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    Apache Kudu入门学习

    高可用:Tablet Servers 和 Masters 使用Raft Consensus Algorithm,保证只要有超过一半的 tablet 副本可用,tablet 就可以读写。...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。 Table(表) 一张talbe是数据存储在Kudu的tablet server中。...Tablet 一个 tablet 是一张 table连续的segment,tablet是kudu表的水平分区,类似于google Bigtable的tablet,或者HBase的region。...每个tablet存储着一定连续range的数据(key),且tablet两两间的range不会重叠。一张表的所有tablet包含了这张表的所有key空间。...给定的tablet 冗余到多个 tablet 服务器上,并且在任何给定的时间点,其中一个副本被认为是leader tablet

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    一文了解Kudu的核心原理

    上图显示的就是一个三台Master节点以及4个Tablet server节点,每个tablet server节点维护着n个tablet,其中每个tablet都有三个副本,每个tablet的三个副本中有一个作为...Tablet Server:tablet server是 存储tablet 和为tablet向客户端提供服务。...对于给定的tablet,一个tablet server充当 leader,其他tablet server充当该tablet的follower副本(通过Raft机制)。...客户端向Kudu Master请求tablet所在位置; Kudu Master返回tablet所在位置; 为了优化读取和写入,客户端将元数据进行缓存; 根据主键范围过滤目标tablet,请求Tablet...客户端向Kudu Master请求tablet所在位置; Kudu Master返回tablet所在位置; 为了优化读取和写入,客户端将元数据进行缓存; 根据分区策略,路由到对应Tablet,请求Tablet

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    谷歌三大核心技术(三)Google BigTable中文版

    5.2Tablet分配 在任何一个时刻,一个Tablet只能分配给一个Tablet服务器。...Master服务器记录了当前有哪些活跃的Tablet服务器、哪些Tablet分配给了哪些Tablet服务器、哪些Tablet还没有被分配。...当一个Tablet还没有被分配、并且刚好有一个Tablet服务器有足够的空闲空间装载该Tablet时,Master服务器会给这个Tablet服务器发送一个装载请求,把Tablet分配给这个服务器。...当一个Tablet服务器宕机时,它加载的Tablet将会被移到很多其它的Tablet服务器上:每个Tablet服务器都装载很少的几个原来的服务器的Tablet。...Tablet恢复提速 当Master服务器将一个Tablet从一个Tablet服务器移到另外一个Tablet服务器时,源Tablet服务器会对这个Tablet做一次Minor Compaction。

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    ApacheDoris系列|Bucket(分桶)数量设置和自动分桶

    关于 Partition 和 Bucket 的数量和数据量的建议 一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num) 数量原则:一个表的 Tablet 数量,在不考虑扩容的情况下...如果单个 Tablet 数据量过小,则数据的聚合效果不佳,且元数据管理压力大。...如果数据量过大,则不利于副本的迁移、补齐,且会增加 Schema Change 或者 Rollup 操作失败重试的代价(这些操作失败重试的粒度是 Tablet) 当 Tablet 的数据量原则和数量原则冲突时...分桶数不规范带来的问题 3.1 分桶数太多 Tablet是Apache Doris的最小物理存储单元,集群中的Tablet数量 = 分区数 * 分桶数 * 副本数。...分桶数规范 一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num) 数量原则:一个表的 Tablet 数量,在不考虑扩容的情况下,推荐略多于整个集群的磁盘数量 数据量原则

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    4800 Star!一文看懂分布式数据库 YugabyteDB

    其中 TServer 负责存储 tablet,每个 tablet 对应一个 Raft Group,分布在三个不同的节点上,以此保证高可用性。...如下图所示,每张表被分成很多个 tablettablet 是数据分布的最小单元,通过在节点间搬运 tablet 以及 tablet 的分裂与合并,就可以实现几乎无上限的 scale out。...下图是一个例子:一张表被分成 16 个 tablettablet 的副本和 Raft Group leader 均匀分布在各个节点上,分别保证了数据的均衡和负载的均衡。 ?...其中 TServer 负责存储 tablet,每个 tablet 对应一个 Raft Group,分布在三个不同的节点上,以此保证高可用性。...如下图所示,每张表被分成很多个 tablettablet 是数据分布的最小单元,通过在节点间搬运 tablet 以及 tablet 的分裂与合并,就可以实现几乎无上限的 scale out。

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