kudu和hbase,kudu比hive好在哪里

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ApacheKduui是Cloudera的开源存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。 Kudu支持横向扩展，使用Raft协议保证一致性，与impala和spark紧密集成。基于HDFS的kudu也是一个类似于Hbase的分布式数据库。根据其官方定位，它提供"fastanalyticsonfastdata"（在Dofasteranalysisonupdatedandmoretimelydata）。 据说Cloudera曾经想直接

∩▽∩ HBasevs.KuduHBasevs.Kuduvs.HBaseKudu开发语言JavaJava、C++(核心)数据模型键值系统，无模式强类型结构化表软件架构，采用ZK进行主选，数据存储的Delta文件过多时，查询性能会受到影响。所有kudu会每隔一段时间进行compaction操作，将它们合并到base数据中，主要是为了解决更新数据。 MemRowSet可以与HBase中的MemStore和D进行比较和理解

HBase是Nosql数据库，典型的KV系统，面向列族的数据库；Kudu是完整的列存储引擎。 HBase支持数据的随机读写，但不太擅长批量数据扫描（scan）；Kudu既实现了数据又实现了ApacheKudu是ClouderaManager于2016年发布的新型分布式存储系统。它可以与CDH和Impala结合使用。 同时解决了随机读写和基于SQL的数据分析问题。 分别弥补HDFS静态存储和HbaseNosql的缺点

(ˉ▽ˉ；) Kudu和HBase定位的区别：Kudu的定位是提供"对快速数据的分析"，即对快速更新的数据执行快速查询。 它针对OLAP和少量OLTP工作流。 总结：Hbase比较适合非结构化数据存储；既需要随机读写又需要实时更新的场景，Kudu+Impala就可以非常胜任。当然，和CDH结合就更好了。瓶颈不是Kudu，而是Impala