文章目录概述使用场景对比其他存储概述Kudu是一个分布式列式存储引擎/系统，由Cloudera开源后捐献给Apache基金会很快成为顶级项目。用于对大规模数据快速读写的同时进行快速分析官网https://kudu.apache.org/Kudu运行在一般的商用硬件上，
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2021-06-04 17:13:08
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文章目录机架感知透明分层存储管理方案索引跳跃式扫描优化资源规划机架感知Kudu可以知道每个Tablet Server处于哪个数据中心的哪个机架上,副本的负载均衡策略就可以考虑更全面,避免一个tablet的多个副本负载在同一机架,防止机架故障时tablet不可用。上图中，L0-L2是三个机架，
原创
2022-01-29 10:13:26
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文章目录概述使用场景对比其他存储概述Kudu是一个分布式列式存储引擎/系统，由Cloudera开源后捐献给Apache基金会很快成为顶级项目。用于对大规模数据快速读写的同时进行快速分析官网https://kudu.apache.org/Kudu运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展和高可用
原创
2022-01-30 16:08:30
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文章目录机架感知透明分层存储管理方案索引跳跃式扫描优化资源规划机架感知Kudu可以知道每个Tablet Server处于哪个数据中心的哪个机架上,副本的负载均衡策略就可以考虑更全面,避免一个tablet的多个副本负载在同一机架,防止机架故障时tablet不可用。
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2021-06-04 17:07:40
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Kudu与Impala整合Impala是cloudera提供的一款高效率的sql查询工具，使用内存进行计算提供实时的SQL查询,impala强依赖于Hive 的MetaStore，直接使用hive的元数据，意味着impala元数据都存储在hive的MetaStore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法,具有实时，批处理，多并发等优点。Kudu不支持标准SQL操作，可以将Kudu与
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2023-09-06 13:29:49
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既要具备hdfs（存储海量文件，分析能力强）的能力，又具备hbase（快速的增删改查，和分析能力弱）的能力 需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景。（用一个组件实现） 数据过度冗余：数据需要存储多份，这样造成存储等资源的浪费。架构复杂导致开发、运维、测试的成本高；同时维护多套存储系统，架构复杂，开
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2021-02-20 23:24:00
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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
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2023-08-02 00:47:20
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impala基本介绍 impala是基于hive的大数据分析查询引擎，直接使用hive的元数据库metadata，意味着impala元数据都存储在hive的metastore当中，并且impala兼容hive的绝大多数sql语法。所以需要安装impala的话，必须先安装hive，保证hive安装成功，并且还需要启动hive的metastore服
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2023-08-08 07:32:34
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KUDU学习总结1 基础概念官方：https://kudu.apache.org/ 在 KUDU 之前，大数据主要以两种方式存储：• 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。• 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
每个Kudu 表必须设置Pimary Key(unique), 另外Kudu表不能设置secondary index, 经过实际性能测试, 本文给出了选择Kudu主键的几个策略, 测试结果纠正了我之前的习惯认知. 简单介绍测试场景: 表中有一个unqiue字段Id, 另外还有一个日期维度字段hist ...
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2021-08-16 13:57:00
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介绍Kudu集HDFS的顺序读和HBASE的随机读于一身，同时具备高性能的随机写，以及很强大的可用性（单行事务，一致性协议），支持Impala spark计算引擎。什么时候使用kudu大规模数据复杂的实时分析，例如大数据量的join。数据有更新查询准实时存储Kudu的存储是不基于HDFS的，构建集群时，kudu很有可能和HDFS共同占用物理磁盘或者云磁盘，理想情况是独立空间。正式环境中，占用磁盘空
文章目录基于HTAP方式列设计Decimal类型列编码列压缩主键设计分区设计基于HTAP方式kudu是基于hbase-hdfs之间,满足高并发的随机读写,兼顾大规模分析处理,具有OLTP以及OLAP特征,因此是典型的HTAP(在线事务处理/在线分析处理混合模式)早期由于将OLTP以及OLAP拆分,事务性应用和分析型应用分开,但是分析型应用无法获取最新数据,
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2022-01-30 16:06:39
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文章目录架构设计原理table与schemaKudu存储模型RowSet组成：tablet发现过程架构设计kudu是典型的主从架构,主Master:管理集群,管理元数据从:table server 负责最终数据存储对外提供数据读写能力,里面存储的是一个个tabletmaster:特殊的CataLog Table ,
原创
2022-01-30 16:07:23
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文章目录基于HTAP方式列设计Decimal类型列编码列压缩主键设计分区设计基于HTAP方式kudu是基于hbase-hdfs之间,满足高并发的随机读写,兼顾大规模分析处理,具有OLTP以及OLAP特征,因此是典型的HTAP(在线事务处理/在线分析处理混合模式)早期由于将OLTP以及OLAP拆分,
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2021-06-04 17:08:19
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文章目录架构设计原理table与schemaKudu存储模型RowSet组成：tablet发现过程架构设计kudu是典型的主从架构,主Master:管理集群,管理元数据从:table server 负责最终数据存储对外提供数据读写能力,里面存储的是一个个tabletmaster:特殊的CataLog Table
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2021-06-04 17:11:16
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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，
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2023-09-06 13:35:06
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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
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2023-10-30 14:25:20
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每个Kudu 表必须设置Pimary Key(unique), 另外Kudu表不能设置secondary index, 经过实际性能测试, 本文给出了选择Kudu主键的几个策略, 测试结果纠正了我之前的习惯认知. 简单介绍测试场景: 表中有一个unqiue字段Id, 另外还有一个日期维度字段hist
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2022-05-05 22:15:34
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首先咱得有KUDU安装包这里就不提供直接下载地址了（因为有5G，我 的服务器网卡只有4M，你们下的很慢）这里使用的是CDH版本官方下载地址http://archive.cloudera.com/cdh5/ 我这里有3个节点node01,node02,node03。这里上传到node03中这里与imapa做整合了，绿色的为整合部分可以不看首先上传到/export/d
前言 最近在招聘要求下突然看到了Apache kudu 于是花了几天时间研究了下，下面简单的给大家介绍下 记得收藏。一、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
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2023-11-09 04:34:36
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