Apache Kudu 1.4.0 中文文档

niliria · 发表于 2020-9-2 09:59:24

这个刚好需要，感谢分享

wwnn · 发表于 2020-11-28 15:18:08

谢谢分享

自由如风 · 发表于 2021-1-12 15:58:48

谢谢，，，，，，，，，，，，，，，

policy12 · 发表于 2021-2-12 11:57:00

近两年，KUDU 在大数据平台的应用越来越广泛。在阿里、小米、网易等公司的大数据架构中，KUDU 都有着不可替代的地位。本文通过分析 KUDU 的设计，试图解释为什么 KUDU 会被广泛应用于大数据领域，因为还没有研究过 KUDU 的代码，下面的介绍是根据 KUDU 的论文和网上的一些资料学习自己理解所得，如有不实之处，劳请指正。
背景在 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，面对既需要随机读写，又需要批量分析的大数据场景，该如何选择呢？这个场景中，单种存储引擎无法满足业务需求，我们需要通过多种大数据工具组合来满足这一需求，一个常见的方案是：