指向适当的Kudu主机和表，并设置正确的模式和列。
最后，运行数据流并查看其是否成功将数据从RESTful API中抽取并写入Kudu库中。

以下是一个可能的StreamSets管道配置的示例：

{
  "pipeline": {
    "stages": [
      {
        "name": "HTTP Client",
        "library": "streamsets-datacollector-basic-lib",
        "stageType": "com_streamsets_pipeline_stage_origin_http_HttpClientDSource",
        "configuration": {
          "httpConfigs.httpMode": "GET",
          "httpConfigs.resourceUrl": "https://api.example.com/data",
          "httpConfigs.requestTimeoutMillis": 60000,
          "httpConfigs.authType": "NONE",
          "httpConfigs.headers": {
            "Accept": "application/json"
          }
        }
      },
      {
        "name": "JSON Parser",
        "library": "streamsets-datacollector-basic-lib",
        "stageType": "com_streamsets_pipeline_stage_processor_jsonparser_JsonParserDProcessor",
        "configuration": {
          "jsonMode": "MULTIPLE_OBJECTS",
          "fieldPathToParse": "/results/*",
          "outputField": "parsed"
        }
      },
      {
        "name": "Field Remover",
        "library": "streamsets-datacollector-basic-lib",
        "stageType": "com_streamsets_pipeline_stage_processor_fieldremover_FieldRemoverDProcessor",
        "configuration": {
          "fieldsToRemove": [
            "/parsed/unnecessary_field",
            "/parsed/another_unnecessary_field"
          ]
        }
      },
      {
        "name": "Field Renamer",
        "library": "streamsets-datacollector-basic-lib",
        "stageType": "com_streamsets_pipeline_stage_processor_fieldrenamer_FieldRenamerDProcessor",
        "configuration": {
          "fieldsToRename": [
            {
              "fromFieldExpression": "/parsed/original_name",
              "toFieldExpression": "/kudu_column_name"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "Kudu",
        "library": "streamsets-datacollector-basic-lib",
        "stageType": "com_streamsets_pipeline_stage_destination_kudu_KuduDTarget",
        "configuration": {
          "kuduMaster": "kudu.example.com:7051",
          "tableName": "my_kudu_table",
          "columnMappings": [
            {
              "source": "/kudu_column_name",
              "target": "kudu_column_name",
              "dataType": "INT64",
              "isKey": false
            }
          ],
          "batchSize": 1000,
          "operationTimeout": 60000
        }
      }
    ]
  }
}

请注意，此示例仅用于演示目的，并且可能需要根据特定的API和Kudu表结构进行修改和调整。

使用StreamSets实时采集Kafka并入库Kudu
可以参考下
https://www.baidu.com/link?url=Qt4s8bLAsWQEOu4b3GWb8j50xJFgg9uPF0isONZguHzJZK1vAMEb7nUeh28ObQHpdjz7vkVH-x2YqO3RsVH8XK&wd=&eqid=eef86c830002ffe00000000465026aff
https://www.baidu.com/link?url=Rqy8yW-lPKBDVU3XNjMsFd1exGrSgSDsdYTEYX3LU-WCfFLJ2b9cEzp_JN8RmRWQHyNFsbgap5o9ox4BNnbTuSAWIhvuOO0mTUqLCgFQgw7&wd=&eqid=eef86c830002ffe00000000465026aff

要将RESTful API的数据导入Kudu库中，您可以使用Apache NiFi或StreamSets来完成此任务。以下是使用StreamSets将数据从REST API导入Kudu库的步骤：

1.在StreamSets中创建一个新的数据流（Pipeline）。

2.选择一个源（Source）并配置它以从REST API中获取数据。您可以使用HTTP Client或JDBC Lookup Processor作为数据源。

3.在目标（Destination）部分中选择Kudu Target，并配置它以将数据写入Kudu表。

4.对流程进行调优，例如可以使用字段筛选器（Field Filter）将只保留目标表所需的字段。

5.启动流程并监视日志以确保数据正在正确地从API导入Kudu。

请注意，在使用StreamSets将数据从REST API导入Kudu时，需要确保API返回的数据格式与Kudu表中的架构匹配，否则导入过程可能会失败。

用StreamSets实现数据实时写入Kudu，可以参考这个资料：
https://blog.csdn.net/m0_47454596/article/details/123276937

该回答引用ChatGPT，希望对题主有所帮助，如有帮助，还望采纳。

使用StreamSets将RESTful API数据抽到Kudu数据库中，您可以按照以下步骤进行操作：

首先，您需要创建一个streamset的pipeline，可以使用StreamSets Data Collector来操作。在Data Collector中，您需要创建一个新的数据流。
选择“HTTP Client”作为源，并配置RESTful API的URL地址和其他参数，以便从API获取数据并将其传送到StreamSets。
将数据流向Kudu数据库。选择“Kudu”作为流式传输的目标，配置Kudu表的名称和其他参数，以确保数据正确地写入Kudu。
在Pipeline中进行其他必要的转换和处理以确保数据的正确性和完整性。
最后，激活Pipeline并启动数据流传输。

请注意，具体的操作步骤可能因环境和具体要求而有所不同，上述步骤仅作为一般指导。使用StreamSets将RESTful API数据抽到Kudu数据库中，您可以按照以下步骤进行操作：

首先，您需要创建一个streamset的pipeline，可以使用StreamSets Data Collector来操作。在Data Collector中，您需要创建一个新的数据流。
选择“HTTP Client”作为源，并配置RESTful API的URL地址和其他参数，以便从API获取数据并将其传送到StreamSets。
将数据流向Kudu数据库。选择“Kudu”作为流式传输的目标，配置Kudu表的名称和其他参数，以确保数据正确地写入Kudu。
在Pipeline中进行其他必要的转换和处理以确保数据的正确性和完整性。
最后，激活Pipeline并启动数据流传输。

请注意，具体的操作步骤可能因环境和具体要求而有所不同，上述步骤仅作为一般指导。

参考gpt
要使用StreamSets将RESTful API的数据抽取到Kudu库中，可以按照以下步骤进行操作：

安装和配置StreamSets：首先，确保已经安装了StreamSets Data Collector，并且已经启动了StreamSets Data Collector的服务。然后，打开StreamSets的Web界面，并登录。
创建一个新的Pipeline：在StreamSets的Web界面中，点击左侧导航栏的"Pipelines"选项卡，然后点击"Create New Pipeline"按钮创建一个新的Pipeline。
添加一个HTTP Client原点：在Pipeline中，点击"Add Stage"按钮，在搜索框中输入"HTTP Client"，然后选择"HTTP Client"原点。配置HTTP Client原点的参数，包括RESTful API的URL、请求方法（GET、POST等）、请求头、请求体等。
添加一个处理器（Processor）：点击"Add Stage"按钮，在搜索框中输入"Processor"，然后选择适合的处理器，例如"Field Remover"、"Expression Evaluator"等。根据需要配置处理器的参数，用于对API返回的数据进行处理和转换。
添加一个Kudu目标：点击"Add Stage"按钮，在搜索框中输入"Kudu"，然后选择"Kudu"目标。配置Kudu目标的参数，包括Kudu数据库的连接信息、表名、字段映射等。
连接各个阶段：将HTTP Client原点、处理器和Kudu目标依次连接起来，确保数据能够从HTTP Client原点流向处理器，再从处理器流向Kudu目标。
配置Pipeline的运行参数：点击Pipeline页面右上角的"Configure"按钮，配置Pipeline的运行参数，例如批处理大小、错误处理策略等。
启动Pipeline：点击Pipeline页面右上角的"Start"按钮，启动Pipeline的运行。StreamSets会开始从RESTful API抽取数据，并将数据写入Kudu库。

可以使用HTTP Client或者HTTP/REST插件来连接到API并获取数据，并配置该数据源指向API的终端点，设置身份验证、请求参数

添加一个数据处理器（Processor）来解析API的响应，并将数据转换为Kudu数据库可以接受的格式，如JSON格式