cockroachDB 百度在用之前，现在估计他们自己开发了. 主要回答下关于架构与设计 cockroachDB,yugabyteDB,kudu, TIDB 这些都是 参考了google spanner 论文 的开源实现. 这些开源实现，包括mongodb 都看过源码架构，看过很多相关的paper,以及重点看了分布式事务的实现: 原子性，隔离性， linearizability (外部一致性). 注 ... Kudu官网没有提供好编译好的Kudu安装包，我们可以下载源码进行编译获取安装包，这里为了方便我们直接使用Cloudera 提供的CDH版本kudu安装包： Kudu项目的初衷是在hive的批量处理和hbase的随机读写之间找一个平衡点。 kudu的批量处理性能优于hbase，随机读写优于hive。 hive的一般用于构建数据仓库，kudu一般用于做近实时的查询分析。 hive一般要配合impala或者presto或者kylin等做交互式查询 kudu一般配合impala做交互式查询，也可以配合其他的做数据 ... kudu是一个支持OLAP的大数据存储引擎，也能用来做OLAP。 如果你的业务部门要求高并发高性能，那就可以用Kylin和Druid，这两个都是预计算的套路，你给他设定好分析路线，kylin建CUBE，Druid做各种group by的计算，业务部门分析的时候就等于是直接查询已经计算好的 ... Kudu Education, , , , , , , 0, Greater Kudu Facts - CRITTERFACTS, critterfacts.com, 0 x 0, jpg, cockroachDB 百度在用之前，现在估计他们自己开发了. 主要回答下关于架构与设计 cockroachDB,yugabyteDB,kudu, TIDB 这些都是 参考了google spanner 论文 的开源实现. 这些开源实现，包括mongodb 都看过源码架构，看过很多相关的paper,以及重点看了分布式事务的实现: 原子性，隔离性， linearizability (外部一致性). 注 ... Kudu官网没有提供好编译好的Kudu安装包，我们可以下载源码进行编译获取安装包，这里为了方便我们直接使用Cloudera 提供的CDH版本kudu安装包： Kudu项目的初衷是在hive的批量处理和hbase的随机读写之间找一个平衡点。 kudu的批量处理性能优于hbase，随机读写优于hive。 hive的一般用于构建数据仓库，kudu一般用于做近实时的查询分析。 hive一般要配合impala或者presto或者kylin等做交互式查询 kudu一般配合impala做交互式查询，也可以配合其他的做数据 ... kudu是一个支持OLAP的大数据存储引擎，也能用来做OLAP。 如果你的业务部门要求高并发高性能，那就可以用Kylin和Druid，这两个都是预计算的套路，你给他设定好分析路线，kylin建CUBE，Druid做各种group by的计算，业务部门分析的时候就等于是直接查询已经计算好的 ..., 20, kudu-education, Education Zone

同一年 (2015)，cloudera在CIDR发表了一篇paper，介绍了构建在Kudu之上的，分布式的MPP SQL engine，Impala。不过这篇文章的视角还是基于早期的hadoop生态，主要以HDFS作为其底层数据存储，按照一个SQL on hadoop的系统来介绍的。 总的来说这篇paper比较水，都是一些最为粗粒度的整体介绍，没有什么出彩的细节 ... Spark SQL vs Impala, 同样作为大数据SQL查询引擎框架有什么不同之处？ 我在谷歌百度之后，网上大部分的博客描述在查询性能方面Impala优于Spark SQL（ [原创]kudu vs parquet, impala vs… 显示全部 关注者 118 被浏览 大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。 首先科学的给出一个通用化的大数据处理技术框架，主要分为下面几个方面： 数据采集与预处理、数据存储、数.

Spark SQL vs Impala, 同样作为大数据SQL查询引擎框架有什么不同之处？ 我在谷歌百度之后，网上大部分的博客描述在查询性能方面Impala优于Spark SQL（ [原创]kudu vs parquet, impala vs… 显示全部 关注者 118 被浏览 大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。 首先科学的给出一个通用化的大数据处理技术框架，主要分为下面几个方面： 数据采集与预处理、数据存储、数. 据说Cloudera秘密开发了3年，兼顾数据更新实时性和分析速度的存储引擎，目前和impala配合的比较不错。国… 另外，由于Impala也是Cloudera主导开发的，Kudu和Impala也做了深度的集成。 性能评测 论文对Kudu的性能与parquet进行了对比，同样都是采用Impala，Kudu性能比parquet有31%的提高。 另外论文还利用 TPC-H 对Impala-Kudu和Phoenix-HBase、Impala-Parquet进行了性能的比较，结果. Kudu 作为一个相对较新的产品，解决了之前类似系统的一些问题，例如数据插入后不能及时可见，IO效率不够高等问题；但也存在还不够成熟的缺点。国内还是有一些公司拿它做内部业务系统的。比如这个有意思的问题： Log block manager triggers ext4 hole punching bug in el6

Kudu Education.