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Wichtigste Merkmale

Schnelle Analysen bei Fast Data

Kudu kann neben effizienten spaltenbasierten Scans sowohl Eingaben als auch Updates bereitstellen, sodass das Apache Hadoop™ Ecosystem neue Analytics-Workloads in Angriff nehmen kann.

Vereinfachte Architektur

Kudu schließt die Lücke zwischen HDFS und Apache HBAse, was ehemals mit komplexen hybriden Architekturen gelöst wurde und entlastet sowohl Architekten als auch Entwickler.

Ecosystem-Integration

Kudu wurde speziell für das Hadoop-Ecosystem entwickelt und ermöglicht, dass Apache Spark™, Apache Impala und MapReduce Daten nativ verarbeiten und analysieren können. Darüber hinaus können Kudu-Tabellen mit Daten in HDFS oder HBase zusammengeführt werden.


Übliche Anwendungsfälle

Kudu wurde konzipiert, um Anwendungsfälle zu überbieten, die eine Kombination aus Lese-/Schreibvorgängen sowie die Fähigkeit erfordern, schnelle Analysescans auszuführen—was zuvor das Erstellen komplexer Lambda-Architekturen erforderte. In Kombination mit dem umfangreicheren Hadoop-Ecosytem ermöglicht Kudu eine Vielfalt an Anwendungsfällen, wie etwa:

  • IoT- und Zeitreihendaten
  • Maschinendaten-Analysen (Netzwerksicherheit, -zustand usw.)
  • Online-Reporting

Kudu-Demo von Cloudera-/Zoomdata ansehen


Integration im gesamten Ecosystem

Da Kudu für das Arbeiten neben dem Apache Hadoop-Ecosystem konzipiert wurde, lässt es sich nahtlos in Impala, Spark und MapReduce integrieren. Daten können aus Live-Echtzeitquellen gestreamt und umgehend bei Ankunft von einer beliebigen Engine verarbeitet werden. Die Integration mit Impala für BI- und SQL-Analysen bietet die Möglichkeit, eine updatefähige Open-Source-Data Warehouse zu erstellen. Eine Integration mit Spark liefert eine einfache Vorlage für Echtzeitanwendungen.

Cloudera Data Warehouse

Erfahren Sie mehr über die Integration von Kudu/Impala


Die kontinuierliche Open-Source-Innovation von Cloudera

Cloudera bleibt weiterhin die treibende Kraft für Innovationen innerhalb des Apache Hadoop-Ecosystems, was größtenteils an den Erkenntnissen liegt, die unsere große Benutzer-Community bereitstellt. Kudu ist das Resultat daraus, dass wir auf die Bedürfnisse der Benutzer gehört haben, Lambda-Architekturen zu erstellen, die eine für ihren Anwendungsfall erforderliche Funktionalität bietet. Mit Kudu hat Cloudera die langjährige Lücke zwischen HDFS und HBase geschlossen: der Bedarf an schnellen Analysen für Fast Data.

Cloudera kündigt Kudu an

Cloudera spendet Kudu an die ASF (Apache Software Foundation)

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