阿里小米大数据技术之Kudu教程

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大数据机器学习实战班 ( 共28门 )

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老师介绍

  • 徐老师

    徐老师

    多年开发和教学经验,技术全才。十八掌教育创始人,精通Java,大数据,Python等编程语言和技术框架; 授课10年,被学生称为顶尖高手! 讲课特点: 全部干货,拒绝忽悠,拒绝废话,上来就干! 庖丁解牛,剥茧抽丝,行云流水,大彻大悟,让你听课听到兴奋!
  • 张长志

    张长志

    10年软件开发经验,曾在中国联通、Motorola等先后做Javaweb开发、手机开发、大数据开发,有丰富的大数据和GO语言实战经验。 培训过的精品课程有:《大数据hadoop开发》、《大数据spark开发》、《Go语言重写大数据日志收集器》 企业内训:中石化(上海,齐鲁,北京),济南联通研究院。
简  介 Apache Kudu是一个为了Hadoop系统环境而打造的列存储管理器,与一般的Hadoop生态环境中的其他应用一样,具有能在通用硬件上运行、水平扩展性佳和支持高可用性操作等功能。
课程咨询和资料获取请加老师QQ  1011800132  
 
近两年,KUDU 在大数据平台的应用越来越广泛。在阿里、小米、网易等公司的大数据架构中,KUDU 都有着不可替代的地位。

在Kudu出现之前,Hadoop生态环境中的储存主要依赖HDFS和HBase,追求高吞吐批处理的用例中使用HDFS,追求低延时随机读取用例下用HBase,而Kudu正好能兼顾这两者。

  • Kudu的主要优点:

    • 快速处理OLAP(Online Analytical Processing)任务
    • 集成MapReduce、Spark和其他Hadoop环境组件
    • 与Impala高度集成,使得这成为一种高效访问交互HDFS的方法
    • 强大而灵活的统一性模型
    • 在执行同时连续随机访问时表现优异
    • 通过Cloudera Manager可以轻松管理控制
    • 高可用性,tablet server和master利用Raft Consensus算法保证节点的可用
    • 结构数据模型

常见的应用场景:

  • 刚刚到达的数据就马上要被终端用户使用访问到
  • 同时支持在大量历史数据中做访问查询和某些特定实体中需要非常快响应的颗粒查询
  • 基于历史数据使用预测模型来做实时的决定和刷新
  • 要求几乎实时的流输入处理
本套教程从kudu安装、应用、原理、集群规划与部署、API编程访问以及kudu的分区设计等众多领域详细讲解,全程实操演练,就有极强的实战性,希望通过本课程,能够为大家深入掌握kudu、并能够灵活运用。

* 课程提供者:张长志

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