不多说，直接上干货！
Cloudera Kudu是什么？
kudu是cloudera在2012开始秘密研发的一款介于hdfs和hbase之间的高速分布式列式存储数据库。兼具了hbase的实时性、hdfs的高吞吐，以及传统数据库的sql支持。作为一款实时、离线之间的存储系统。定位和spark在计算系统中的地位非常相似。如果把mr+hdfs作为离线计算标配，storm+hbase作为实时计算标配。spark+kudu有可能成为未来最有竞争力的一种架构。
也就是kafka -> spark -> kudu这种架构，未来此架构是否会风靡，暂且不言论。让我们拭目以待吧！
Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统，是Apache Hadoop生态圈的新成员之一（incubating），专门为了对快速变化的数据进行快速的分析，填补了以往Hadoop存储层的空缺。
Kudu是Todd Lipcon@Cloudera带头开发的存储系统，其整体应用模式和HBase比较接近，即支持行级别的随机读写，并支持批量顺序检索功能。
Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器。Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性:它在commodity hardware（商品硬件）上运行，horizontally scalable（水平可扩展），并支持 highly available（高可用）性操作。
Kudu的目标是：提供快速的全量数据分析与实时处理功能；充分利用先进CPU与IO资源；支持数据更新；简单、可扩展的数据模型。
Kudu的官网
http://kudu.apache.org/
A new addition to the open source Apache Hadoop ecosystem, Apache Kudu completes Hadoop's storage layer to enablefast analytics on fast data.
背景——功能上的空白
Hadoop 生态系统有很多组件，每一个组件有不同的功能。在现实场景中，用户往往需要同时部署很多 Hadoop 工具来解决同一个问题，这种架构称为 混合架构 (hybrid architecture) 。 比如，用户需要利用 Hbase 的快速插入、快读 random access 的特性来导入数据， HBase 也允许用户对数据进行修改， HBase 对于大量小规模查询也非常迅速。同时，用户使用 HDFS/Parquet + Impala/Hive 来对超大的数据集进行查询分析，对于这类场景， Parquet 这种列式存储文件格式具有极大的优势。
很多公司都成功地部署了 HDFS/Parquet + HBase 混合架构，然而这种架构较为复杂，而且在维护上也十分困难。首先，用户用 Flume 或 Kafka 等数据 Ingest 工具将数据导入 HBase ，用户可能在 HBase 上对数据做一些修改。然后每隔一段时间 ( 每天或每周 ) 将数据从 Hbase 中导入到 Parquet 文件，作为一个新的 partition 放在 HDFS 上，最后使用 Impala 等计算引擎进行查询，生成最终报表。
这样一条工具链繁琐而复杂，而且还存在很多问题，比如：
（1）如何处理某一过程出现失败？
（2）从 HBase 将数据导出到文件，多久的频率比较合适？
（3）当生成最终报表时，最近的数据并无法体现在最终查询结果上。
（4）维护集群时，如何保证关键任务不失败？
（5）Parquet 是 immutable ，因此当 HBase 中删改某些历史数据时，往往需要人工干预进行同步。
这时候，用户就希望能够有一种优雅的存储解决方案，来应付不同类型的工作流，并保持高性能的计算能力。 Cloudera 很早就意识到这个问题，在 2012 年就开始计划开发 Kudu 这个存储系统，终于在 2015 年发布并开源出来。 Kudu 是对 HDFS 和 HBase 功能上的补充，能提供快速的分析和实时计算能力，并且充分利用 CPU 和 I/O 资源，支持数据原地修改，支持简单的、可扩展的数据模型。
背景——新的硬件设备
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。
1. Kudu的简介
Kudu 设计之初，是为了解决一下问题：
- 对数据扫描 (scan) 和随机访问 (random access) 同时具有高性能，简化用户复杂的混合架构；
- 高 CPU 效率，使用户购买的先进处理器的的花费得到最大回报；
- 高 IO 性能，充分利用先进存储介质；
- 支持数据的原地更新，避免额外的数据处理、数据移动。
2. Kudu支持跨数据中心 replication
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。
3. Kudu的对外接口
Kudu 提供 C++ 和 JAVA API ，可以进行单条或批量的数据读写， schema 的创建修改。除此之外， Kudu 还将与 hadoop 生态圈的其它工具进行整合。目前， kudu beta 版本对 Impala 支持较为完善，支持用 Impala 进行创建表、删改数据等大部分操作。 Kudu 还实现了 KuduTableInputFormat 和 KuduTableOutputFormat ，从而支持 Mapreduce 的读写操作。同时支持数据的 locality（本地性） 。目前对 spark 的支持还不够完善， spark 只能进行数据的读操作。
4. 节点
Kudu-master：主节点，维护存储表元数据，跟踪协调所有的tserver的状态和数据，安装奇数节点(最少三个)。
Kudu-tserver：从节点，存储具体表数据的节点，一个表数据可以有多个副本，但只有一个leader才能负责写请求，leader和follower都可以负责读请求。安装最少三个节点。
使用案例——小米
为什么这里用小米来作为案例，是因为小米在Kudu走在前列。
小米是Hbase的重度用户，他们每天有约50亿条用户记录。小米目前使用的也是HDFS + HBase这样的混合架构。可见该流水线相对比较复杂，其数据存储分为SequenceFile，Hbase和Parquet。
在使用Kudu以后，Kudu作为统一的数据仓库，可以同时支持离线分析和实时交互分析。如下：
