前言

Apache Kudu是由Cloudera開(kāi)源的存儲(chǔ)引擎，可以同時(shí)提供低延遲的隨機(jī)讀寫(xiě)和高效的數(shù)據(jù)分析能力。Kudu支持水平擴(kuò)展，使用Raft協(xié)議進(jìn)行一致性保證，并且與Cloudera Impala和Apache Spark等當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)查詢和分析工具結(jié) 合緊密。本文將為您介紹Kudu的一些基本概念和架構(gòu)以及在企業(yè)中的應(yīng)用，使您對(duì)Kudu有一個(gè)較為全面的了解。

一、為什么需要Kudu

Kudu這個(gè)名字聽(tīng)起來(lái)可能有些奇怪，實(shí)際上，Kudu是一種非洲的大羚羊，中文名叫“捻角羚”，就是下圖這個(gè)樣子：

比較有意思的是，同為Cloudera公司開(kāi)源的另一款產(chǎn)品Impala，是另一種非洲的羚羊，叫做“黑斑羚”，也叫“高角羚”。不知道Cloudera公司為什么這么喜歡羚羊，也許是因?yàn)榱缪虻乃俣瓤彀伞?/span>

言歸正傳，現(xiàn)在提起大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，我們能想到的技術(shù)有很多，比如HDFS，以及在HDFS上的列式存儲(chǔ)技術(shù)Apache Parquet，Apache ORC，還有以KV形式存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的Apache HBase和Apache Cassandra等等。既然有了如此多的存儲(chǔ)技術(shù)，Cloudera公司為什么要開(kāi)發(fā)出一款全新的存儲(chǔ)引擎Kudu呢？?

事實(shí)上，當(dāng)前的這些存儲(chǔ)技術(shù)都存在著一定的局限性。對(duì)于會(huì)被用來(lái)進(jìn)行分析的靜態(tài)數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)，使用Parquet或者ORC存儲(chǔ)是一種明智的選擇。但是目前的列式存儲(chǔ)技術(shù)都不能更新數(shù)據(jù)，而且隨機(jī)讀寫(xiě)性能感人。而可以進(jìn)行高效隨機(jī)讀寫(xiě)的HBase、Cassandra等數(shù)據(jù)庫(kù)，卻并不適用于基于SQL的數(shù)據(jù)分析方向。

所以現(xiàn)在的企業(yè)中，經(jīng)常會(huì)存儲(chǔ)兩套數(shù)據(jù)分別用于實(shí)時(shí)讀寫(xiě)與數(shù)據(jù)分析，先將數(shù)據(jù)寫(xiě)入HBase中，再定期通過(guò)ETL到Parquet進(jìn)行數(shù)據(jù)同步。但是這樣做有很多缺點(diǎn)：

• 用戶需要在兩套系統(tǒng)間編寫(xiě)和維護(hù)復(fù)雜的ETL邏輯。

• 時(shí)效性較差。因?yàn)镋TL通常是一個(gè)小時(shí)、幾個(gè)小時(shí)甚至是一天一次，那么可供分析的數(shù)據(jù)就需要一個(gè)小時(shí)至一天的時(shí)間后才進(jìn)入到可用狀態(tài)，也就是說(shuō)從數(shù)據(jù)到達(dá)到可被分析之間是會(huì)存在一個(gè)較為明顯的“空檔期”的。

  
  

• 更新需求難以滿足。在實(shí)際情況中可能會(huì)有一些對(duì)已經(jīng)寫(xiě)入的數(shù)據(jù)的更新需求，這種情況往往需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，而對(duì)Parquet這種靜態(tài)數(shù)據(jù)集的更新操作，代價(jià)是非常昂貴的。

  
  

• 存儲(chǔ)資源浪費(fèi)。兩套存儲(chǔ)系統(tǒng)意味著占用的磁盤資源翻倍了，造成了成本的提升。

我們知道，基于HDFS的存儲(chǔ)技術(shù)，比如Parquet，具有高吞吐量連續(xù)讀取數(shù)據(jù)的能力；而HBase和Cassandra等技術(shù)適用于低延遲的隨機(jī)讀寫(xiě)場(chǎng)景，那么有沒(méi)有一種技術(shù)可以同時(shí)具備這兩種優(yōu)點(diǎn)呢？Kudu提供了一種“happy medium”的選擇：

Kudu不但提供了行級(jí)的插入、更新、刪除API，同時(shí)也提供了接近Parquet性能的批量掃描操作。使用同一份存儲(chǔ)，既可以進(jìn)行隨機(jī)讀寫(xiě)，也可以滿足數(shù)據(jù)分析的要求。

二、Kudu總覽

Tables和Schemas

從用戶角度來(lái)看，Kudu是一種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表的存儲(chǔ)系統(tǒng)。在一個(gè)Kudu集群中可以定義任意數(shù)量的table，每個(gè)table都需要預(yù)先定義好schema。每個(gè)table的列數(shù)是確定的，每一列都需要有名字和類型，每個(gè)表中可以把其中一列或多列定義為主鍵。這么看來(lái)，Kudu更像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，而不是像HBase、Cassandra和MongoDB這些NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。不過(guò)Kudu目前還不能像關(guān)系型數(shù)據(jù)一樣支持二級(jí)索引。 Kudu使用確定的列類型，而不是類似于NoSQL的“everything is byte”。這可以帶來(lái)兩點(diǎn)好處：

• 確定的列類型使Kudu可以進(jìn)行類型特有的編碼。

• 可以提供 SQL-like 元數(shù)據(jù)給其他上層查詢工具，比如BI工具。

讀寫(xiě)操作

用戶可以使用?Insert，Update和Delete?API對(duì)表進(jìn)行寫(xiě)操作。不論使用哪種API，都必須指定主鍵。但批量的刪除和更新操作需要依賴更高層次的組件（比如Impala、Spark）。Kudu目前還不支持多行事務(wù)。 而在讀操作方面，Kudu只提供了Scan操作來(lái)獲取數(shù)據(jù)。用戶可以通過(guò)指定過(guò)濾條件來(lái)獲取自己想要讀取的數(shù)據(jù)，但目前只提供了兩種類型的過(guò)濾條件：主鍵范圍和列值與常數(shù)的比較。由于Kudu在硬盤中的數(shù)據(jù)采用列式存儲(chǔ)，所以只掃描需要的列將極大地提高讀取性能。

一致性模型

Kudu為用戶提供了兩種一致性模型。默認(rèn)的一致性模型是snapshot consistency。這種一致性模型保證用戶每次讀取出來(lái)的都是一個(gè)可用的快照，但這種一致性模型只能保證單個(gè)client可以看到最新的數(shù)據(jù)，但不能保證多個(gè)client每次取出的都是最新的數(shù)據(jù)。

另一種一致性模型external consistency可以在多個(gè)client之間保證每次取到的都是最新數(shù)據(jù)，但是Kudu沒(méi)有提供默認(rèn)的實(shí)現(xiàn)，需要用戶做一些額外工作。?

為了實(shí)現(xiàn)external consistency，Kudu提供了兩種方式：

• 在client之間傳播timestamp token。在一個(gè)client完成一次寫(xiě)入后，會(huì)得到一個(gè)timestamp token，然后這個(gè)client把這個(gè)token傳播到其他client，這樣其他client就可以通過(guò)token取到最新數(shù)據(jù)了。不過(guò)這個(gè)方式的復(fù)雜度很高。

• 通過(guò)commit-wait方式，這有些類似于Google的Spanner。但是目前基于NTP的commit-wait方式延遲實(shí)在有點(diǎn)高。不過(guò)Kudu相信，隨著Spanner的出現(xiàn)，未來(lái)幾年內(nèi)基于real-time clock的技術(shù)將會(huì)逐漸成熟。

三、Kudu的架構(gòu)

與HDFS和HBase相似，Kudu使用單個(gè)的Master節(jié)點(diǎn)，用來(lái)管理集群的元數(shù)據(jù)，并且使用任意數(shù)量的Tablet Server節(jié)點(diǎn)用來(lái)存儲(chǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)。可以部署多個(gè)Master節(jié)點(diǎn)來(lái)提高容錯(cuò)性。

Master

Kudu的master節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)整個(gè)集群的元數(shù)據(jù)管理和服務(wù)協(xié)調(diào)。它承擔(dān)著以下功能：

• 作為catalog manager，master節(jié)點(diǎn)管理著集群中所有table和tablet的schema及一些其他的元數(shù)據(jù)。

• 作為cluster coordinator，master節(jié)點(diǎn)追蹤著所有server節(jié)點(diǎn)是否存活，并且當(dāng)server節(jié)點(diǎn)掛掉后協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的重新分布。

• 作為tablet directory，master跟蹤每個(gè)tablet的位置。

Catalog Manager

Kudu的master節(jié)點(diǎn)會(huì)持有一個(gè)單tablet的table——catalog table，但是用戶是不能直接訪問(wèn)的。master將內(nèi)部的catalog信息寫(xiě)入該tablet，并且將整個(gè)catalog的信息緩存到內(nèi)存中。隨著現(xiàn)在商用服務(wù)器上的內(nèi)存越來(lái)越大，并且元數(shù)據(jù)信息占用的空間其實(shí)并不大，所以master不容易存在性能瓶頸。catalog table保存了所有table的schema的版本以及table的狀態(tài)（創(chuàng)建、運(yùn)行、刪除等）。

Cluster Coordination

Kudu集群中的每個(gè)tablet server都需要配置master的主機(jī)名列表。當(dāng)集群?jiǎn)?dòng)時(shí)，tablet server會(huì)向master注冊(cè)，并發(fā)送所有tablet的信息。tablet server第一次向master發(fā)送信息時(shí)會(huì)發(fā)送所有tablet的全量信息，后續(xù)每次發(fā)送則只會(huì)發(fā)送增量信息，僅包含新創(chuàng)建、刪除或修改的tablet的信息。 作為cluster coordination，master只是集群狀態(tài)的觀察者。對(duì)于tablet server中tablet的副本位置、Raft配置和schema版本等信息的控制和修改由tablet server自身完成。master只需要下發(fā)命令，tablet server執(zhí)行成功后會(huì)自動(dòng)上報(bào)處理的結(jié)果。

Tablet Directory

因?yàn)閙aster上緩存了集群的元數(shù)據(jù)，所以client讀寫(xiě)數(shù)據(jù)的時(shí)候，肯定是要通過(guò)master才能獲取到tablet的位置等信息。但是如果每次讀寫(xiě)都要通過(guò)master節(jié)點(diǎn)的話，那master就會(huì)變成這個(gè)集群的性能瓶頸，所以client會(huì)在本地緩存一份它需要訪問(wèn)的tablet的位置信息，這樣就不用每次讀寫(xiě)都從master中獲取。 因?yàn)閠ablet的位置可能也會(huì)發(fā)生變化（比如某個(gè)tablet server節(jié)點(diǎn)crash掉了），所以當(dāng)tablet的位置發(fā)生變化的時(shí)候，client會(huì)收到相應(yīng)的通知，然后再去master上獲取一份新的元數(shù)據(jù)信息。

Tablet存儲(chǔ)

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，Kudu選擇完全由自己實(shí)現(xiàn)，而沒(méi)有借助于已有的開(kāi)源方案。tablet存儲(chǔ)主要想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)為：

• 快速的列掃描

• 低延遲的隨機(jī)讀寫(xiě)

• 一致性的性能

RowSets

在Kudu中，tablet被細(xì)分為更小的單元，叫做RowSets。一些RowSet僅存在于內(nèi)存中，被稱為MemRowSets，而另一些則同時(shí)使用內(nèi)存和硬盤，被稱為DiskRowSets。任何一行未被刪除的數(shù)據(jù)都只能存在于一個(gè)RowSet中。 無(wú)論任何時(shí)候，一個(gè)tablet僅有一個(gè)MemRowSet用來(lái)保存最新插入的數(shù)據(jù)，并且有一個(gè)后臺(tái)線程會(huì)定期把內(nèi)存中的數(shù)據(jù)flush到硬盤上。 當(dāng)一個(gè)MemRowSet被flush到硬盤上以后，一個(gè)新的MemRowSet會(huì)替代它。而原有的MemRowSet會(huì)變成一到多個(gè)DiskRowSet。flush操作是完全同步進(jìn)行的，在進(jìn)行flush時(shí)，client同樣可以進(jìn)行讀寫(xiě)操作。

MemRowSet

MemRowSets是一個(gè)可以被并發(fā)訪問(wèn)并進(jìn)行過(guò)鎖優(yōu)化的B-tree，主要是基于MassTree來(lái)設(shè)計(jì)的，但存在幾點(diǎn)不同：

• Kudu并不支持直接刪除操作，由于使用了MVCC，所以在Kudu中刪除操作其實(shí)是插入一條標(biāo)志著刪除的數(shù)據(jù)，這樣就可以推遲刪除操作。

• 類似刪除操作，Kudu也不支持原地更新操作。

• 將tree的leaf鏈接起來(lái)，就像B+-tree。這一步關(guān)鍵的操作可以明顯地提升scan操作的性能。

• 沒(méi)有實(shí)現(xiàn)字典樹(shù)（trie樹(shù)），而是只用了單個(gè)tree，因?yàn)镵udu并不適用于極高的隨機(jī)讀寫(xiě)的場(chǎng)景。

與Kudu中其他模塊中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，MemRowSet中的數(shù)據(jù)使用行式存儲(chǔ)。因?yàn)閿?shù)據(jù)都在內(nèi)存中，所以性能也是可以接受的，而且Kudu對(duì)在MemRowSet中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了一定的優(yōu)化。

DiskRowSet

當(dāng)MemRowSet被flush到硬盤上，就變成了DiskRowSet。當(dāng)MemRowSet被flush到硬盤的時(shí)候，每32M就會(huì)形成一個(gè)新的DiskRowSet，這主要是為了保證每個(gè)DiskRowSet不會(huì)太大，便于后續(xù)的增量compaction操作。Kudu通過(guò)將數(shù)據(jù)分為base data和delta data，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的更新操作。Kudu會(huì)將數(shù)據(jù)按列存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)被切分成多個(gè)page，并使用B-tree進(jìn)行索引。除了用戶寫(xiě)入的數(shù)據(jù)，Kudu還會(huì)將主鍵索引存入一個(gè)列中，并且提供布隆過(guò)濾器來(lái)進(jìn)行高效查找。

Compaction

為了提高查詢性能，Kudu會(huì)定期進(jìn)行compaction操作，合并delta data與base data，對(duì)標(biāo)記了刪除的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，并且會(huì)合并一些DiskRowSet。

分區(qū)

和許多分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)一樣，Kudu的table是水平分區(qū)的。BigTable只提供了range分區(qū)，Cassandra只提供hash分區(qū)，而Kudu提供了較為靈活的分區(qū)方式。當(dāng)用戶創(chuàng)建一個(gè)table時(shí)，可以同時(shí)指定table的的partition schema，partition schema會(huì)將primary key映射為partition key。一個(gè)partition schema包括0到多個(gè)hash-partitioning規(guī)則和一個(gè)range-partitioning規(guī)則。通過(guò)靈活地組合各種partition規(guī)則，用戶可以創(chuàng)造適用于自己業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分區(qū)方式。

四、Kudu的應(yīng)用

Kudu的應(yīng)用場(chǎng)景很廣泛，比如可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析，用于數(shù)據(jù)可能會(huì)存在變化的時(shí)序數(shù)據(jù)應(yīng)用等，甚至還有人探討過(guò)使用Kudu替代Kafka的可行性（詳情請(qǐng)戳 ?http://blog.rodeo.io/2016/01/24/kudu-as-a-more-flexible-kafka.html）。不過(guò)Kudu最有名和最成功的應(yīng)用案例，還是國(guó)內(nèi)的小米。小米公司不僅使用Kudu，還深度參與了Kudu的開(kāi)發(fā)。Kudu項(xiàng)目在2012年10月由Cloudera公司發(fā)起，2015年10月對(duì)外公布，2015年12月進(jìn)入Apache孵化器，但是小米公司早在2014年9月就加入到Kudu的開(kāi)發(fā)中了。 下面我們可以跟隨Cloudera在宣傳Kudu時(shí)使用的ppt來(lái)看一看Kudu在小米的使用。

從上圖中我們可以看到，Kudu在小米主要用來(lái)對(duì)手機(jī)app和后端服務(wù)的RPC調(diào)用事件進(jìn)行追蹤，以及對(duì)服務(wù)進(jìn)行監(jiān)控。在小米的使用場(chǎng)景下，Kudu集群已經(jīng)達(dá)到每天200億次寫(xiě)入，并且還在增長(zhǎng)。 Kudu除了優(yōu)秀的性能，更為重要的是可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理的流程。

在使用Kudu以前，小米的數(shù)據(jù)處理流程是這樣的：

可以看到，數(shù)據(jù)處理的流程很長(zhǎng)。這種處理模式不但較為復(fù)雜，而且latency較高，通常需要等待較長(zhǎng)的時(shí)間（1 hour - 1day）才能得到分析結(jié)果。

下面再來(lái)看看使用Kudu以后的數(shù)據(jù)處理流程是怎樣的：

使用Kudu以后，數(shù)據(jù)處理的鏈路被簡(jiǎn)化了，而且得益于Kudu對(duì)隨機(jī)讀寫(xiě)和數(shù)據(jù)分析操作的支持都很好，可以直接對(duì)Kudu中的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互式分析，降低了系統(tǒng)復(fù)雜度，并且latency被大大縮短（0 ~ 10s）。

五、進(jìn)一步學(xué)習(xí)

如果您看了本文的介紹后想進(jìn)一步學(xué)習(xí)Kudu，以下途徑可以幫助您快速入門：

• Documentation(http://kudu.apache.org/docs/)，官方文檔永遠(yuǎn)是學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目的最好去處。

• Paper(http://kudu.apache.org/kudu.pdf)，Kudu的論文可以幫助您深入了解Kudu的設(shè)計(jì)思想。

• Raft協(xié)議(https://raft.github.io/)，雖然不屬于Kudu的內(nèi)容，但是Kudu的一致性協(xié)議使用了Raft協(xié)議，了解Raft協(xié)議可以幫助您更好地了解Kudu及其他分布式開(kāi)源系統(tǒng)。

• Apache Kudu as a More Flexible And Reliable Kafka-style Queue ??(http://blog.rodeo.io/2016/01/24/kudu-as-a-more-flexible-kafka.html)，

  這篇博客也許能對(duì)您在如何使用Kudu的問(wèn)題上有一些啟發(fā)。

比較遺憾的是，由于Kudu還很年輕，所以并沒(méi)有比較好的相關(guān)書(shū)籍出版。計(jì)算機(jī)是一門實(shí)踐性較強(qiáng)的學(xué)科，所以動(dòng)手實(shí)踐是成為Kudu專家的必經(jīng)之路：github地址(https://github.com/apache/kudu)。

原文發(fā)布時(shí)間為：2017-08-10?

本文作者：柴詩(shī)雨

本文來(lái)自云棲社區(qū)合作伙伴“數(shù)據(jù)派THU”，了解相關(guān)信息可以關(guān)注“數(shù)據(jù)派THU”微信公眾號(hào)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的独家 | 一文读懂Apache Kudu的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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