特点:   High availability(高可用性).Tablet server 和 Master 使用 Raft Consensus Algorithm 来保证节点的高可用,确保只要有一半以上的副本可用,该 tablet 便可用于读写.例如,如果3个副本中有2个或5个副本中的3个可用,则该tablet可用.即使在 leader tablet 出现故障的情况下,读取功能也可以通过 read-only(只读的)follower tablets 来进行服务,或者是leader宕掉的情况下,会根…

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…

    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…

Kudu+Impala介绍 概述 Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目.Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询.Impala作为老牌的SQL解析引擎,其面对即席查询(Ad-Hoc Query)类请求的稳定性和速度在工业界得到过广泛的验证,Impala并没有自己的存储引擎,其负责解析SQL,并连接其底层的存储引擎.在发布之初Impala主要支持HDFS,Kud…

Kudu 现存系统针对结构化数据存储与查询的一些痛点问题,结构化数据的存储,通常包含如下两种方式: 静态数据通常以Parquet/Carbon/Avro形式直接存放在HDFS中,吞吐能力大,适合离线分析,随机读写能力差,难以支持单条记录级别的更新. 可变数据的存储通常选择面向列族的HBase或者Cassandra,高效随机读写,吞吐能力小,不适合离线分析场景. Kudu的设计是结合了Hbase的高效随机读写和HDFS高吞吐能力一种折中处理,既能支持OLTP型实时读写能力又能支持OLAP型分析.另…

本来上个月想去了解一下kuda的,结果一直没有抽出时间去搞,现在大致先开个头,方便后面深入! Apache Kudu是开源Apache Hadoop生态系统的新成员,它完善了Hadoop的存储层,可以 快速分析快速数据. Kudu提供快速插入/更新和高效柱状扫描的组合,以在单个存储层上实现多个实时分析工作负载.作为HDFS和Apache HBase的新补充,Kudu使架构师能够灵活地处理各种用例,而无需异乎寻常的解决方法. Kudu专为需要快速(快速变化)数据快速分析的用例而设计.Kudu专为利…

不多说,直接上干货!  Kudu的架构 1.kudu的 基本框架 Kudu 是用于存储结构化( structured )的表( Table ).表有预定义的带类型的列( Columns ),每张表有一个主键( primary key ).主键带有唯一性( uniqueness )限制,可作为索引用来支持快速的 random access . 类似于 BigTable , Kudu 的表是由很多数据子集构成的,表(Table)被水平拆分成多个 Tablets(片).Kudu 用以每个 tablet…

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(…

唠叨话 关于德语噢屁事的知识点,仅提供精华汇总,具体知识点细节,参考教程网址,如需帮助,请留言. DevOps平台架构(Platform Architecture) <虚拟化平台(Platform)>新建网络Network首先创建VxNet私有网络,然后器创建SubNet子网,最后配置IP.开启GW和DHCP.设置DNS.连接Router. 新建主机Instance选择主机配置:绑定公网IP(是否绑定负载均衡LB),绑定私网IP,绑定安全组:管理认证密钥. 路由器:通讯网关,绑定公网和关联私网…

Kudu的背景 Hadoop中有很多组件,为了实现复杂的功能通常都是使用混合架构, Hbase:实现快速插入和修改,对大量的小规模查询也很迅速 HDFS/Parquet + Impala/Hive:对超大的数据集进行查询分析,对于这类场景, Parquet这种列式存储文件格式具有极大的优势. HDFS/Parquet + Hbase:这种混合架构需要每隔一段时间将数据从hbase导出成Parquet文件,然后用impala来实现复杂的查询分析 以上的架构没办法把复杂的实时查询集成在Hbase上…