使用Kudu构建统一实时数据分析服务的方法

常冰琳小米云平台工程师

长期专注于Hadoop生态的分布式计算框架，Hadoop，Hive和Kudu等多个项目的贡献者，HaodoopNativetask项目发起者。华中科技大学硕士毕业，后在百度搭建数据分析平台以及Hadoop开发，目前在小米利用Impala和Kudu搭建实时数据分析服务。

议题：使用Kudu构建统一实时数据分析服务

Kudu是2015年Cloudera最新公布的开源项目，弥补了在线事务处理(OLTP)和在线分析(OLAP)之前的空白，本演讲将介绍Kudu的设计思想，已经如何利用Kudu简化实时数据分析的架构，提高查询性能。小米作为Kudu最早的用户，分享把kudu整合到现有的Hadoop平台的经验，以及云服务化的一些展望。

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中国Hadoop大数据峰会2016上海站现已启动，议题征集中。

征集但不限于下列内容：
大数据生态系统 大数据安全；存储；YARN；HDFS命名空间等；
大数据与工业4.0 电力、电网、能源、炼钢等；
大数据与电子商务 国内互联网主流电商企业应用与架构分享
金融大数据 银行、证券、个人征信、企业征信、量化投资与大数据
智慧城市与大数据 交通、医疗、安防、税务工商、旅游等
计算引擎与实时计算 Spark、Tez、Impala、Flink、Google Mesa、Storm、Fafka等
大数据即服务 Azure、AWS、阿里云、Docker/Container、Mesos等
NewSQL/NoSQL HBase/Druid;MongoDB/CouchDB;VoltDB;SequaioDB;Hana等
数据挖掘与图计算 R语言、GraphLab、GraphX、OrientDB等
数据仓库与可视化 EBay Kylin、LinkedIn Cubert、QlikView、Tableaue等
大数据创业与融投资 分享大数据领域的创业团队和故事