数据存储折中法——Kudu介绍

本文主要是介绍数据存储折中法——Kudu介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Kudu介绍

背景介绍

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。

如上图所示，数据实时写入 HBase，实时的数据更新也在 HBase 完成，为了应对 OLAP 需求，我们定时（通常是 T+1 或者 T+H）将 HBase 数据写成静态的文件（如：Parquet）导入到 OLAP 引擎（如：HDFS）。这一架构能满足既需要随机读写，又可以支持 OLAP 分析的场景，但它有如下缺点：

• 架构复杂。从架构上看，数据在HBase、消息队列、HDFS 间流转，涉及环节太多，运维成本很高。并且每个环节需要保证高可用，都需要维护多个副本，存储空间也有一定的浪费。最后数据在多个系统上，对数据安全策略、监控等都提出了挑战。
• **时效性低。**数据从HBase导出成静态文件是周期性的，一般这个周期是一天（或一小时），在时效性上不是很高。
• 难以应对后续的更新。真实场景中，总会有数据是延迟到达的。如果这些数据之前已经从HBase导出到HDFS，新到的变更数据就难以处理了，一个方案是把原有数据应用上新的变更后重写一遍，但这代价又很高。

为了解决上述架构的这些问题，Kudu应运而生。Kudu的定位是Fast Analytics on Fast Data，是一个既支持随机读写、又支持 OLAP 分析的大数据存储引擎。

从上图可以看出，KUDU 是一个折中的产品，在 HDFS 和 HBase 这两个偏科生中平衡了随机读写和批量分析的性能。从 KUDU 的诞生可以说明一个观点：底层的技术发展很多时候都是上层的业务推动的，脱离业务的技术很可能是空中楼阁。

新的硬件设备

内存（RAM）的技术发展非常快，它变得越来越便宜，容量也越来越大。Cloudera的客户数据显示，他们的客户所部署的服务器，2012年每个节点仅有32GB RAM，现如今增长到每个节点有128GB或256GB RAM。存储设备上更新也非常快，在很多普通服务器中部署SSD也是屡见不鲜。HBase、HDFS、以及其他的Hadoop工具都在不断自我完善，从而适应硬件上的升级换代。然而，从根本上，HDFS基于03年GFS，HBase基于05年BigTable，在当时系统瓶颈主要取决于底层磁盘速度。当磁盘速度较慢时，CPU利用率不足的根本原因是磁盘速度导致的瓶颈，当磁盘速度提高了之后，CPU利用率提高，这时候CPU往往成为系统的瓶颈。HBase、HDFS由于年代久远，已经很难从基本架构上进行修改，而Kudu是基于全新的设计，因此可以更充分地利用RAM、I/O资源，并优化CPU利用率。

我们可以理解为：Kudu相比与以往的系统，CPU使用降低了，I/O的使用提高了，RAM的利用更充分了。

Kudu是什么

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。它是一个融合HDFS和HBase的功能的新组件，具备介于两者之间的新存储组件。

Kudu支持水平扩展，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。

为什么使用Kudu作为存储介质

• 数据库数据上的快速分析

  目前很多业务使用事务型数据库（MySQL、Oracle）做数据分析，把数据写入数据库，然后使用 SQL 进行有效信息提取，当数据规模很小的时候，这种方式确实是立竿见影的，但是当数据量级起来以后，会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了，此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来，装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求，目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求，所以就产生了这样的一种场景：
  

  MySQL 数据库增、删、改的数据通过 Binlog 实时的被同步到 Kudu 里，同时在 Impala（或者其他计算引擎如 Spark、Hive、Presto、MapReduce）上可以实时的看到。
  这种场景也是目前业界使用最广泛的，认可度最高。

• 用户行为日志的快速分析

  对于用户行为日志的实时性敏感的业务，比如电商流量、AB 测试、优惠券的点击反馈、广告投放效果以及秒级导入秒级查询等需求，按 Kudu 出现以前的架构基本上都是这张图的模式：
  

  不仅链路长而且实时性得不到有力保障，有些甚至是 T + 1 的，极大的削弱了业务的丰富度。
  引入 Kudu 以后，数据的导入和查询都是在线实时的：
  

  这种场景在网易考拉和hub有在使用，其中hub甚至把 Kudu 当 HBase 来作点查使用。

Kudu的应用场景

Kudu的很多特性跟HBase很像，它支持索引键的查询和修改。Cloudera曾经想过基于Hbase进行修改，然而结论是对HBase的改动非常大，Kudu的数据模型和磁盘存储都与Hbase不同。HBase本身成功的适用于大量的其它场景，因此修改HBase很可能吃力不讨好。最后Cloudera决定开发一个全新的存储系统。

• Strong performance for both scan and random access to help customers simplify complex hybrid architectures（适用于那些既有随机访问，也有批量数据扫描的复合场景）
• High CPU efficiency in order to maximize the return on investment that our customers are making in modern processors（高计算量的场景）
• High IO efficiency in order to leverage modern persistent storage（使用了高性能的存储设备，包括使用更多的内存）
• The ability to upDATE data in place, to avoid extraneous processing and data movement（支持数据更新，避免数据反复迁移）
• The ability to support active-active replicated clusters that span multiple data centers in geographically distant locations（支持跨地域的实时数据备份和查询）

Kudu架构

下图显示了一个具有三个 master 和多个 tablet server 的 Kudu 集群，每个服务器都支持多个 tablet。

它说明了如何使用 master 和 tablet server 的 leader 和 follow。

此外，tablet server 可以成为某些 tablet 的 leader，也可以是其他 tablet 的 follower。leader 以金色显示，而 follower 则显示为灰色。

基本概念介绍：

角色	作用
Master	集群中的老大，负责集群管理、元数据管理等功能
Tablet Server	集群中的小弟，负责数据存储，并提供数据读写服务。 一个 tablet server 存储了table表的tablet 和为 tablet 向 client 提供服务。对于给定的 tablet，一个tablet server 充当 leader，其他 tablet server 充当该 tablet 的 follower 副本。 只有 leader服务写请求，然而 leader 或 followers 为每个服务提供读请求 。一个 tablet server 可以服务多个 tablets ，并且一个 tablet 可以被多个 tablet servers 服务着。
Table（表）	一张table是数据存储在Kudu的tablet server中。表具有 schema 和全局有序的primary key（主键）。table 被分成称为 tablets 的 segments。
Tablet	一个 tablet 是一张 table连续的segment，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。与其它数据存储引擎或关系型数据库中的 partition（分区）相似。给定的tablet 冗余到多个 tablet 服务器上，并且在任何给定的时间点，其中一个副本被认为是leader tablet。任何副本都可以对读取进行服务，并且写入时需要在为 tablet 服务的一组 tablet server之间达成一致性。

Java代码操作Kudu

导入依赖

<repositories><repository><id>cloudera</id><url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url></repository>
</repositories><dependencies><dependency><groupId>org.apache.kudu</groupId><artifactId>kudu-client</artifactId><version>1.9.0-cdh6.2.1</version></dependency><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>4.12</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.kudu</groupId><artifactId>kudu-client-tools</artifactId><version>1.9.0-cdh6.2.1</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kudu/kudu-spark2 --><dependency><groupId>org.apache.kudu</groupId><artifactId>kudu-spark2_2.11</artifactId><version>1.9.0-cdh6.2.1</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.11</artifactId><version>2.1.0</version></dependency>
</dependencies>

初始化方法

package cn.demo;import org.apache.kudu.ColumnSchema;
import org.apache.kudu.Type;
import org.apache.kudu.client.KuduClient;
import org.junit.Before;public class TestKudu {//定义KuduClient客户端对象private static KuduClient kuduClient;//定义表名private static String tableName = "person";/*** 初始化方法*/@Beforepublic void init() {//指定master地址String masterAddress = "node2.demo.cn";//创建kudu的数据库连接kuduClient = new KuduClient.KuduClientBuilder(masterAddress).defaultSocketReadTimeoutMs(6000).build();}//构建表schema的字段信息//字段名称   数据类型     是否为主键public ColumnSchema newColumn(String name, Type type, boolean isKey) {ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder column = new ColumnSchema.ColumnSchemaBuilder(name, type);column.key(isKey);return column.build();}
}

创建表

/**  使用junit进行测试** 创建表* @throws KuduException*/
@Test
public void createTable() throws KuduException {//设置表的schemaList<ColumnSchema> columns = new LinkedList<ColumnSchema>();columns.add(newColumn("CompanyId", Type.INT32, true));columns.add(newColumn("WorkId", Type.INT32, false));columns.add(newColumn("Name", Type.STRING, false));columns.add(newColumn("Gender", Type.STRING, false));columns.add(newColumn("Photo", Type.STRING, false));Schema schema = new Schema(columns);//创建表时提供的所有选项CreateTableOptions tableOptions = new CreateTableOptions();//设置表的副本和分区规则LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();list.add("CompanyId");//设置表副本数tableOptions.setNumReplicas(1);//设置range分区//tableOptions.setRangePartitionColumns(list);//设置hash分区和分区的数量tableOptions.addHashPartitions(list, 3);try {kuduClient.

这篇关于数据存储折中法——Kudu介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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