一 对比 存储空间对比: 查询性能对比: 二 设计方案 将数据拆分为:历史数据(hdfs+parquet+snappy)+ 近期数据(kudu),可以兼具各种优点: 1)整体低于10%的磁盘占用: 2)更少的查询耗时: 3)近期数据实时更新: 4)近期数据可修改: 5)kudu集群重启时间降低90%: 6)impala并行scan:scan kudu + scan hdfs: 三 改造方案 利用视图 create view v_table asselect * from parquet_tabl

已经有好一阵子没有写博文了,今天给大家带来一篇最近一段时间开发相关的文章:在impala和kudu上支持runtime filter. 大家搜索下实践者社区,可以发现前面已经有好几位同学写了这个主题的博文(都是我们组的^_^),说明这个功能在数据库领域的重要性,所以,嘿嘿,再敲一遍黑板:“重点,必考题!” 附上年初测试kudu时候的博文< [大数据之数据仓库]kudu性能测试报告分析>作为背景. 背景准备 为了生动.立体的给大家展示runtime filter功能,这里就以一个具体的sql例子

这是[kudu pk parquet]的第二篇,query2在kudu和parquet上的对比解析,其中kudu包含有不能下发的谓词. 3台物理机,1T规模的数据集,impala和kudu版本是我们修改后支持runtime filter的版本,结果对比如下图:   纵坐标表示耗时,矮表示性能好,耗时短,响应差近三倍. 首先,来我们来看两者的执行计划,颜色越鲜艳表示越耗时: parquet   kudu   可以看到kudu左右两边各有一个鲜艳的红色框(节点),说明这两个执行节点耗时比较长,放大来

Kudu 是 Cloudera 开源的新型列式存储系统,是 Apache Hadoop 生态圈的新成员之一( incubating ),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往 Hadoop 存储层的空缺.本文主要对 Kudu 的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景——功能上的空白 Hadoop 生态系统有很多组件,每一个组件有不同的功能.在现实场景中,用户往往需要同时部署很多 Hadoop 工具来解决同一个问题,这种架构称为 混合架构 (hybrid architecture)

本文由  网易云发布. 这篇博文主要的内容不是分析说明kudu的性能指标情况,而是分析为什么kudu的scan性能会这么龊!当初对外宣传可是加了各种 逆天黑科技的呀:列独立存储.bloom filter.压缩.原地修改.b+tree.mvcc ... ... 这里先贴个kudu和parquet小部分的TPCDS测试结果对比图吧: 没有对比就没有伤害,有了对比就有了乐趣.纵坐标是耗时,单位是秒,代表kudu的黄色柱子太高了,说人话就是kudu耗时太 长,性能太差! 老大:为什么kudu性能会这么差

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

不多说,直接上干货! Kudu的性能测试 1.  kudu和parquet的比较   上图是官方给出的用Impala跑TPC-H的测试,对比Parquet和Kudu的计算速度.从图中我们可以发现,Kudu的速度和parquet的速度差距不大,甚至有些Query比parquet还快.然而,由于这些数据都是在内存缓存过的,因此该测试结果不具备参考价值. 2. kudu和Hbase的比较 图是官方给出的另一组测试结果,从图中我们可以看出,在scan和range查询上,kudu和parquet比HBas

A new addition to the open source Apache Hadoop ecosystem, Apache Kudu completes Hadoop's storage layer to enable fast analytics on fast data. 开源Apache Hadoop生态系统的新成员,Apache Kudu完善了Hadoop的存储层,以实现对快速数据的快速分析. Kudu 是 Cloudera 开源的结构化数据的开源存储引擎,是 Apache Ha

Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的新成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺.本文主要对Kudu的动机.背景,以及架构进行简单介绍. 背景--功能上的空白 Hadoop生态系统有很多组件,每一个组件有不同的功能.在现实场景中,用户往往需要同时部署很多Hadoop工具来解决同一个问题,这种架构称为混合架构 (hybrid architecture).比如,用户需要利用Hbase的

1.概述 Apache Arrow 是 Apache 基金会全新孵化的一个顶级项目.它设计的目的在于作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行速度. 2.内容 现在大数据处理模型很多,用户在应用大数据分析时,除了将 Hadoop 等大数据平台作为一个存储和批处理平台之外,同样也得关注系统的扩展性和性能.过去开源社区已经发布了很多工具来完善大数据分析的生态系统,这些工具包含了数据分析的各个层面,例如列式存储格式(Parquet,ORC),内存计算模型(Drill,Spark,Impala

参考:Apache Impala Guide--Impala SQL Language Reference. Impala使用和Hive一样的元数据存储,Impala可以访问使用原生Impala CREATE TABLE创建的表和Hive DDL创建的表: Impala支持和HiveQL类似的DML: 支持TRUNCATE(至少在5.5及之前,不支持Kudu表) UPDATE/UPSERT(5.10开始支持Kudu表) Impala提供了很多和HiveQL等价的内置函数: 支持大多数子句如WIT

什么是spark,是一个分布式计算平台,或者说是分布式计算引擎,他的职责就是将指定的数据读入到各个node的内存中,然后计算.所以spark是具有泛化性质的,只要数据源是可读入的,读到内存里面之后,处理就和数据源没有关系了,你是HBASE,kudu,还是parquet都无所谓了. 什么是RDD,弹性分布式数据集,其实RDD是一个抽象概念,因为RDD本身不包含数据,它只包含数据描述以及对于数据的算法,比如一个sparkSQL返回的RDD其实就是一个对数据的描述,告诉各个节点的executor要处理

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

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

写入操作是指需进行插入.更新或删除操作的一组行.需要注意的事项是Kudu强制执行主关键字的唯一性,主关键字是可以更改行的唯一标识符.为了强制执行此约束条件,Kudu必须以不同的方式处理插入和更新操作,并且这会影响tablet服务器如何处理写入 Kudu中的每个tablet包含预写式日志(WAL)和多个行集合(RowSet),它们是保存在存储器和磁盘上(被刷新时)的不相交的行集合. 写入操作先被提交到tablet的预写式日志(WAL),并根据Raft 一致性算法取得追随节点的同意,然后才会被添加到

Kudu自身的架构,部分借鉴了Bigtable/HBase/Spanner的设计思想.论文的作者列表中,有几位是HBase社区的Committer/PBC成员,因此,在论文中也能很深刻的感受到HBase对Kudu设计的一些影响 Kudu的底层数据文件的存储,未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统,而是自行开发了一套可基于Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储系统.这套实现基于如下的几个设计目标: • 可提供快速的列式查询. • 可支持快速的随机更新 • 可提供更为稳

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