kudu最初由cloudera開發，但現在已經開始作為apache的專案孵化。
定位是olap資料庫，說白了就是可以隨機讀但主要是針對順序讀做優化。所以在小公尺也是計算組搞而非儲存組。資料的模型個人覺得很像cassandra的偽sql——結構化的資料、sql類似的語法但本質上還是nosql，可以設定是hash還是range或者兩者結合來做partition分配到若干個tablet，每個tablet用raft協議寫在多個節點上。之前掃了眼**似乎是沒寫如何做tablet的split/merge，也許現在還不支援也許我看漏了。
從資料庫的角度講，比較重要的兩個點是c++和raft。
c++的效能比較有保障，還沒有gc的停頓導致的.99響應時間不可控等問題，raft的心跳也因為沒有gc可以設的敏感一些，可用性更好，而這些都是hbase的痛點。當然這是題外話，畢竟kudu不是用來代替hbase的。
用raft協議搞replication意味著不需要比較蛋疼的hdfs了，表面上似乎還在說kudu屬於「hadoop生態系統」，但我覺得他們的心思肯定不止於此。而且raft的一致性也比較自由，追求效能可以最終一致性地讀。
此外可以看下apache kudu as a more flexible and reliable kafka-style queue
，這篇文章說，因為他順序讀吞吐比較好，並且raft協議自身提供了遞增id，所以可以用來代替kafka搞訊息佇列，簡單測試效能差不多（ 「in the same realm」），還沒gc。而且因為是資料庫，可以隨機寫，相當於可以修改佇列，靈活很多。
沒有資料分析流式計算的經驗，根據對kv儲存系統的理解，簡單答一發，輕拍。。 資料儲存的選擇上，hbase和hadoop在吞吐率、延遲上各有側重，如果做資料分析，要從hbase匯出到hadoop平台再用hive查詢，這就要求系統要混布hbase和hadoop。 kadu的目標就是要兼…
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沒有資料分析流式計算的經驗，根據對kv儲存系統的理解，簡單答一發，輕拍。。
資料儲存的選擇上，hbase和hadoop在吞吐率、延遲上各有側重，如果做資料分析，要從hbase匯出到hadoop平台再用hive查詢，這就要求系統要混布hbase和hadoop。
kadu的目標就是要兼顧前兩個儲存系統，實現對外資料的儲存和後台計算的本地化，減少資料傳輸成本已經部署運維成本。
架構方面，還是延用bigtable的基本架構，元資料和資料分開儲存的，但做了一些比較有挑戰的優化操作，提公升查詢和插入的效能
另外的亮點是，多副本間使用了raft保證資料的高可靠性。
效能方面，目前beta版本要略差與hbase,這也是意料之中的事情。。。
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