本文简介 本文的意义是在使用过程中，对一些查询进行一些优化，使查询效率提升。...3 指定select字段查询与分区裁剪 数据量太大时应避免使用 select * 操作，查询的性能会与查询的字段大小和数量成线性 表换，字段越少，消耗的 io 资源越少，性能就会越高。...，查询语句虚拟出来的字段 如非必须，不要在结果集上构建虚拟列，虚拟列非常消耗资源浪费性能，可以考虑在前端进行处理，或者在表中构造实际字段进行额外存储。...，对性能影响差别很大(新版本中已经不存在此问 题，但是需要注意谓词的位置的不同依然有性能的差异) #使用join查询insert into hits_v2select a.* from hits_v1...红色箭头是使用global关键字的结果，也就是如果在分片1查询时会对分布式表B发起N次查询 黄色箭头是未使用global关键字，一个箭头代表发起N次查询请求 6 使用字典表 将一些需要关联分析的业务创建成字典表进行
交互式查询 Kafka Streams 中的交互式查询是指实时查询流处理应用程序状态的能力。...Kafka Streams 提供了用于构建交互式查询的高级 API，使开发人员能够使用标准键值存储语义来查询状态存储。该 API 提供了查询特定键或键组的方法，并返回与每个键关联的最新值。...除了高级 API 之外，Kafka Streams 还提供了用于构建自定义交互式查询的低级 API。低级 API 使开发人员能够使用自定义查询直接查询状态存储，并提供对查询执行的更多控制。...Kafka Streams 中的交互式查询提供了一种实时访问流处理应用程序状态的强大方法。...状态存储随着数据通过管道实时更新，并且可以随时使用交互式查询进行查询。 Kafka Streams 提供了多个 API 用于执行有状态流处理。
Kafka Streams拓扑的输出可以是Kafka主题（如上例所示），也可以写入外部数据存储（如关系数据库）。...Kafka流中的交互式查询 在即将发布的Apache Kafka版本中，Kafka Streams将允许其嵌入式状态存储可查询。...Kafka Streams中的这一独特功能-交互式查询（以前被Kafka社区称为Queryable State）-也使其适合将CQRS设计模式应用于应用程序。...使用Kafka和Kafka Streams的事件源和基于CQRS的应用程序 Kafka Streams中的交互式查询的情况 请注意，使用交互式查询功能在Kafka Streams中使用嵌入式状态存储纯粹是可选的...在Kafka Streams中使用交互式查询的InventoryState应用程序 要了解有关“交互式查询”功能的更多信息，请阅读其文档。
Time 流处理中很关键的一点是 时间（time） 的概念，以及它的模型设计、如何被整合到系统中。比如有些操作（如 窗口（windowing） ) 就是基于时间边界进行定义的。...Kafka通过多种方式利用这种对偶性：例如，使您的应用程序具有弹性，支持容错的有状态处理或针对应用程序的最新处理结果运行交互式查询。...而且，除了内部使用之外，Kafka Streams API 还允许开发人员在自己的应用程序中利用这种对偶性。...要详细了解如何在 Kafka Streams 内完成此操作，建议读者阅读 KIP-129 。...Kafka Streams 应用程序中的每个流任务都可以嵌入一个或多个可通过API访问的 local state stores ，以存储和查询处理过程所需的数据。
支持多种数据格式 Hive支持多种格式数据，如纯文本、RCFile、Parquet、ORC等格式，以及HBase中的数据、ES中的数据等。...交互式查询 以SQL语言作为接口的分布式实时查询引擎，可以对PB级的数据进行快速的交互式查询....因此，数据可以持续不断高效的写入到表中，并且写入的过程中不会存在任何加锁的行为，可达到每秒写入数十万的写入性能 大规模事件和日志快速分析 clickhouse支持万亿级数据的数据分析需求，达到每秒处理几亿行的吞吐能力...交互式查询或执行代码 Spark Thriftserver支持使用使用命令行界面和ODBC/JDBC服务器执行SQL。...数据同步 Maxwell avro消息，可接入kafka connect，从而根据需求由kafka connect实时或近实时地同步其它数据库（如Hive、ES、HBase、KUDU等）中。
大多数指标收集工具是时间序列存储库，并提供高级查询能力。 「指标可视化」 —— 可视化工具指标查询库，建立视图和仪表盘供最终用户使用。...在处理过程中，它可能会调用自己的业务组件，例如连接到数据库，调用技术服务（缓存、审核等），调用其他微服务和（或）发送事件和消息。...标签是一组键值对信息（如 name-value ）。标签被用来限定通过对监控系统的查询来获取或聚合指标。由于大量的部署，它是监控微服务的重要特征。...本文还介绍了与 EDA 或集成相关的一些组件，例如 kafka 中的生产者与消费者，spring-cloud-stream 或 Apache Camel 中的 camel 路由。...，因此集成 Prometheus 和 Micrometer 是相对简单的两步过程。
例如，您是否应该在使用事件后立即删除它。删除早于配置的保留期的事件。删除具有显式标记的事件（例如 Kafka 中的墓碑）。根据要求，应选择并配置其中之一。...可以使用流程事件流和事件管理状态等架构实践来设计处理拓扑。在定义处理拓扑时详细了解事件代理功能也很好。例如，Kafka 流为定义事件流处理拓扑提供了一流的支持。...auto-committing除了手动/自动提交之外，与 Kafka 无缝协作的框架（例如 spring-cloud-stream）提供了在发生错误时不处理或将失败事件移动到 DLQ 的选择。...这是设计过程中需要考虑的一个重要方面。 Kafka Streams 提供了处理事件流的能力，并且可以轻松地对事件流执行各种高级和复杂的操作，例如聚合和连接。这使得实时执行分析变得非常容易。...◆ 安全 开发人员必须考虑 EDA 微服务架构中的这些安全方面： 运输级安全 对事件生产和消费的认证和授权访问 事件处理的审计跟踪 数据安全（如授权访问和加密存储） 消除代码中的漏洞 周边安全设备和模式
由于它运行在Spark之上，因而允许开发人员重用批处理的相同代码，针对历史数据进行join流操作，或者针对流状态进行即刻查询。...spouts和bolts的集合组成了有向无环图 （DAG），在Storm中称之为拓扑（topology）。基于预先定义的配置，拓扑可以运行在集群上，根据scheduler对工作进行跨节点的分发。 ?...在拓扑中，Spouts获取数据并通过一系列的bolts进行传递。每个bolt会负责对数据的转换与处 理。一些bolt还可以将数据写入到持久化的数据库或文件中，也可以调用第三方API对数据进行转换。...它可以运行在已有的Hadoop生态环境中，使用YARN用于扩容，使用HDFS用于容错。 Apache Apex的目标是打造企业级别的开源数据处理引擎，可以处理批量数据和流数据。...它的概念以及使用场景看起来与Spark相似，其目的在于提供运行批数据、流、交互式、图处理以及机器学习应用的一体化平台，但是二者在实现上存在差别。
处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。...Spout：位于拓扑边缘的数据流来源，例如可以是API或查询等，从这里可以产生待处理的数据。 Bolt：Bolt代表需要消耗流数据，对其应用操作，并将结果以流的形式进行输出的处理步骤。...这种框架不仅可以提供处理数据所需的方法，而且提供了自己的集成项、库、工具，可胜任图形分析、机器学习、交互式查询等多种任务。...除了引擎自身的能力外，围绕Spark还建立了包含各种库的生态系统，可为机器学习、交互式查询等任务提供更好的支持。...在用户工具方面，Flink提供了基于Web的调度视图，借此可轻松管理任务并查看系统状态。用户也可以查看已提交任务的优化方案，借此了解任务最终是如何在集群中实现的。
在该场景下，如何在请求发生异常时快速定位问题所在就成为了分布式场景下排障的关键。 在现有的链路追踪能力中，缺少网关到应用服务调用链路的统一视角，以及全局的唯一标识。...网关集成链路追踪能力全新上线 TSE 云原生 API 网关推出链路追踪功能，使用者可以通过具体的服务、状态码、响应耗时等查询具体的调用过程，包括调用过程所需要的时间和运行情况。...根据这些信息分析在分布式链路调用过程中每个环节的耗时和异常，如： 定位耗时较长的服务。 不合理的调用逻辑（如一次请求多次调用某服务，建议改为批量调用接口）。...网关默认使用收到请求时客户端指定的链路追踪协议，如客户端未指定，将使用控制台指定的协议。 API 业务系统：勾选后网关将使用该 APM 业务系统进行链路上报。...查询调用链详情 开启链路追踪后，在链路追踪页面，可以查看网关实例的调用链及详情。 1、在调用链查询中，设置好查询条件，单击查询。 时间范围：支持特定和自定义时间范围选择。
剩下的4台服务器我们安装了Hbase满足大数据下的秒级查询需求，系统拓扑图如下： ?...离线分析架构（如Hive，Map/Reduce，Spark Sql等）可以满足数据后分析，数据挖掘的应用需求。对于实时性要求高的应用，如用户即时详单查询，业务量监控等，需要应用实时处理架构。...，使用Flume时要注意以下几点： flume监控目录中不能含有目录； flume正在处理的文件，其他进程不能更改（如FTP正在传送中的文件，需要设置过滤条件，避免flume处理）。...图四 kafka数据消费状态查询：消费者从kafka消费数据状态是记录在zookeeper中的，使用zkCli.sh命令可以查看，如下图查询了消费topic：sighttp，partition：0的状态...d)Kafka+Storm+Hdfs+Hbase拓扑开发 我们使用Eclipse创建MAVEN工程，在pom.xml配置文件中添加Storm及Hdfs的相关依赖，本例是Storm从Kafka中消费数据，
KSQL，一个用于Apache Kafka流的SQL 引擎。 KSQL降低了流处理的入口，提供了一个简单而完整的交互式SQL接口，用于处理Kafka中的数据。...它相当于传统的数据库，但它通过流式语义（如窗口）来丰富。 表中的事实是可变的，这意味着可以将新事实插入表中，并且可以更新或删除现有事实。 可以从Kafka主题创建表，也可以从现有流和表派生表。...Apache kafka中的一个主题可以表示为KSQL中的流或表，这取决于主题上的处理的预期语义。例如，如果想将主题中的数据作为一系列独立值读取，则可以使用创建流。...我们通过展示如何在由Elastic支持的Grafana仪表板上实时可视化KSQL查询的输出来展示此演示。...这些实例是容错的：如果一个失败，其他实例将接管其工作。 使用交互式KSQL命令行客户端启动查询，该客户端通过REST API将命令发送到集群。
在Spring Cloud Stream中，Binder提供了与各种消息代理（如Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等）的连接，同时提供了一些高级特性，如消息分区、事务性等。...您可以在这里找到Binder的官方文档：https://docs.spring.io/spring-cloud-stream/docs/3.1.2/reference/html/spring-cloud-stream.html...#_binder Binder的示例 以下是一个使用Binder的示例，它演示了如何使用RabbitMQ作为消息代理，并使用Spring Cloud Stream发送和接收消息。...在这个例子中，我们将RabbitMQ的连接信息配置在application.yml文件中。...在这个例子中，我们使用了@EnableBinding注解来指定我们要绑定到哪个Spring Cloud Stream的接口（这里是Sink和Source）。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...我们有一个查询服务，可以在这两个存储中存取实时数据，而客户服务则会使用这些数据。 旧的 Lambda 架构 目前，我们在三个不同的数据中心都拥有实时管道和查询服务。...当前的操作方案是重启 Heron 容器，将流管理器唤醒，以使 Bolt 能够重新启动处理流。这会在操作过程中造成事件丢失，从而导致 Nighthawk 存储中的聚合计数不准确。...我们使用我们内部定制的基于 Kafka 的流框架创建了这些流管道，以实现一次性语义。第二步，我们构建了事件处理器，对具有最少一次语义的事件进行流处理。...此外，新架构中没有批处理组件，所以它简化了设计，降低了旧架构中存在的计算成本。 表 1：新旧架构的系统性能比较。 聚合计数验证 我们将计数验证过程分成两个步骤。
2.2 订单集群的迁移过程以及业务接入拓扑 [图 2 订单集群的迁移过程以及业务接入拓扑图] 图 2 订单集群的迁移过程以及业务接入拓扑图 为了方便描述，图中 Sharding-JDBC...新方案中 DBProxy 集群负责 order_id 的读写流量，TiDB 合库作为 readonly 负责其他多维度的查询。...重新选主，较长时间的网络波动，会让上面的选主发生多次，而选主过程中无法提供正常服务，最后可能导致雪崩。...[图 5 数据沙盒集群拓扑图] 图 5 数据沙盒集群拓扑图 4.1 遇到过的一些问题和解决方案 4.1.1 TiDB server oom 重启 很多使用过 TiDB...使用过程中我们碰到了几个问题： Pump 发送到 Kafka 的速度跟不上 Binlog 产生的速度。 Drainer 处理 Kafka 数据的速度太慢，导致延时过高。
典型的场景如电商大促和金融风控等，基于延迟数据的分析结果已经失去了价值。另外随着云原生时代的到来，云原生天生具有的高效部署、敏捷迭代、云计算资源成本和弹性扩展等优势，正在加速和缩短业务系统落地过程。...这个过程最好是基于流的、高吞吐、可扩展、可对接主流计算引擎。我们选择 Apache Kafka 作为事件流处理的解决方案。...4 数据计算 在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到数据库中。当人们需要的时候通过数据库对数据做查询，得到答案或进行相关的处理。...交互式分析是一种反应式分析方法，用户通过查询获取分析结果（比如输入 SQL 语句）。我们采用 SQL 语句作为交互式查询语句，支持 Spark SQL 与 Presto 两种 SQL 查询引擎。...7.1 Presto on Kubernetes Presto 是由 Facebook 开源的分布式 SQL 查询引擎，专门为交互式查询所设计，提供分钟级乃至亚秒级低延时的查询性能。
当一起使用时，Apache Kafka，Flink和Druid创建了一个实时数据架构，消除了所有这些等待状态。在本博客文章中，我们将探讨这些工具的组合如何实现各种实时数据应用。...Druid的摄取过程专为每个事件摄取而本地设计。 在查询方面，Druid是一个高性能、实时分析数据库，可以在规模和负载下提供亚秒查询。...以下是Druid如何补充Flink： 高度交互式查询 实时与历史数据 高度交互式查询 工程团队使用Druid为分析应用程序提供动力。...这些应用程序要么具有非常交互式的数据可视化/合成结果集UI，具有在运行时灵活更改查询的灵活性（因为Druid是如此快速），要么在许多情况下，它们正在利用Druid的API，以实现在大规模的决策工作流中以亚秒速度提供查询...但是，Druid之所以在实时数据架构中具有相关性，是因为它可以在实时数据与历史数据的基础上提供交互式数据体验，以获得更丰富的上下文。
2.2 订单集群的迁移过程以及业务接入拓扑 ?...图 2 订单集群的迁移过程以及业务接入拓扑图 为了方便描述，图中 Sharding-JDBC 部分称为老 Sharding 集群，DBProxy 部分称为新 Sharding 集群。...新方案中 DBProxy 集群负责 order_id 的读写流量，TiDB 合库作为 readonly 负责其他多维度的查询。...重新选主，较长时间的网络波动，会让上面的选主发生多次，而选主过程中无法提供正常服务，最后可能导致雪崩。...使用过程中我们碰到了几个问题： Pump 发送到 Kafka 的速度跟不上 Binlog 产生的速度。 Drainer 处理 Kafka 数据的速度太慢，导致延时过高。
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