Columnar Data Store（列式数据存储）
Kudu 是一个 columnar data store（列式数据存储）。列式数据存储在强类型列中。由于几个原因，通过适当的设计，Kudu 对 analytical（分析）或 warehousing（数据仓库）工作会非常出色。
Read Efficiency（高效读取）
对于分析查询，允许读取单个列或该列的一部分同时忽略其他列，这意味着您可以在磁盘上读取更少块来完成查询。与基于行的存储相比，即使只返回几列的值，仍需要读取整行数据。
Data Compression（数据压缩）
由于给定的列只包含一种类型的数据，基于模式的压缩比压缩混合数据类型（在基于行的解决方案中使用）时更有效几个数量级。结合从列读取数据的效率，压缩允许您在从磁盘读取更少的块时完成查询。请参阅 数据压缩
Table（表）
一张 talbe 是数据存储在 Kudu 的位置。表具有 schema 和全局有序的 primary key（主键）。table 被分成称为 tablets 的 segments。
Tablet
一个 tablet 是一张 table 连续的 segment，与其它数据存储引擎或关系型数据库中的 partition（分区）相似。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。任何副本都可以对读取进行服务，并且写入时需要在为 tablet 服务的一组 tablet server之间达成一致性。
Tablet Server
一个 tablet server 存储 tablet 和为 tablet 向 client 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。只有 leader 服务写请求，然而 leader或 followers 为每个服务提供读请求。leader 使用 Raft Consensus Algorithm 来进行选举 。一个 tablet server 可以服务多个 tablets ，并且一个 tablet 可以被多个 tablet servers 服务着。
Master
该 master 保持跟踪所有的 tablets，tablet servers，Catalog Table 和其它与集群相关的 metadata。在给定的时间点，只能有一个起作用的 master（也就是 leader）。如果当前的 leader 消失，则选举出一个新的 master，使用 Raft Consensus Algorithm 来进行选举。
master 还协调客户端的 metadata operations（元数据操作）。例如，当创建新表时，客户端内部将请求发送给 master。 master 将新表的元数据写入 catalog table，并协调在 tablet server 上创建 tablet的过程。
所有 master 的数据都存储在一个 tablet 中，可以复制到所有其他候选的 master。
tablet server 以设定的间隔向 master 发出心跳（默认值为每秒一次）。
Raft Consensus Algorithm
Kudu 使用 Raft consensus algorithm 作为确保常规 tablet 和 master 数据的容错性和一致性的手段。通过 Raft，tablet 的多个副本选举出 leader，它负责接受以及复制到 follower 副本的写入。一旦写入的数据在大多数副本中持久化后，就会向客户确认。给定的一组 N 副本（通常为 3 或 5 个）能够接受最多(N - 1)/2 错误的副本的写入。
Catalog Table（目录表）
catalog talbe 是 Kudu 的 metadata（元数据中）的中心位置。它存储有关 tables 和 tablets 的信息。该 catalog table（目录表）可能不会被直接读取或写入。相反，它只能通过客户端 API 中公开的元数据操作访问。catalog table 存储两类元数据。
Tables
table schemas, locations, and states（表结构，位置 和状态）
Tablets
现有 tablet 的列表，每个 tablet 的副本所在哪些 tablet server，tablet 的当前状态以及开始和结束的 keys（键）。
Logical Replication（逻辑复制）
Kudu 复制操作，不是磁盘上的数据。这被称为 logical replication（逻辑复制），而不是 physical replication（物理复制）。这有几个优点 :
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虽然 insert（插入）和 update（更新）确实通过网络传输数据，deletes（删除）不需要移动任何数据。delete（删除）操作被发送到每个 tablet server，它在本地执行删除。
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物理操作，如 compaction，不需要通过 Kudu 的网络传输数据。这与使用 HDFS 的存储系统不同，其中 blocks （块）需要通过网络传输以满足所需数量的副本。
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tablet 不需要在同一时间或相同的时间表上执行压缩，或者在物理存储层上保持同步。这会减少由于压缩或大量写入负载而导致所有 tablet server 同时遇到高延迟的机会。