kudu

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式

#????????????Kudu:Storage?for?Fast?Analytics?on?Fast?Data##?Abstract??kudu?是一个用于存储结构化数据的开源存储引擎,它支持低延迟的随机访问及高效的分析访问模式.kudu采用水平分区的方式对数据分布到集群中,使用Raft一致性协议复制每个分区,提供较低的平均恢复时间and?low?tail?latencies.?kudu在hadoop生态圈的背景下所设计的,它支持通过Cloudera?Impala,Apache?Spark,

Azure网站提供了一个比较不错可以用来对我们的网站进行分析的工具------KUDU,下面我们就来看看这个工具主要能为我们做些啥,啥时候使用它. 如何打开KUDU KUDU所展现的强大功能 如何打开KUDU 1)       下载发布配置文件 打开Azure门户网站,选择Azure网站,点击仪表板,下载发布配置文件,如下图: 2)       访问KUDU控制台 我们需要在我门的Azure网站地址中加入”scm”,例如如果你的网站是:http://example.chinacloudsites

Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎,可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力.Kudu支持水平扩展,使用Raft协议进行一致性保证,并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结 合紧密.本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用,使您对Kudu有一个较为全面的了解. 比较有意思的是,同为Cloudera公司开源的另一款产品Impala,是另一种非洲的羚羊,叫做“黑斑羚”,也叫“高角羚”.不知道Cl

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

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

测试环境 节点: 2 台主节点,6台计算节点 机器配置: 16个物理核 128G内存 12*3T磁盘 操作系统: redhat 7.2 版本: CDH 5.7.1-1.cdh5.7.1.p0.11 impala_kudu 2.7.0-1.cdh5.9.0.p0.23 kudu 0.9.1-1.kudu0.9.1.p0.32 spark 2.0.0 对照组: Spark on Parquet Impala on Parquet Impala on Kudu 测试数据.语句.场景 TPC-DS,是用

Tablet是kudu表的水平分区,类似于google Bigtable的tablet,或者HBase的region.每个tablet存储着一定连续range的数据(key),且tablet两两间的range不会重叠.一张表的所有tablet包含了这张表的所有key空间. Tablet由RowSet组成,RowSet由一组rows组成(n条数据.n行数据).RowSet是不相交的,即不同的RowSet间的row不会交叉,因此一条给定的数据,只会存在于一个RowSet中.虽然Rowset是不相交的

The Catalog Manager and System Tables Catalog Manager 监听用户创建的kudu表和tablet. 所有table和tablet的元数据信息以写入时复制(copy-on-write)的objects形式存储在内存和磁盘里,kudu系统的sys.catalog信息只存储在master节点上,它在master启动时被加载进内存.在写这篇设计文档时,为了保证元数据的强一致性,sys.catalog仅仅存在一个tablet中(当前版本,一个tablet有