Apache Druid是一个分布式的、面向列的、实时分析数据库,旨在快速获取大量数据并将其编入索引,并对大型数据集进行快速的切片和切分分析(“OLAP查询),常用于实时摄取、快速查询和对时间依赖性很高的数据库用户。因此,Druid可以为可视化的分析应用程序提供强力的数据源支持,或用作需要快速聚合的高并发API的后端。Druid最适合面向事件的数据。
如今的企业内部一般都有多个系统用于数据存储和数据处理。这些不同的系统各自服务于不同的应用场景或案例。除了传统的RDBMS如Oracle DB,Teradata或PostgreSQL之外,团队可能还使用了Apache Kafka用作流式处理,使用Apache Druid来保存时序数据,使用Apache Phoenix进行快速索引查找。此外,他们可能还使用了云存储服务或HDFS来批量存储数据。
OLTP系统强调数据库内存效率,强调内存各种指标的命令率,强调绑定变量,强调并发操作,强调事务性。OLAP系统则强调数据分析,强调SQL执行时长,强调磁盘I/O,强调分区。
摘要:本文主要介绍了主流开源的OLAP引擎:Hive、Sparksql、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse 等,逐一介绍了每一款开源 OLAP 引擎,包含架构、优缺点、使用场景等,希望可以给大家有所启发。
以上是在大数据处理方面常用的四种技术原理, 上面这些处理数据的方式极大程度的提高了单位时间内数据处理的能力, 但是其还是没有摆脱数据量和查询时间的线性关系。 于是在OLAP处理方式上, 我们多了一种:
在上一章节《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(上)》,我们讲到实时数仓的建设,互联网大数据技术发展到今天,各个领域基本已经成熟,有各式各样的解决方案可以供我们选择。
场景描述:今年有个现象,实时数仓的建设突然就被大家所关注。我个人在公众号也写过和转载过几篇关于实时数据仓库建设的文章和方案。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似,但是正如您将在下面看到的那样,如果可以避免,通常建议使用非规范化。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写,中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术,用于从不同的角度进行数据挖掘和分析,以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
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我在实习僧App上发现一家公司非常匹配我的需求~ 城市匹配 技能匹配 福利匹配 还是一家游戏公司 (典型的钱多离家近,事估计少不了了 ) 三配下来我不得不认真研究该公司的职位要求:
列存储是当今大数据处理和存储领域中经常被讨论的话题,有数百种格式、结构和优化方式可用于存储数据,甚至还有更多的检索方式,具体取决于计划如何使用这些数据。这种众多选项的出现,是由于不仅需要使用在线事务处理(OLTP)工具快速地摄入数据,而且需要使用在线分析处理(OLAP)工具更高效地消耗和分析数据。
"数据智能" (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节,就是数据仓库的建设,同时,数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲,数据的结果代
最近刚完成了一份关于大数据的毕设项目,其中使用到的框架就包括Springboot。因为做的是一个离线的数据分析,所以在组件的选用上面也是选择了Hive(如果是做实时的可能就要用到Spark或者HBase了…)。本篇博客,为大家带来的就是关于如何在Springboot项目中配置Hive做一个说明。
在之前的文章学习了离线数仓的构建,但是离线数仓的最大问题即:慢,数据无法实时的通过可视化页面展示出来,通常离线数仓分析的是“T+1”的数据,针对于时效性要求比较高的场景,则无法满足需求,例如:快速实时返回“分组+聚合计算+排序聚合指标”查询需求。
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展,越来越多的数据在互联网上产生,对互联网的运营也开始进入精细化,因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术,在介绍OLAP引擎技术选型之前,我们先看看这两个技术分别是什么意思?
OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”,与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。OLTP对于事务性的要求非常高,常用于银行、证券等系统,但运行速度相对有限。有感于此,关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念,认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决,并作为一类单独的产品,与OLTP区分开来。
0x00 前言 往往那些不起眼的功能,最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面三个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 数据校验 文中会涉及到数据仓库其它的一些知识点,请参考之前的文章。 0x01 什么值得你监控 我把数据质量分成三部分来理解: 监控 告警 多数据源 重点在监控,这点会展开来讲,多数据源这一块是因为在大数据场
0x00 前言 往往那些不起眼的功能,最能毁掉你的工作成果。 本篇分享一些和数据质量监控相关的内容。数据质量监控是一个在快速发展的业务中最容易被牺牲和忽略的功能,但是它确实至关重要的。 假设你做了100个业务,一旦有其中一个业务在某个时间段出现了数据异常,这个异常还是由业务方发现的而不是你,根据我的经验是,它带来的负面影响会超过你之前做的100个业务带来的正面影响。 文章结构 数据质量监控的意义和价值就不再谈了,本文主要讨论下面两个主题: 数据质量监控要做哪些监控内容 该怎么做 文中会涉及到数据仓库其它的一
即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果,这样的操作就是即席查询。
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:
Hadoop做数仓,不是啥子新鲜概念,各家Hadoop厂商都有自己的方案。Hortonworks这两天突然官方宣布与Jethro一起来玩EDW,Fayson也没搞太懂。从Jethro的文档看上去应该很早就支持CDH5.9/5.10和HDP2.3/2.4了。参考:
数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了,我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓,而后随着海量数据不断增长,以及Hadoop生态不断发展,主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今,近几年随着Storm/Spark(Streaming)/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代,各厂都在着力构建自己的实时数仓,特别是近两年,随着Flink声名鹊起,实时数仓更是名声在外并且还在不断快速发展。
桔妹导读:Presto在滴滴内部发展三年,已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。目前服务6K+用户,每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据,处理30万亿~35万亿条记录,为了承接业务及丰富使用场景,滴滴Presto需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在3年多的时间里,做了大量优化和二次开发,积攒了非常丰富的经验。本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化,同时也提供了大量稳定性建设经验。
参考文章:https://www.cnblogs.com/hehehaha/p/6147096.html
1、跟Hadoop生态系统完好结合,可与Hive Metastore对接,处理hive中的表,可直接处理存储在HDFS和Hbase中的数据。
本文节选自《Netkiller Database 手札》 5.26. Spring boot with Apache Hive 5.26.1. Maven <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframew
这是Amundsen官网的一句话,对于元数据的管理工作,复杂且繁琐。可用的工具很多各有千秋,数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas,而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset。业界一直需要一个可以整合这些功能,让数据治理更加的简单便捷,而这正是Amundsen的使命。
本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 滴滴大数据体系 滴滴大数据体系的主要特点在于数据都是实时的,数据采集可以采集到90%以上的数据。我们的数据来源一共有三类,一类是Bin
玩过魔兽世界,暗黑破坏神,Dota,炉石传说,Dota自走棋的朋友,对这个词一定不陌生。
Druid是一个分布式支持实时分析的数据存储系统,为分析而生,在处理数据的规模和数据处理实时性方面比传统OLAP系统有显著的性能改进。与阿里的druid无关。
ApiBoot是一款基于SpringBoot1.x,2.x的接口服务集成基础框架, 内部提供了框架的封装集成、使用扩展、自动化完成配置,让接口开发者可以选着性完成开箱即用, 不再为搭建接口框架而犯愁,从而极大的提高开发效率。
在《什么的是用户画像》一文中,我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义,当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢?
Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性,即时查询,运营分析和处理高并发方面。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
Apache Drill是一款开源的数据探索工具,一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计,来进行高性能分析,支持半结构化数据源(JSON、XML和日志等)和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上,Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL,做到开箱即用和快速上手,还支持大数据生态的集成,如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统,即插即用的部署方式。
Netflix(Nasdaq NFLX),也就是网飞公司,成立于1997年,是一家在线影片[租赁]提供商,主要提供Netflix超大数量的[DVD]并免费递送,总部位于美国加利福尼亚州洛斯盖图。1999年开始订阅服务。2009年,该公司可提供多达10万部DVD电影,并有1千万的订户。2007年2月25日,Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈等等。
Spring Boot + Mybatis Plus + Druid + MySQL 实现动态数据源切换及动态 SQL 语句执行。
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid:一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结,对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节,请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库,可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的,后来被 Snap 收购,现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
(文末有福利!) 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战,具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
Druid是Java语言中最好的数据库连接池。Druid能够提供强大的监控和扩展功能。 文档地址
用户画像是大数据顶层应用中最重要的一环,搭建一套适合本公司体系的用户画像尤为重要。但是,用户画像的资料往往理论居多,实践少,更少有工程化的实战案例。
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我们都渴望获得数据。不仅是更多的数据……还有新的数据类型,以便我们能够最好地了解我们的产品、客户和市场。我们正在寻找有关各种形状和大小(结构化和非结构化)的最新可用数据的实时洞察力。我们希望拥抱新一代的业务和技术专业人员,这些人员是对数据和能够改变数据与我们生活息息相关的新一代技术有真正热情。
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