Apache Kudu
Kudu는 빠른 데이터에서 빠른 분석을 수행하기 위한 스토리지입니다. 빠른 삽입과 업데이트를 복합적으로 제공하며, 효율적인 열별 스캔으로 하나의 스토리지 계층에서 여러 개의 실시간 분석 워크로드를 실행합니다.
주요 특징
빠른 데이터에서 빠른 분석
Kudu는 삽입과 업데이트를 모두 제공할 수 있는 데다가, 효율적인 열별 스캔으로 Apache Hadoop™ 에코시스템이 새로운 분석 워크로드를 처리할 수 있게 지원합니다.
단순화된 아키텍처
Kudu는 이전에 하이브리드 아키텍처로 해결했던 HDFS와 Apache HBase 사이의 공백을 채워줍니다. 따라서 아키텍트와 개발자의 부담이 감소합니다.
에코시스템 통합
Kudu는 Hadoop 에코시스템에 맞게 특수 설계되어서 Apache Spark, Apache Impala(개발 중), MapReduce에서 자체적으로 데이터를 처리, 분석할 수 있게 해줍니다. 또한, Kudu 테이블은 HDFS 또는 HBase의 데이터와 결합할 수 있습니다.
공통 사용 사례
Kudu는 랜던 읽기/쓰기가 복합적으로 사용되고 빠른 분석 스캔 기능이 필요한 사용 사례에 우수한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 예전에는 이러한 작업을 수행하려면 복잡한 Lambda 아키텍처를 생성해야 했습니다. Kudu는 더욱 광범위한 Hadoop 에코시스템과 결합하면 다음과 같은 다양한 사용 사례에 적용할 수 있습니다.
- 사물인터넷(IoT) 및 시계열 데이터
- 컴퓨터 데이터 분석(네트워크 보안, 의료 등)
- 온라인 리포팅
에코시스템 통합
Apache Hadoop 에코시스템과 함께 작동하도록 설계된 Kudu는 Impala, Spark, MapReduce와 긴밀하게 통합됩니다. 실시간 라이브 소스에서 데이터를 스트리밍하고, 위의 엔진에 데이터가 도착하는 즉시 처리할 수 있습니다. BI 및 SQL 분석을 위해 Impala와 통합하면 업데이트 가능한 오픈 소스 분석 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. Spark와 통합하면 실시간 애플리케이션의 청사진을 간편하게 얻을 수 있습니다.
Cloudera의 끊임없는 오픈 소스 혁신
Cloudera는 방대한 사용자층이 제공하는 통찰 덕분에 Apache Hadoop 에코시스템에서 혁신을 주도하고 있습니다. 사용 사례에 필요한 기능을 사용하려면 Lambda 아키텍처를 생성해야 한다는 사용자 의견을 경청한 결과, Kudu가 탄생했습니다. Cloudera는 Kudu를 만든 덕분에 HDFS와 HBase 사이에 오랜 기간 존재하던 공백을 해결했습니다. 즉, 빠른 데이터에 빠른 분석을 실행할 수 있게 된 것입니다.
