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Master Master是中心管理节点,负责管理所有的tablet、tablet server以及副本之间的关联关系。同一时间集群中只有一个acting master(leader master),如果leader master故障,一个新的master会通过Raft算法选举出来。所有的master数据都存放在一个tablet中,这个tablet会被复制到所有的candidate master上;tablet server会定期向master发送心跳。
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Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支持多种语言进行开发,一般使用Java为主,推荐使用Eclipse 或者IntelliJ IDEA工具,请根据指导完成开发环境配置。 准备本地应用开发环境 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解Kudu各部件的编程接口。 开发Kudu应用 查看程序运行结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Kudu应用 父主题: Kudu应用开发概述
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Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前,需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支持多种语言进行开发,一般使用Java为主,推荐使用Eclipse或者IntelliJ IDEA工具,请根据指导完成开发环境配置。 准备本地应用开发环境 根据场景开发工程 提供样例工程,帮助用户快速了解Kudu各部件的编程接口。 开发Kudu应用 查看程序运行结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Kudu应用 父主题: Kudu应用开发概述
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Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器,具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性:在通用的商用硬件上运行,可水平扩展,提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点: 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce,Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成,使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型,允许您根据每个请求选择一致性要求,包括用于严格可序列化的一致性的选项。 提供同时运行顺序读写和随机读写的良好性能。 易于管理。 高可用性。Master和TServer采用raft算法,该算法可确保只要副本总数的一半以上可用,tablet就可以进行读写操作。例如,如果3个副本中有2个副本或5个副本中有3个副本可用,则tablet可用。即使主tablet出现故障,也可以通过只读的副tablet提供读取服务。 支持结构化数据模型。 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。
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