kudu 的基本架构 、存储结构与读写原理

kudu 的基本架构与存储结构

1. 基本架构

TMaster and TServer

TMaster 主要用来管理元数据，即tablet 和 表的基本信息，监听TServer的状态，TMaster之间通过raft协议进行数据同步

TServer 主要用来管理tablet 。tablet 负责这一张表的某块内容的读写，接受其他tablet leader 传来的同步信息，至于什么是tablet，看下面。

2. 存储结构

kudu的整个存储架构可以看成这样：

一张table 会分成若干个tablet ，每个tablet中会包含的是 MetaData（元信息）和 若干个RowSet，每个RowSet里面包含的是MemRowSet 和若干个DiskRowSet，其中MemRowSet负责的是存储插入和更新的数据，当MemRowSet 写满后（默认是1G或者两分钟），会刷写到DiskRowSet（磁盘中）。

DiskRowSet用于对老数据的mutation（变化）操作，例如对数据更新，合并，删除历史和无用数据，减少查询过程的IO开销。一个DiskRowSet中，包含一个BoomFile、一个Ad_hoc Index、多个UndoFIle、RedoFile、BaseData和DeltaMem

• BloomFile：根据DiskRowSet中key生成一个bloom filter，用于快速模糊的定位某一个key是否在DiskRowSet中
• Ad_hoc Index：是主键的索引，用于定位key在DiskRowSet中具体哪个偏移位置
• BaseData：是MemRowSet flush下来的数据，按照列存储，按照主键有序
• UndoFile：是BaseData之前的数据历史数据
• RedoFile：是BaseData之后的mutation记录，可以获得较新的数据
• DeltaMem：用于在内存中存储mutation记录，先写到内存中，然后写满后flush到磁盘，形成 DeltaFile

MemRowSet的实现方式是 B+树

DiskRowSet的实现方式是二叉平衡树，他的内部数据组织是在内存（DeltaMem）中是B+树，在磁盘中存放在CFile文件中。

DiskRowSet的数据在磁盘上的分布情况：

3. KUDU的存储方式

1. kudu是一个真正的面像列式存储的数据库，表中的每一个列都是单独存放的；
2. kudu在建表的时候要求制定每一列的类型，为了给每一列设置制定合适的编码格式，实现更高的数据压缩比，降低IO；
3. kudu在存储的时候也加入timestamp这个字段，只是并不是用来更新或插入数据使用，而是在scan 的时候可以设置timestamp，查看历史数据；
4. kudu为了提高批量读取的效率，要求设置主键并且唯一，这样的话，kudu在更新数据的时候就不能向HBASE那样，直接插入一条新的数据就可以了，kudu的选择是将插入和更新操作分开进行；

4. KUDU的读写流程

写流程：

a）插入操作：

1. 客户端连接到TMaster获取表的相关信息（分区和tablet信息）；
2. 找到负责写请求的tablet 所在的TServer，kudu接受客户端的请求，检查本次写操作是否符合要求；
3. kudu在 tablet 中所有RowSet 中，查找是否存在与待插入数据相同主键的记录，如果存在，返回错误？否则继续；
4. 写入操作先被提交到tablet 的预写日志（WAL）上，然后根据Raft 一致性算法取得追随节点的同意后，才会被添加到其中一个tablet 的内存中，插入到MenRowSet中。（因为在MemRowSet 中支持了多版本并发控制（mvcc） ，对最近插入的行（未刷新到磁盘上的新的行）的更新和删除操作将被追加到MemRowSet中的原始行之后以生成Redo 记录的列表）。
5. kudu在MemRowSet 中写入新数据，在MemRowSet 达到一定大小或者时间限制（1G 或者 120s），MemRowSet 会将数据落盘，生成一个DiskRowSet 用于持久化数据 和 一个 MemRowSet 继续接受新数据的请求。

b）更新操作：

1. 客户端连接到TMaster获取表的相关信息（分区和tablet信息）；

2. 找到负责写请求的tablet 所在的TServer，kudu接受客户端的请求，检查本次写操作是否符合要求；

3. 因为待更新的数据可能位于MemRowSet ，也可能位于DiskRowSet 中，所以根据待更新的数据所处的位置，kudu有不同的做法：

   a） 当待更新的数据位于MemRowSet时，找到它所在的行，然后将跟新操作记录在所在行中的一个mutation的链表中，在MemRowSet 数据落地的时候，kudu会将更新合并到base data，并生成undo records 用于查看历史版本的数据和MVCC， undo records 实际上也是以 DeltaFile 的形式存放；

   b）当待跟新的数据位于DiskRowSet时，找到待跟新数据所在的DiskRowSet ，每个DiskRowSet 都会在内存中设置一个DeltaMemStore，将更新操作记录在DeltaMemStore中，在DeltaMemStore达到一定大小时，flush 在磁盘，形成Delta并存放在DeltaFile中。

读流程：

1. 客户端连接TMaster 获取表的相关信息，包括分区和表中的tablet 的信息；
2. 客户端找到 tablet 所在的TServer 以后，kudu接受读请求，并记录timestamp（没有显示指定就使用当前时间）信息；
3. 从内存中读取数据，即是从MemRowSet 和 DeltaRowSet中读取数据，根据timestamp来找到对应的mutation链表；
4. 从磁盘中读取数据，从metadata文件中使用boom

filter 快速模糊的判断所有候选的RowSet中是否包含此key，然后从DiskRowSet 中读取数据，实际上是根据B+树，判断key 在这些DiskRowSet 中的range 范围内，然后从metadata文件中，获取index来判断rowID 在Data中的偏移，根据读操作中的timestamp 信息判断是否需要对basedata中的数据进行回滚，从而获取数据。

5. KUDU的设计思想是基于HBASE的，那么KUDU和HBASE有什么区别呢？

这个人讲解的很透彻

https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/78470294

https://www.cnblogs.com/163yun/p/9014815.html

总结：

​ Kudu通过要求完整的表结构设置，主键的设定，以列式存储作为数据在磁盘上的组织方式，更新和数据分开等技巧，使得Kudu能够实现像HBase一样实现数据的随机读写之外，在HBase不太擅长的批量数据扫描（scan）具有较好的性能。而批量读数据正是olap型应用所关注的重点，正如Kudu官网主页上描述的，Kudu实现的是既可以实现数据的快速插入与实时更新，也可以实现数据的快速分析。Kudu的定位不是取代HBase，而是以降低写的性能为代价，提高了批量读的性能，使其能够实现快速在线分析。

参考来自：https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/78470294

参考来自：https://www.cnblogs.com/163yun/p/9014815.html

参考来自：https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80359987