kudu table
kudu
kudu介绍
Kudu背景
#在 KUDU 之前,大数据主要以两种方式存储:##可以更快地访问批量数据集(高吞吐量),而不是该数据集中的特定记录(低延迟)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:
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