不多说,直接上干货! Kudu目前具有以下优点  OLAP 工作的快速处理: 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成: 与 Apache Impala(incubating)紧密集成,使其与 Apache Parquet 一起使用 HDFS 成为一个很好的可变的替代方案: 强大而灵活的一致性模型,允许您根据每个 per-request(请求选择)一致性要求,包括 strict-- serializable(严格可序列化)一致性的选项: 针对同时运行顺序和随机工…

Kudu的特点 0.原理 列式存储管理器 一个列式存储数据的地方,跟mysql差不多,只是mysql是行式存储. 他是一个集群,能分布式存储. 查询也是写sql语句. 列式存储效率高. 1.为什么会有Kudu? hive读写数据快,分析数据慢 hbase 分析数据快,读写慢. 上面两个是极端,kudu想拥有他们两个的优点. 但是鱼和熊掌不可兼得,单一性能比上面两个都差. KUDU 的定位是 「Fast Analytics on Fast Data」,是一个既支持随机读写.又支持 OLAP 分析的…

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作. 此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(…

本文由  网易云发布. 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统--kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那么同为分…

为了提供可扩展性,Kudu 表被划分为称为 tablets 的单元,并分布在许多 tablet servers 上.行总是属于单个 tablet .将行分配给 tablet 的方法由在表创建期间设置的表的分区决定. kudu提供了3种分区方式: Range Partitioning ( 范围分区 ) 范围分区可以根据存入数据的数据量,均衡的存储到各个机器上,防止机器出现负载不均衡现象 创建一张表,要求按照如下方式进行分区: create table rangeTable(CompanyId Ty…

1. impala(官网) 实时交互SQL大数据查询工具 它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据. Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速. Impala完全抛弃了Hive+MapReduce这个不太适合做SQL查询的缓慢范式 通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎,可以直接从HDFS或HBase中用SELECT.JOIN和统计函数查询数据,从而大大降低了延迟 2. Hive 与 impala Impala与Hive都是构建在Hado…

1.kudu介绍 1.1 背景介绍 在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储: (1)静态数据: 以 HDFS 引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景.这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写. (2)动态数据: 以 HBase.Cassandra 作为存储引擎,适用于大数据随机读写场景.这类存储的局限性是批量读取吞吐量远不如 HDFS,不适用于批量数据分析的场景. 从上面分析可知,这两种数据在存储方式上完全不同,进而导致使用场景完全不同,但在真实的场景中,边界可能没有那么清晰,面…

    Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由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HBase内核构造这样的系统,即保留HBase的数据模型,而将其底层存储部分改为纯列式存储(目前HBase只能算是列簇式存储引擎),但这种修改难度较大.Kudu的出现有望解决这一难题. 想了解大数据的学习路线…

本文来自网易云社区 作者:闽涛 背景 Cloudera在2016年发布了新型的分布式存储系统——kudu,kudu目前也是apache下面的开源项目.Hadoop生态圈中的技术繁多,HDFS作为底层数据存储的地位一直很牢固.而HBase作为Google BigTable的开源产品,一直也是Hadoop生态圈中的核心组件,其数据存储的底层采用了HDFS,主要解决的是在超大数据集场景下的随机读写和更新的问题.Kudu的设计有参考HBase的结构,也能够实现HBase擅长的快速的随机读写.更新功能.那…

kudu介绍及安装配置 介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作.此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apa…