网易大数据实践：Apache Kudu的关键技术和挑战

"《10-2.Apache Kudu在网易的实践》是一篇关于Apache Kudu在大型互联网公司网易的实际应用和经验分享的文章。该文章发表于2021年的在线数据峰会(DataFunSummit)上，由网易资深数据库开发工程师主讲，详细探讨了Kudu在企业级大数据存储中的关键角色。 Kudu被定位为一款专为处理高性能、低延迟和高吞吐量数据而设计的列式存储系统。其核心特点是采用快速读取（Fast RandomAccess）和扫描（Fast Scan），尤其适合对实时数据分析有高要求的场景。Kudu强调快速的分析能力，即使在数据频繁变化的情况下也能提供高效服务。 Kudu的架构设计包含以下几个关键组件： 1. Schema Design：Kudu的表结构类似于关系型数据库，但列是连续存储的，按主键的字典序排列，这有助于提高查询性能。它支持类关系型的schema设计，使得数据管理更加直观。 2. Column Storage：Kudu采用列式存储，每个列的数据独立存储，这有助于减少数据冗余和提高读写效率。 3. Raft Consensus：Kudu使用Raft一致性算法来保证数据的一致性，即使在分布式环境下也能维持数据的正确性和可靠性。 4. Partitioning Schema：Kudu支持范围分区（RANGE）和哈希分区（HASH）两种策略。例如，通过时间范围或主机名和操作动作的哈希值将数据分配到不同的tablet（小块数据存储单元）中，优化数据分布和查询性能。 文章中提到的具体实例包括不同bucket的tablet分配，如2019年的Bucket 0对应Tablet1和Tablet3，2020年Bucket 0对应Tablet5和Tablet8等，以及时间范围分区的例子，如2019年至2021年的时间段分配。 通过分享网易在实际生产环境中的应用案例，这篇演讲深入探讨了Kudu如何解决在大数据存储中的问题，展示了Kudu技术的优势，并对未来可能的功能发展进行了展望。这对于理解和使用Apache Kudu的企业来说，提供了宝贵的经验借鉴和参考。"