秒级查询的数据仓库Kudu教程

本教程授课老师

徐老师先后在软件公司人软件工程师、系统分析师、项目经理、软件架构师，主持开发了大产权交易系统，异构数据库协同系统、电信资源管理系统、互联网综合性调查等系统，对java技术、大数据（hadoop、storm、spark）、Python、机器学习、数据库技术、互联网应用、远程通信、网络编程、分布式应用、高可用性计算机网络集群等技术有着丰富的实战经验和深厚的技术功底。 

近两年，KUDU 在大数据平台的应用越来越广泛。在阿里、小米、网易等公司的大数据架构中，KUDU 都有着不可替代的地位。性能超过Apache Phoenix，Kudu 的执行时间通常在 Hive 的十分之一左右,主要解决了Hive不支持实时数据更新，虽然 ORC看起来能实现数据更新，但延迟、吞吐量都想当捉急，依然不尽人意。

kudu解决了OLAP和OLTP之间不可调和的鸿沟，使其在保证高速查询性能的前提下还能实现快速的数据分析，可以说优秀的将hbase和hive集成在一起。

kudu配置精简、稳定性好，在连续高负载情况下也没有宕机，资源占用率低（这个非常关键），性能相当不错，可以说完全碾压hive。相信kudu会得到越来越广泛的应用。

本课程由徐老师亲自操刀，从kudu安装、应用、原理、集群规划与部署、API编程访问以及kudu的分区设计等众多领域详细讲解，全程实操演练，就有极强的实战性，希望通过本课程，能够为大家深入学习kudu、并能够灵活运用贡献微薄的力量。

适合有java基础、Hadoop基础的学员

我该怎么学,如何才能学好这门课程，给些建议。
  1、时间上的安排建议
  如果您时间上充分，建议以每天10讲的进度往前学习，一定要进行操作，记笔记。
  2、学习要求
  持之以恒，每天都坚持学习（看视频、实际联系，多思考），有问题及时沟通交流解决，建议多看官方文档。
  3、讲师建议
    1.看完视频之后，抛开视频，独立自己去把上课中的示例写一遍，看自己是否理解，如果不正确，可以回过头看再看下视频，如果反复，达到真正理解和熟练学习的目的。
    2.对于项目实战部分，一定要自己亲自动手做一遍，不要满足听完就OK了
    3.一定不要过于依赖视频，要学习看API和使用百度，学习思考，学习举一反三
    4.祝大家学有所成