Kudu节点数规划
一、概述
由于Kudu是Hadoop生态的一部分（虽然它不依赖于Hadoop生态系统），因此大多数实际应用场景需要的不仅仅是Kudu；为了输入数据，可能需要Kafka、StreamSets或Spark Streaming；对于机器学习和数据处理，可能需要Spark；对于交互式SQL，我们也肯定想要Impala。实际上，Kudu和Hadoop生态系统紧密低集成正是其优势之一，因此我们很少单独使用Kudu，所以，在讨论Kudu集群规划时，一般不仅仅是考虑到Kudu。
举个例子：Kudu经常与Impala一起使用，Impala依赖Hive，而Hive依赖于HDFS，这就意味着我们将Kudu与Impala放在一起使用，而且还要配上Hive和HDFS。根据以往经验：Kudu和HDFS很容易和谐共存，甚至可以共享磁盘，但是我们要正确配置它们。
二、资源规划
1、Master
Master服务器负责存储元数据信息（客户端应用程序定位数据的位置时需要用到它们），一般不会频繁操作master，可以在小服务器（硬件）上安装；一般3台即可（与复制因子数相同，为奇数）
2、Tablet
Tablet的作用是执行所有与数据相关的操作：存储、访问、编码、压缩、compaction和复制，且tablet还负责将数据复制到其他tablet服务器上，工作较为繁重，是我们需要可扩展性的地方。
规划建议与限制
选项 | 最佳性能（建议值） | 限制 |
tablet server数 | 不超过100 | 300+ |
tablet数/tablet server（含副本） | 1000+ | 4000+ |
tablet数/表/tablet server（含副本） | 60+ | 60+ |
单台tablet server存储数据（含副本，压缩后） | 8TB+ | 10TB+ |
单tablet存储数据（超过会性能下降、合并失败、启动慢） | 10G | 50G |
单tablet对应CPU核心数（不考虑副本，不考虑小表） | 1 | 多对1 |
tablet server内存 | 16G以上最佳 | 不低于4G |
三、集群规模
1、节点数
Master 必须是奇数，3或者5台为佳，7台就多
Tablet Server 取决于数据规模，但最多不超过1000台的规模，以300以内性能最佳
2、tserver服务器数量 公式
t=d/(k*(1-p))*r
t | tserver数量 |
d | 以Parquet格式存储的数据总量（可以将一段时间的数据以Parquet格式存储到HDFS上做预估） |
k | 每个Tablet Server的最大磁盘容量（建议8T) |
p | 余量，一般0.25 |
r | tablet副本因子，一般为3 |
eg.
d=120T K=8T p=25% r=3 t=(120 / (8 * (1 - 0.25)))*3 = 60
四、内存和CPU
角色 | 内存 | CPU | 说明 |
Master | 16G | 8C | Master不保存用户数据，对于内存，CPU占用资源bitserver要少很多 |
Tablet Server | 64G | 2*12C | 考虑跟Impala混合部署场景（有datanode和nodemanager会更大） |
五、磁盘
Kudu针对SSD盘做了特别优化，推荐使用SSD
角色 | OS | WAL | metadata | data |
master | 2*512 SSD RAID 1 | 共享OS | 共享OS | 共享OS |
tablet server | 2*512 SSD RAID 1 | 12TM.2接口（NVMe协议）SSD | 共享WAL | 7*2TSSD，用于存储数据 |
注：
1）这里NVMe是一种非常快速的PCIe闪存适配器（考虑到负载，最好为WAL规划配置快速SSD NVMe），特别是对于大型生产环境，不建议将WAL设置到专门的HDD上，这样会影响写入性能和故障的恢复时间。
性能对比：
存储介质 | IOPS | 吞吐率（MB/s） |
HDD | 55～180 | 50～180 |
SSD | 3000～40000 | 300～2000（SAS最大能达到2812MB/s） |
NVMe PCIe闪存 | 150000～1000000以上 | 最大为6400（6.4GB/s） |
2）WAL、metadata、data 配置目录
–fs_wal_dir
–fs_metadata_dir
–fs_data_dirs
3）对于Kudu上的用户数据，在服务器上提供尽可能多的HDD（SSD更好！）；另外对于已经部署了HDFS的集群，与Kudu公用节点时，不必专门分开磁盘，将他们共用数据盘即可。
六、网卡
Master和Tablet Server和 2块万兆网卡绑定
参考：
