那既然有了hbase，為什麼還需要kudu呢？
簡單的說，就是嫌棄hbase在olap（聯機分析處理）場合，sql／mr類的批量檢索場景中，效能不夠好。通常這種海量資料olap場景，要不走預處理的路，比如像ebay麒麟這樣走cube管理的，或者像谷歌mesa這樣按業務需求走預定義聚合操作。再有就是自己構建資料通道，串接實時和批量處理兩種系統，發揮各自的特長。
但是olap是個複雜的問題，場景眾多，必然不可能有完美的通用解決方案，kudu定位於應對快速變化資料的快速分析型資料倉儲，希望靠系統自身能力，支撐起同時需要高吞吐率的順序和隨機讀寫的應用場景（可能的場景，比如時間序列資料分析，日誌資料實時監控分析），提供乙個介於hdfs和hbase的效能特點之間的乙個系統，在隨機讀寫和批量掃瞄之間找到乙個平衡點，並保障穩定可**的響應延遲。
結構化資料儲存系統在 hadoop 生態系統裡面，通常分為兩類：
上面的兩種系統，各有自己的側重點，一類是低延遲的隨機訪問特定資料，而另一類就是高吞吐的分析大量資料。之前，我們並沒有這樣的系統可以融合上面兩種情況，所以通常的做法就是使用 pipeline，譬如我們非常熟悉的 kafka，通常我們會將資料快速寫到 hbase 等系統裡面，然後通過 pipeline，在匯出給其它分析系統。雖然我們在一定層面上面，我們其實通過 pipeline 來對整個系統進行了解耦，但總歸要維護多套系統。而且資料更新之後，並不能直接實時的進行分析處理，有延遲的開銷。所以在某些層面上面，並不是乙個很好的解決方案。
kudu 致力於解決上面的問題，它提供了簡單的來處理資料的插入，更新和刪除，同時提供了 table scan 來處理資料分析。通常如果乙個系統要融合兩個特性，很有可能就會陷入兩邊都做，兩邊都沒做好的窘境，但 kudu 很好的在融合上面取得了平衡。
那為什麼不能想辦法改進hbase呢？
kudu 的很多特性跟 hbase 很像，它支援索引鍵的查詢和修改。 cloudera 曾經想過基於 hbase 進行修改，然而結論是對 hbase 的改動非常大， kudu 的資料模型和磁碟儲存都與 hbase 不同。 hbase 本身成功的適用於大量的其它場景，因此修改 hbase 很可能吃力不討好。最後 cloudera 決定開發乙個全新的儲存系統。
既然有了HBase，為什麼還需要Kudu呢？
不多說，直接上乾貨！那既然有了hbase，為什麼還需要kudu呢？簡單的說，就是嫌棄hbase在olap 聯機分析處理 場合，sql mr類的批量檢索場景中，效能不夠好。通常這種海量資料olap場景，要不走預處理的路，比如像ebay麒麟這樣走cube管理的，或者像谷歌mesa這樣按業務需求走預定義聚...
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