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Kudu：新興關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)兼具高速批處理和流處理優(yōu)勢(shì)(kudu關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)也在不斷的發(fā)展和演變。近年來(lái)，出現(xiàn)了許多針對(duì)大數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)庫(kù)，其中 Kudu 就是受到矚目的一種。Kudu 是一種新型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它有著很多不同于其他數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)。本文將從以下幾個(gè)方面探討 Kudu：

創(chuàng)新互聯(lián)專(zhuān)注于中大型企業(yè)的網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)和網(wǎng)站改版、網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，追求商業(yè)策劃與數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意藝術(shù)與技術(shù)開(kāi)發(fā)的融合，累計(jì)客戶(hù)上1000+，服務(wù)滿(mǎn)意度達(dá)97%。幫助廣大客戶(hù)順利對(duì)接上互聯(lián)網(wǎng)浪潮，準(zhǔn)確優(yōu)選出符合自己需要的互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用，我們將一直專(zhuān)注品牌網(wǎng)站制作和互聯(lián)網(wǎng)程序開(kāi)發(fā)，在前進(jìn)的路上，與客戶(hù)一起成長(zhǎng)！

1. Kudu 簡(jiǎn)介

Kudu 是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，由 Cloudera 公司開(kāi)發(fā)，于 2023 年首次發(fā)布，其主要功能是對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理、OLAP 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，Kudu 更加適合海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可以同時(shí)處理高速批處理和流處理的數(shù)據(jù)，可以為用戶(hù)提供更快的存儲(chǔ)訪(fǎng)問(wèn)和查詢(xún)處理。

2. Kudu 的主要特點(diǎn)

Kudu 具有下列一些主要特點(diǎn)：

（1）高速的流數(shù)據(jù)記錄：流數(shù)據(jù)記錄是 Kudu 的一項(xiàng)重要特點(diǎn)，它可以在將時(shí)間戳應(yīng)用到行數(shù)據(jù)之前立即記錄流數(shù)據(jù)。它的速度非?？?，在某些情況下甚至可以達(dá)到每秒數(shù)百萬(wàn)記錄的速度。

（2）動(dòng)態(tài)復(fù)制和分布式寫(xiě)入：Kudu 具有動(dòng)態(tài)復(fù)制和分布式寫(xiě)入功能，可以在不犧牲運(yùn)行速度的情況下更好地保護(hù)數(shù)據(jù)。這意味著可以在多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上分布式地存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)，有效地防止數(shù)據(jù)損壞和丟失。

（3）高效的數(shù)據(jù)處理和分析：Kudu 支持 OLAP 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)排序等功能，可以進(jìn)行快速數(shù)據(jù)處理和分析。其查詢(xún)速度遠(yuǎn)高于有些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，甚至比 Hadoop 的 MapReduce 處理框架還要快。

（4）簡(jiǎn)易的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和管理：Kudu 的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和管理非常簡(jiǎn)單，可以輕松實(shí)現(xiàn)針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)操作，能夠簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

3. Kudu 的使用場(chǎng)景

Kudu 可以在很多場(chǎng)景下使用，為企業(yè)提供了一個(gè)新的存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的解決方案。常見(jiàn)的應(yīng)用包括：

（1）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理：Kudu 可以進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，可以在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的同時(shí)進(jìn)行流處理，滿(mǎn)足企業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理需求。

（2）大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析：Kudu 可以存儲(chǔ)大規(guī)模、非結(jié)構(gòu)化和多樣化的數(shù)據(jù)，支持高效的數(shù)據(jù)處理和分析，適用于數(shù)據(jù)量較大的企業(yè)或組織。

（3）流媒體分析：Kudu 可以進(jìn)行高速的流媒體分析，以支持快速且實(shí)時(shí)的決策制定。

（4）高速批處理：Kudu 可以用于高速批處理，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí) OLAP 數(shù)據(jù)分析等功能，滿(mǎn)足大規(guī)模批量的數(shù)據(jù)處理需求。

Kudu 是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高速批處理和流處理的優(yōu)勢(shì)，因此在大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用前景。它支持 OLAP 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)排序等功能，可以進(jìn)行快速數(shù)據(jù)處理和分析。同時(shí)其查詢(xún)速度也快于很多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠滿(mǎn)足企業(yè)和組織對(duì)于數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的需求。

相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：

技術(shù)選型 – OLAP大數(shù)據(jù)技術(shù)哪家強(qiáng)？

技術(shù)選型 – OLAP大數(shù)據(jù)技術(shù)哪家強(qiáng)？

Lambda架構(gòu)的核心理念是“流批一體化”，因?yàn)殡S著機(jī)器性能和數(shù)據(jù)框架的不斷完善，用戶(hù)其實(shí)不關(guān)心底層是如何運(yùn)行的，批處理也好，流式處理也罷，能按照統(tǒng)一的模型返回結(jié)果就可以了，這就是Lambda架構(gòu)誕生的原因?，F(xiàn)在很多應(yīng)用，例如Spark和Flink，都支持這種結(jié)構(gòu)，也就是數(shù)據(jù)進(jìn)入平臺(tái)后，可以選擇批處理運(yùn)行，也可以選擇流式處理運(yùn)行，但不管怎樣，一致性都是相同的。

Kylin

Kylin的主要特點(diǎn)是預(yù)計(jì)算，提前計(jì)算好各個(gè)cube，這樣的優(yōu)點(diǎn)是查詢(xún)快速，秒級(jí)延遲；缺點(diǎn)也非常明顯，靈活性不足，無(wú)法做一些探索式的，關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)分析。

適合的場(chǎng)景也是比較固定的，廳銀場(chǎng)景清晰的地方。

ClickHouse

Clickhouse由俄羅斯yandex公司開(kāi)發(fā)。專(zhuān)為在線(xiàn)數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)。

Clickhouse更大的特點(diǎn)首先是快

，為羨耐了快采用了列式儲(chǔ)存，列式儲(chǔ)存更好的支持壓縮，壓縮后的數(shù)據(jù)傳輸量變小，所以更快；同時(shí)支持分片，支持分布式執(zhí)行，支持SQL。

ClickHouse很輕量級(jí)，支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和兄伏春最終數(shù)據(jù)一致性，其數(shù)據(jù)量級(jí)在PB級(jí)別。

另外Clickhouse不是為關(guān)聯(lián)分析而生，所以多表關(guān)聯(lián)支持的不太好。

同樣Clickhouse不能修改或者刪除數(shù)據(jù)，僅能用于批量刪除或修改。沒(méi)有完整的事務(wù)支持，不支持二級(jí)索引等等，缺點(diǎn)也非常明顯。

與Kylin相比ClickHouse更加的靈活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并發(fā)，也就是不能很多訪(fǎng)問(wèn)同時(shí)在線(xiàn)。

總之ClickHouse用于在線(xiàn)數(shù)據(jù)分析，支持功能簡(jiǎn)單。CPU 利用率高，速度極快。更好的場(chǎng)景用于行為統(tǒng)計(jì)分析。

Hive

Hive這個(gè)工具，大家一定很熟悉，大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的首選工具?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供完整的sql查詢(xún)功能。

主要功能是可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為相對(duì)應(yīng)的MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，這樣可能處理海量的數(shù)據(jù)批量，

Hive與HDFS結(jié)合緊密，在大數(shù)據(jù)開(kāi)始初期，提供一種直接使用sql就能訪(fǎng)問(wèn)HDFS的方案，擺脫了寫(xiě)MapReduce任務(wù)的方式，極大的降低了大數(shù)據(jù)的門(mén)檻。

當(dāng)然Hive的缺點(diǎn)非常明顯，定義的是分鐘級(jí)別的查詢(xún)延遲，估計(jì)都是在比較理想的情況。

但是作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的每日批量工具，的確是一個(gè)穩(wěn)定合格的產(chǎn)品。

Presto

Presto極大的改進(jìn)了Hive的查詢(xún)速度，而且Presto 本身并不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但是可以接入多種數(shù)據(jù)源，并且支持跨數(shù)據(jù)源的級(jí)聯(lián)查詢(xún)，支持包括復(fù)雜查詢(xún)、聚合、連接等等。

Presto沒(méi)有使用MapReduce，它是通過(guò)一個(gè)定制的查詢(xún)和執(zhí)行引擎來(lái)完成的。它的所有的查詢(xún)處理是在內(nèi)存中，這也是它的性能很高的一個(gè)主要原因。

Presto由于是基于內(nèi)存的，缺點(diǎn)可能是多張大表關(guān)聯(lián)操作時(shí)易引起內(nèi)存溢出錯(cuò)誤。

另外Presto不支持OLTP的場(chǎng)景，所以不要把Presto當(dāng)做數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)使用。

Presto相比ClickHouse優(yōu)點(diǎn)主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能簡(jiǎn)單，場(chǎng)景支持單一，Presto支持復(fù)雜的查詢(xún)，應(yīng)用范圍更廣。

Impala

Impala是Cloudera 公司推出，提供對(duì) HDFS、Hbase 數(shù)據(jù)的高性能、低延遲的交互式 SQL 查詢(xún)功能。

Impala 使用 Hive的元數(shù)據(jù), 完全在內(nèi)存中計(jì)算。是CDH 平臺(tái)首選的 PB 級(jí)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢(xún)分析引擎。

Impala 的缺點(diǎn)也很明顯，首先嚴(yán)重依賴(lài)Hive，而且穩(wěn)定性也稍差，元數(shù)據(jù)需要單獨(dú)的mysql/pgsql來(lái)存儲(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)源的支持比較少，很多nosql是不支持的。但是，估計(jì)是cloudera的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)推廣做的不錯(cuò)，Impala在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)不錯(cuò)。

SparkSQL

SparkSQL的前身是Shark，它將 SQL 查詢(xún)與 Spark 程序無(wú)縫集成，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為 Spark 的 RDD 進(jìn)行查詢(xún)。

SparkSQL后續(xù)不再受限于Hive，只是兼容Hive。

SparkSQL提供了sql訪(fǎng)問(wèn)和API訪(fǎng)問(wèn)的接口。

支持訪(fǎng)問(wèn)各式各樣的數(shù)據(jù)源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, ON, and JDBC。

Drill

Drill好像國(guó)內(nèi)使用的很少，根據(jù)定義，Drill是一個(gè)低延遲的分布式海量數(shù)據(jù)交互式查詢(xún)引擎，支持多種數(shù)據(jù)源，包括hadoop，NoSQL存儲(chǔ)等等。

除了支持多種的數(shù)據(jù)源，Drill跟BI工具集成比較好。

Druid

Druid是專(zhuān)為海量數(shù)據(jù)集上的做高性能 OLAP而設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析系統(tǒng)。

Druid 的架構(gòu)是 Lambda 架構(gòu)，分成實(shí)時(shí)層和批處理層。

Druid的核心設(shè)計(jì)結(jié)合了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)和搜索系統(tǒng)的思想，以創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)，用于針對(duì)各種用例的實(shí)時(shí)分析。Druid將這三個(gè)系統(tǒng)中每個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵特征合并到其接收層，存儲(chǔ)格式，查詢(xún)層和核心體系結(jié)構(gòu)中。

目前 Druid 的去重都是非精確的，Druid 適合處理星型模型的數(shù)據(jù)，不支持關(guān)聯(lián)操作。也不支持?jǐn)?shù)據(jù)的更新。

Druid更大的優(yōu)點(diǎn)還是支持實(shí)時(shí)與查詢(xún)功能，解約了很多開(kāi)發(fā)工作。

Kudu

kudu是一套完全獨(dú)立的分布式存儲(chǔ)引擎，很多設(shè)計(jì)概念上借鑒了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通過(guò)raft做數(shù)據(jù)復(fù)制；分片策略支持keyrange和hash等多種。

數(shù)據(jù)格式在parquet基礎(chǔ)上做了些修改，支持二級(jí)索引，更像一個(gè)列式存儲(chǔ)，而不是HBase schema-free的kv方式。

kudu也是cloudera主導(dǎo)的項(xiàng)目，跟Impala結(jié)合比較好，通過(guò)impala可以支持update操作。

kudu相對(duì)于原有parquet和ORC格式主要還是做增量更新的。

Hbase

Hbase使用的很廣,更多的是作為一個(gè)KV數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)使用，查詢(xún)的速度很快。

Hawq

Hawq是一個(gè)Hadoop原生大規(guī)模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架構(gòu)，改進(jìn)了針對(duì) Hadoop 的基于成本的查詢(xún)優(yōu)化器。

除了能高效處理本身的內(nèi)部數(shù)據(jù)，還可通過(guò) PXF 訪(fǎng)問(wèn) HDFS、Hive、HBase、ON 等外部數(shù)據(jù)源。HAWQ全面兼容 SQL 標(biāo)準(zhǔn)，還可用 SQL 完成簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。無(wú)論是功能特性，還是性能表現(xiàn)，HAWQ 都比較適用于構(gòu)建 Hadoop 分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用。

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文章標(biāo)題：Kudu：新興關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)兼具高速批處理和流處理優(yōu)勢(shì)(kudu關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))
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