标签：组织 master 高性能 span 简单的 数据备份 base 部分 性能测试
1.kudu事物
strong的事务，kudu的事务和架构受spanner和calvin系统的启发 Transaction Semantics ( 事务语义 )
不支持多行事物。
2.查询条件关联语句，应用场景，性能测试
创建关联表
CREATE TABLE spark_kudu_test(id1 int, id2 int, id3 string) USING org.apache.kudu.spark.kudu OPTIONS("kudu.master" "node1:7051,node2:7051,node3:7051","kudu.table" "kudu_test");
应用场景
适用于既有随机访问，也有批量数据扫描的复合场景
适用于高计算量的场景
充分利用高性能存储设备
支持数据更新，避免数据反复迁移
支持跨地域的实时数据备份和查询
性能测试
天级别读：源数据2.8亿，541.7 G，耗时10min，平均46.6w条/s
小时级别写
源数据2000W行，38G，耗时1.4min，平均23w条/s
天级别更新列：
源数据4.74亿行，10个新列，耗时17min，平均46.5w条/s （其中包括读800G的text格式hive表的时间，真实插入时间更少）
3.缺陷
随机更新会变慢：HBase可以不用扫描硬盘进行随机更新，而Kudu需要在更新之前进行关键值查找，在插入前进行Bloom查找
单行读取可能会变慢：列式存储设计是为了全表扫描做的优化，未来可能会为单行访问的应用引入“列组”的概念
只有主键可以设置range分区，且只能由一个主键，也就是一个表只能有一个字段range分区，且该字段必须是主键
kudu的shell客户端不提供表schema查看。如果你不通过imapla连接kudu，且想要查看表的元数据信息，需要用spark加载数据为dataframe，通过查看dataframe的schema查看表的元数据信息。
4.优势
支持update和upsert操作
结构化数据模型
与imapla或spark集成后，可通过sql操作，使用方便
一个table由多个tablet组成，对分区查看、扩容和数据高可用支持非常好
扫描大数据量时吞吐率高
随机访问数据时延时低
通过高CPU性能发挥RAM和Flash潜力
IO效率高
5.持久化存储
Kudu是一种完全的列式存储引擎，表中的每一列数据都是存放在一起，列与列之间都是分开的。
为了能够保存一部分历史数据，并实现MVCC，Kudu将数据分为三个部分。一个部分叫做base data，是当前的数据；第二个部分叫做UNDO records，存储的是从插入数据时到形成base data所进行的所有修改操作，修改操作以一定形式进行组织，实现快速查看历史数据；第三个部分是REDO records，存储的是还未merge到当前数据中的更新操作。
6.宽表问题 ,建表后加列
在批量读取和批量写入速度上（宽表，字段90+），Kudu都比HBase要快很多，Kudu使用bulk load写空表不超过2分钟、读取Hfile的方式kudu读取一天的数据在10分钟左右
impala 或hive 给指定kudu库中的表添加列，修改列并调整列位置
alter TABLE spark_kudu_test add columns(column_name string COMMENT ‘字段名称‘);
alter TABLE spark_kudu_test CHANGE column_name column_name STRING AFTER doc_id;
7.单条数据性能
Kudu可支持一些分析性查询的基础。每一个Column的数据被存储在一个相邻的数据区域，而这个数据区域进一步被细分成一个个的小的Page单元，与HBase File中的Block类似，对每一个Column Page可采用一些Encoding算法，以及一些通用的Compression算法。 既然可对Column Page可采用Encoding以及Compression算法，那么，对单条记录的更改就会比较困难了
Kudu可支持单条记录级别的更新/删除， 把DiskRowSet分为了两部分：base data、delta stores。base data 负责存储基础数据，delta stores负责存储 base data 中的变更数据.
Kudu简单来说就是加强版的Hbase，除了像hbase一样可以高效的单条数据查询，他的表结构是类型关系型数据库的。集合impala可以达到复杂sql的实时查询。
如果是存粹的随机读写，或者单行的检索请求这类场景，由于这些Tradeoff的存在，HBASE的性能吞吐率是要优于Kudu不少的（2倍到4倍），kudu的优势还是在支持类SQL检索这样经常需要进行投影操作的批量顺序检索分析场合。
标签：组织 master 高性能 span 简单的 数据备份 base 部分 性能测试
原文地址：https://www.cnblogs.com/zy168/p/13123797.html
