一.AHB总线学习 1. AHB总线结构 如图所示,AHB总线系统利用中央多路选择机制实现主机与从机的互联问题.从图中可以看出,AHB总线结构主要可分为三部分:主机.从机.控制部分.控制部分由仲裁器.数据多路选择.地址和数据多路选择及地址译码器组成.主机首先需要向仲裁器提出使用总线的请求hbusreq信号,仲裁器通过仲裁(多主机使用总线的优先级)授权(hgrant)给某一主机(注意:一个周期内只能有一个主机接入总线),此时,主机就可以开始进行AHB传输了.主机首先发出地址和控制信号.这些信号主要…

Kudu White Paper http://www.cloudera.com/documentation/betas/kudu/0-5-0/topics/kudu_resources.html http://getkudu.io/overview.html   Kudu is a new storage system designed and implemented from the ground up to fill this gap between high-throughput seq…

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(…

kudu 1.7 官方:https://kudu.apache.org/ 一 简介 kudu有很多概念,有分布式文件系统(HDFS),有一致性算法(Zookeeper),有Table(Hive Table),有Tablet(Hive Table Partition),有列式存储(Parquet),有顺序和随机读取(HBase),所以看起来kudu是一个轻量级的 HDFS + Zookeeper + Hive + Parquet + HBase,除此之外,kudu还有自己的特点,快速写入+读取,使…

Apache Kudu 支持Insert/Update/Delete 等写操作(Kudu 随机写效率也很高, 实测对一个窄表做全字段update, 其速度达到了Insert速度的88%, 而vertica的update效率比insert差很多), Kudu 表文件是列式数据格式(和Parquet格式类似), 所以Kudu是一个支持记录修改的分析型系统, Kudu+Impala组合起来就是一个很有竞争力的MPP架构. SQL on kudu 不同与SQL on hadoop, Hive 和其他 S…

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…

kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式存储数据库.兼具了hbase的实时性.hdfs的高吞吐,以及传统数据库的sql支持.作为一款实时.离线之间的存储系统.定位和spark在计算系统中的地位非常相似.如果把mr+hdfs作为离线计算标配,storm+hbase作为实时计算标配.spark+kudu有可能成为未来最有竞争力的一种架构. 也就是kafka->spark->kudu这种架构,未来此架构是否会风靡,暂且不表.来分析下kudu的一些…

转自: http://www.tuicool.com/articles/nmYf2uf Cloudera Impala Kudu – 在快数据上的进行快分析的存储     Kudu,对应中文的含义应该是非洲的一种带条纹的大羚羊.在软件行业,大家新开发一个软件或者系统都喜欢给软件一个响亮的代号或者名字,比如苹果的OS的Mavericks, Lion等等.Cloudera则给自己新开发的大 数据存储系统命名为Kudu,我猜想背后的原因可能还是Kudu代表了速度快吧.在Cloudera官方的博客上,对…

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…

不多说,直接上干货! Columnar Data Store(列式数据存储) Kudu 是一个 columnar data store(列式数据存储).列式数据存储在强类型列中.由于几个原因,通过适当的设计,Kudu 对 analytical(分析)或 warehousing(数据仓库)工作会非常出色. Read Efficiency(高效读取) 对于分析查询,允许读取单个列或该列的一部分同时忽略其他列,这意味着您可以在磁盘上读取更少块来完成查询.与基于行的存储相比,即使只返回几列的值,仍需要读…