网易大数据实践:Apache Kudu的关键技术和挑战
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更新于2024-08-12
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"《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。"
2019-06-05 上传
2020-07-22 上传
2022-03-18 上传
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2022-03-18 上传
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