要在Hadoop生态系统中实现快速的数据输入、服务和分析，一直以来只有几个可用但是不够完美的解决方案，要么以缓慢的数据输入为代价实现快速分析，要么以缓慢的分析为代价实现快速的数据输入。这个问题现在有了解决办法，使用Apache Kudu基于列的数据存储，你可以很容易地对快速输入的数据进行快速的分析。这就是本书的内容。
在这本书中，你将学习Kudu设计中的关键概念，以及如何用它构建快速、可扩展和可靠的应用程序。通过实际的示例，你将了解Kudu如何与其他Hadoop生态系统组件（如Apache Spark、SparkSQL和Impala）集成。
本书适合大数据系统的架构师、开发者和咨询师阅读。

前言
第1章 为什么会有Kudu
Kudu为什么重要
易用性驱动接纳度
新的应用场景
物联网
现有的实时分析方案
实时处理
硬件环境
Kudu在大数据生态中的独特位置
与其他生态系统的组件对比
与大数据组件对比——HDFS、HBase和Cassandra
小结
第2章 Kudu简介
Kudu的高层设计
Kudu中的角色
master服务器
tablet服务器
Kudu中的概念与机制
热点
分区
第3章 安装与运行
安装
使用KuduQuickstart VM
使用Cloudera Manager
从源代码构建
软件包
Cloudera Quickstart VM
快速安装：3分钟或者更短
小结
第4章 Kudu的管理
为Kudu做规划
master服务器和tablet服务器
预写日志
数据服务器和存储
复制策略（replication strategy）
部署时的注意事项：是采用新集群还是现有集群
全新的仅有Kudu的集群
全新的包含Kudu的Hadoop集群
在现有的Hadoop集群中添加Kudu
tablet服务器和master服务器的Web UI
master服务器UI和tablet服务器UI
master服务器UI
tablet服务器UI
Kudu命令行接口
集群
文件系统
tablet副本
与Raft一致性相关的元数据
添加和删除tablet服务器
添加tablet服务器
删除tablet服务器
安全
一个简单的类比
Kudu的安全功能
基本的性能调优
Kudu的内存限制
维护管理器的线程
监控性能
未雨绸缪，远离麻烦
避免耗尽磁盘空间
容忍磁盘故障
备份
小结
第5章 Kudu常用的开发接口
客户端API
KuduClient（客户端）
KuduTable
KuduDDL
Kudu扫描器（Scanner）读取模式
C++API
Python API
准备Python开发环境
使用Python开发Kudu应用
Java
Java应用
Spark
在Impala中使用Kudu
第6章 表和模式设计
模式设计基础
在线事务处理/在线分析处理混合的模式设计
Lambda架构
OLTP/OLAP拆分
主键和列的设计
列模式的其他注意事项
分区的基础知识
范围分区
哈希分区
模式的更改
最佳实践和提示
分区
大对象
decimal（十进制数）
不重复的字符串
压缩
对象的命名
列的数量
二进制类型
网络包示例
小结
第7章 Kudu用例
实时物联网分析
预测建模
多平台混合方案
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