Kudu使用了一段时间，记录下中间踩过的坑（基础用法跳过）
1、Kudu创建表时，PK字段一定要写在表结构的最前面。
2、Hash分区只能在创建表时修改，而Range分区可以在使用过程中动态改变。
3、Range分区在动态改变时，通过python api新增一个Range分区（key代表字段名称，ymd代表"yyyy-MM-DD"）示例代码如下：
kudu_tbl = kudu_client.table(tbl_name)
alterer = kudu_client.new_table_alterer(kudu_tbl)
alterer.add_range_partition(
lower_bound={key: ymd}, upper_bound={key: ymd},
lower_bound_type=kudu.INCLUSIVE_BOUND, upper_bound_type=kudu.INCLUSIVE_BOUND)
table = alterer.alter()
4、一次性将大量数据读入Kudu，会报Server timeout错误，解决方案2个（可以同时使用）：
（1）增加memory_limit_hard_bytes配置的值
（2）将大量数据分批写入Kudu表
5、Kudu的Python api需要注意版本选择，目前部门用的cdh5.13，kudu1.4，但是python api用的1.4（没有匹配的1.5版本，安装python api时要注意）
6、通过impala使用kudu表，既可以通过impala直接创建kudu表（store as kudu），也可以先单独创建kudu表，再通过通过impala做外部表映射（create external table）。
7、通过cdh的clouder manager重启kudu服务后，
通过命令：kudu cluster ksck <master_addresses> 查看kudu各个服务和节点状态时，开始一段时间各个kudu表会不可用，需要等待一段时间才会正常（重启之后，kudu内部需要自动做各种处理工作），这时不要慌，耐心等待即可。
8、通过python的os.system提交命令imapal sql时，注意字段名称是否含有特殊字段，若有则需要做转义，否则impala-shell运行时会根据特殊字段切分字段名称，导致报错。
9、读取Kudu表时，需要根据分区字段读取，尽可能少加载数据，切记一次性读取全量表（数据表很大时，读取性能会有很大问题）。
10、通过python api写入数据时 ，需要控制flush数据量，否则会内存问题，建议每间隔N条记录（根据实际情况选择）刷新一次。
11、kudu表的现有限制（未来版本限制或许会移除），举几个需要重点注意的栗子：
- 字段数目不要超过300
- PK的类型选择，不能float和bool等
- 单个表在单个tablet server上的最大tablets数目为60，单个tablet server上最大tablet数目为2000（在设计表分区的时候需要重点考虑）