Kudu是一个由Cloudera于2015年9月开源的分布式数据存储引擎，设计旨在结合Hadoop分布式文件系统（HDFS）和HBase的优势。Kudu提供了一种既支持高效随机访问又支持数据扫描的能力，适用于需要实时插入、更新和读取数据的场景，同时也适合进行快速、实时的在线分析处理（OLAP）。

在Hadoop生态系统中，静态数据通常存储在HDFS中，适合于批量数据处理和分析，但不支持随机写操作。而动态数据则可以存储在HBase中，提供低延迟的随机读写能力，但批量扫描性能不如HDFS。Kudu的出现填补了这两种存储方案的中间地带，为既有随机访问需求又有批量分析需求的场景提供了一个平衡的选择。
Kudu的主要适用场景包括：

1. 需要同时支持数据扫描和随机访问：Kudu能够同时提供高效的随机读写和批量数据扫描能力，简化了需要结合HDFS和HBase的复杂架构。
2. 数据更新频繁：Kudu支持数据的实时更新，避免了在HDFS和HBase之间进行数据迁移的需要，降低了系统的复杂性。
   尽管Kudu的随机读写性能接近HBase，但并不完全相同，而在批量查询性能上则接近HDFS上的Parquet格式，但略慢。因此，Kudu可以被视为HDFS和HBase之间的一种折中方案，适合于需要平衡随机访问和批量数据处理性能的场景。目前，国内的许多公司如小米、网易等都在使用Kudu来处理他们的数据存储和分析需求。