# Apache Kudu Reviews **Vendor:** The Apache Software Foundation **Category:** [Bases de datos columnar](https://www.g2.com/es/categories/columnar-databases) **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 13 ## About Apache Kudu Apache Kudu es un almacén de datos orientado a columnas, gratuito y de código abierto, del ecosistema de Apache Hadoop. ## Apache Kudu Reviews ### 1. Encuentro con Kudu en el Despliegue de Producción para una Empresa de Telecomunicaciones **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Satheesh V. | Senior Solutions Architect, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 06, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** 1. Implementar la Arquitectura Lambda (tanto por lotes como en transmisión en tiempo real) con Kudu es bastante sencillo. Además, utilizamos Streamsets como la plataforma de ingesta, que tiene una buena integración con Kudu. 2. Hace que el análisis en tiempo real sea bastante sencillo. Usamos Kudu para ejecutar múltiples campañas en tiempo real. 3. Hecho a medida para implementar almacenes de datos dentro de un entorno de Big Data. 4. Buena funcionalidad de actualización. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** 1. Limitación de Partición: Está limitada a 2000 tabletas/servidor de tabletas. 2. Enfrenta tiempos de espera aleatorios al acercarse a la limitación del número de tabletas (máximo 2000/servidor). 3. Necesita un Esquema Conformado. No hay manejo automático de esquemas cambiantes. 4. Necesita una Clave Primaria para cada tabla. 5. #3 y #4 no son realmente desventajas per se. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Si el Datawarehouse es un caso de uso sólido dentro de los entornos de Big Data y está dentro de la limitación de partición/tableta, debería estar bien. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** 1. Campañas en tiempo real. 2. Consultas en tiempo real y enriquecimiento de transacciones. 3. La implementación de un almacén de datos es bastante sencilla con Apache Kudu. ### 2. Una buena elección para análisis de big data eficientes en tiempo real + escritura de acceso aleatorio **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Araceli M. | Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 15, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** En mi opinión, lo que encontré más útil de Apache Kudu es la posibilidad de realizar agregaciones de datos bastante complejas a través de motores SQL, al mismo tiempo que se pueden realizar actualizaciones de manera eficiente. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Probablemente dos desventajas de Apache Kudu a tener en cuenta son la configuración de particionamiento, ya que es bastante difícil encontrar la mejor configuración de particionamiento para el rendimiento del caso de uso particular, y también el hecho de que Kudu no equilibra la carga si se añade un nuevo nodo al clúster. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Esté preparado para gastar bastantes horas ajustando el particionamiento de Apache Kudu y determinando el mejor factor de replicación para su caso de uso particular. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Mientras trabajaba como Ingeniero de Datos Financieros en Santander CIB, aprovechamos el potencial de Apache Kudu para análisis de datos en línea eficientes para el cálculo de derivados financieros en un clúster local. Nos dimos cuenta de que Kudu era adecuado para este tipo de motor de cálculo que requiere tanto alto rendimiento como baja latencia debido a sus características. También fue una buena elección ya que era un clúster de Cloudera y tiene una muy buena capacidad de integración con HDFS e Impala. ### 3. Estoy contento con Kudu, excepto por algunas excepciones. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Vikash S. | Sr AIML & Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 01, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Es bastante bueno al leer y cargar y es la mejor base de datos columnar sobre Hadoop. Este Kudu viene con Cloudera, por lo que todos los componentes están en un solo lugar. La integración con el script de Impala y la compatibilidad con el formato de archivo Parquet lo hacen más dinámico. Su partición dinámica también ayuda durante la depuración. La integración del metastore de Hive con Kudu también hace que las tablas de Hive y Kudu sean accesibles desde la misma plataforma. Los datos incrementales se replican sin ningún problema para los usuarios finales. Soporta casi todo el SQL ANSI, por lo que resulta muy familiar. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** El particionamiento de Kudu se realiza solo en la clave primaria, lo cual no siempre es adecuado. En algunos casos, tenemos una marca de tiempo como clave de partición, pero no podría ser la clave primaria, por lo que leer una tabla enorme es una preocupación aquí. Esto necesita cambiarse en el futuro. Hay preocupación sobre el contexto de Kudu con la integración de Impala. Actualmente, la conectividad JDBC todavía tiene algunos problemas para grandes volúmenes de datos. Es un problema con el nombre de la tabla en camel case. Las tablas de Kudu con un nombre de columna que contiene caracteres en mayúsculas o caracteres no ASCII pueden no ser utilizadas como una tabla externa en Impala. Las columnas pueden ser renombradas en Kudu para solucionar este problema. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Vaya por kudu si tiene un ecosistema basado en Hadoop y carga y lectura de datos. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Hemos creado un cubo para nuestro panel. Este Kudu viene con Cloudera, por lo que todos los componentes están en un solo lugar. La integración con el script de Impala y la compatibilidad con el formato de archivo Parquet lo hacen más dinámico. La integración del metastore de Hive con Kudu también hace que las tablas de Hive y Kudu sean accesibles desde la misma plataforma. ### 4. Apache Kudu vs Hive, velocidad de ejecución. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bharat M. | Specialist Architect , Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 03, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Velocidad de ejecución, especialmente en comparación con Apache Hive. Flexibilidad para trabajar como una tabla RDBMS regular. Se puede utilizar para un gran datamart con lógica CDC con facilidad. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Tienes que decidir la clave primaria para cada uno de los objetos. Así que, más enfoque en el aspecto de Modelado de Datos. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Estábamos intentando crear un DataMart para un gran conjunto de datos financieros y buscábamos un CDC así como flexibilidad para actualizar los datos según las necesidades del negocio. Probamos con Hive, pero no funcionó como esperábamos. Luego probamos con Kudu y está funcionando bien. ### 5. Trabajando con Apache Kudu **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aman K. | SDET, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 05, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Fácilmente accesible desde el motor de consultas APACHE Impala, por lo que la experiencia de creación de paneles y OLAP es fluida. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Con una gran cantidad de datos en streaming, la carga en el sistema aumenta exponencialmente, lo que afecta a otros servicios que se ejecutan en el mismo servidor. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Depende totalmente del tamaño de la fuente de datos en streaming y de la asignación de hardware como recursos. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Impala no admite el procesamiento de datos en streaming, para construir un tablero en tiempo real o realizar operaciones OLAP desde un motor de consultas, Apache Kudu era la mejor oferta. ### 6. Apache Kudu: Reseña **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** RAVI K. | Consultant, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** November 04, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Características de Integración Kudu-Impala Uso del Algoritmo de Consenso Raft para garantizar la tolerancia a fallos **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Escalabilidad limitada: datos que puedes tener en Kudu por nodo de clúster y por clúster. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Para mi caso de uso, Apache Kudu funcionó bien en comparación con otros. Sugeriría comenzar con una prueba de concepto con su caso de uso y comparar con otro enfoque. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** creación de un gran lago de datos y configuración de acceso al conjunto de datos a través de Impala para usuarios posteriores. 1. Microstrategy 2. Equipo de Ciencia de Datos ### 7. Muy efectivo para los datos de telecomunicaciones **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Telecomunicaciones | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** November 05, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** El mejor beneficio es que puedes ejecutar análisis sobre Hadoop. No necesitas proponer una solución alternativa de big data al cliente para ejecutar análisis si ya han seleccionado Hadoop para el almacenamiento de Big Data. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Kudu tiene limitaciones en el tipo de datos que puede manejar. No puedes almacenar datos estructurados complejos como puedes hacer con Impala. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** En mi proyecto, tenía cientos de TB en Hadoop, insertados desde los nodos de la red TLC, sistemas de monitoreo, etc. Kudu nos dio la posibilidad de ejecutar análisis sobre nuestra infraestructura de Big Data y Fast Data en Hadoop. ### 8. Herramienta basada en SQL fácil de integrar y utilizada para cargas de trabajo pesadas. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 01, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Fácil de usar Actualización y eliminación que no están disponibles en las tablas de Hive Inserción rápida, eliminación, todas las operaciones ACID **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Las documentaciones no están disponibles, especialmente detallando cargas de trabajo pesadas, optimizaciones. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Más documentación de buen nivel, videos de YouTube para implementar cargas de trabajo pesadas. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Transacciones ACID rápidas Fácil de usar basado en SQL Eficiente para cargas de trabajo pesadas ### 9. Apache Kudu: lectura y escritura ultrarrápidas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Divyam G. | Big Data Developer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** no es necesario aprender HBase para el procesamiento en tiempo real, Apache Kudu puede ayudarte. fácil de aprender, eficiente y puedes actualizar los registros. proporciona **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Primario debe ser la primera columna, a veces es difícil mantener la primera columna como la clave primaria. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Todos los que trabajan con la aplicación en tiempo real y también funcionará en Transacciones, pueden aprovechar KUDU si son expertos en SQL. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** mientras se trabaja con la aplicación de Spark Streaming, Kudu proporciona compatibilidad. escribir es muy fácil y rápido. ### 10. Bueno pero consumiendo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Hossam E. | Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 11, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** la consulta es muy rápida y tiene un gran rendimiento. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** consume mucha memoria, lo que destruye el sistema a largo plazo. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Enfrento un problema en 1 tableta, estaba con la memoria llena, lo solucioné con balanceo de carga. ### 11. Análisis rápido de datos rápidos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohammedansar T. | Hadoop Administrator, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Lo más útil es que está completamente distribuido y es tolerante a fallos, lo que facilita nuestra vida. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Lo único que no me gusta es el uso de claves primarias, las claves primarias autogeneradas no siempre son compatibles. **Recomendaciones a otros que estén considerando Apache Kudu:** Como es un almacén de datos de ritmo rápido para realizar análisis sobre datos en movimiento rápido. Este es uno de esos que te proporciona resultados confiables y necesarios. Entonces, cualquier empresa que quiera resultados rápidos y confiables debe usar esto. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Podemos resolver nuestro geocercado en datos en kudu con spark. Está siendo bastante útil. ### 12. Mejor marco orientado a columnas **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Marketing y publicidad | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** September 12, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Es la integración con los componentes de Hadoop y su velocidad impresionante. Me gusta especialmente su integración con Impala. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** A veces falla la ejecución de consultas y se queda atascado por un tiempo indefinido. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Usamos Kudu para análisis y procesamiento de datos. Nuestros informes se volvieron casi en tiempo real. ### 13. Apache Kudu la idea correcta **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Electrónica de Consumo | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 15, 2018 **¿Qué es lo que más le gusta de Apache Kudu?** Kudu es una gran mejora para los datos de Impala que necesitan ser consultados rápidamente de manera ad hoc, mientras que aún se puede agregar a esos datos de manera incremental. **¿Qué es lo que no le gusta de Apache Kudu?** Kudu parece tener un uso limitado en Impala. He intentado usarlo en Spark, pero no obtuve grandes resultados (parte de eso fue mi culpa). Impala no es realmente para datos en streaming donde entra la velocidad, así que no estoy seguro de que Kudu se ajuste a mi caso de uso. **¿Qué problemas resuelve Apache Kudu y cómo le beneficia eso?** Transmitiendo datos a Kudu para consultarlos rápidamente desde Impala o Spark. Impala para consultas ad hoc y Spark para el procesamiento por lotes de datos. Vimos mejoras significativas en Kudu, pero no las mismas mejoras para Spark, por lo que no estamos utilizando Kudu para cargas de trabajo de producción, ya que las consultas ad hoc no eran tan importantes para nosotros. - [View Apache Kudu pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/apache-kudu/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-27+22%3A01%3A20+-0500&secure%5Bsession_id%5D=6b1c3bcd-b9eb-4127-a2e5-d7917bba77ef&secure%5Btoken%5D=83bd9a3bec32de48cc7c4449ae452bae38e384990c9a959341e59e7120c52178&format=llm_user) ## Apache Kudu Features **Almacenamiento** - Modelo de datos - Tipos de datos **Disponibilidad** - Uso compartido automático - Recuperación automática - Replicación de datos **Rendimiento** - Caché integrada **Seguridad** - Autorización basada en roles - Autenticación - Registros de auditoría - Encriptación **Apoyo** - Multimodelo - Sistemas operativos ## Top Apache Kudu Alternatives - [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - 4.6/5.0 (703 reviews) - [ClickHouse](https://www.g2.com/es/products/clickhouse/reviews) - 4.5/5.0 (22 reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - 4.5/5.0 (1,154 reviews)