我们对本次HBase成本优化项目进行深度复盘,并进一步尝试总结云数据库的FinOps之道。
最近接触到一些海量数据存储的需求,为了解决这样的需求,一个想法是对数据进行一定程度的聚合。在应用层的聚合方式,这里不展开。但是让我联想到的是以前学习 prometheus tsdb的时候接触到的压缩技术。即使本质上来讲,应用层的数据聚合,就是一种数据压缩技术。而 tsdb 使用的 gorilla 技术令人印象深刻。有兴趣的可以详细看一下 prometheus 作者的这篇博客, 以及其使用的技术 gorilla 的 paper. 简而言之 prometheus 的 tsdb 简洁强大,受益于其高效的压缩【gorilla 平均能压缩 16 byte samples to an average of 1.37 bytes】和查询效率,其单机的设计并没有影响他在众多场景中的广泛使用。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
HBase 是Hadoop生态里重要一员。对HBase的调优,对节约成本,提升用户体验有重要意义。
转自:https://yq.aliyun.com/articles/213705?utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行,即列多行少的表,一行中的数据量较大,行数
批处理会将源业务系统中的数据通过数据抽取工具(例如Sqoop)将数据抽取到HDFS中,这个过程可以使用MapReduce、Spark、Flink技术对数据进行ETL清洗处理,也可以直接将数据抽取到Hive数仓中,一般可以将结构化的数据直接抽取到Hive数据仓库中,然后使用HiveSQL或者SparkSQL进行业务指标分析,如果涉及到的分析业务非常复杂,可以使用Hive的自定义函数或者Spark、Flink进行复杂分析,这就是我们通常说的数据指标分析。分析之后的结果可以保存到Hive、HBase、MySQL、Redis等,供后续查询使用。一般在数仓构建中,如果指标存入Hive中,我们可以使用Sqoop工具将结果导入到关系型数据库中供后续查询。HBase中更擅长存储原子性非聚合查询数据,如果有大量结果数据后期不需要聚合查询,也可以通过业务分析处理考虑存入HBase中。对于一些查询需求结果反馈非常快的场景可以考虑将结果存入Redis中。
** 一般操作: ----- ** hbase(main)> status hbase(main)> version 创建命名空间: namespace指的是一个 表的逻辑分组 ,同一组中的表有类似的用途,相当于关系型数据库中的database。 hbase(main):060:0> create_namespace 'test1' drop_namespace 创建该命名空间的表: hbase(main):061:0> create 'test1:test','f1','f2' crea
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库,同时也是一个完美的数据库管理系统;因为它允许在运行的时候创建数据库和表,同时加载数据和运行查询,而且无需重新配置和重启服务。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse,简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse是一款开源的数据分析数据库,由战斗民族俄罗斯Yandex公司研发的,Yandex是做搜索引擎的,就类似于Google,百度等。我们都知道搜索引擎的营收主要来源于流量和广告业务,所以搜索引擎公司会着重分析用户网路流量,像Google有Anlytics,百度有百度统计,那么Yandex就对应于Yandex.Metrica。ClickHouse就是在Yandex.Metrica下产生的技术。
有赞是一个商家服务公司,提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞,大量的业务场景依赖对实时数据的处理,作为一类基础技术组件,服务着有赞内部几十个业务产品,几百个实时计算任务,其中包括交易数据大屏,商品实时统计分析,日志平台,调用链,风控等多个业务场景,本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实时计算技术架构。。
2015年12月8日,Apache Kylin 从 Apache 孵化器项目毕业,正式升级为顶级项目,也是第一个由中国团队完整贡献到 Apache 的顶级项目。kylin的诞生,为大数据高效的olap查询提供解决方案,主要由以下特点:
如果要深入了解Apache Hudi技术的应用或是性能调优,那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是Apache Hudi的核心功能之一,主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改,并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表,但是对于Hudi而言,更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写,对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ,下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。
以上是 Java 处理大型数据集的一些解决方案,每种解决方案都有适合的场景和使用范围。具体情况需要结合实际的业务需求来选择合适的方案。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 基于Hadoop部署企业数据中心(EDH)一个最主要的好处就是利用其横向扩展的能力。单个集群可以扩展到数千个节点。此外,根据一些生产系统的需要,此集群还包括数据的多级备份策略以及故障/错误保护,从而保证数据不丢以及系统的容错。然而,很多企业依旧需要多个集群来保证真正的容灾,为什么需
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎,真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快,最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小, 而clickhouse的数据始终是按列存储的,同时使用了数据压缩,和日志合并树,稀疏索引和 CPU 功能
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/2.2.6/
作者 | 贾驰千、余智平 酷家乐中间件团队研发工程师 随着云数据库数量以及成本的迅速增加,数据库成本管理和优化成为了企业所关注的方向。酷家乐针对云数据库做了一系列的深度成本优化动作,收益颇丰。本文为详细介绍~ 供你参考。 一、背景摘要 近年来,随着上云的普遍化,降本成为了备受关注的热门话题。越来越多的企业开始重视云资源的成本优化,FinOps更是横空出世,得到了众多企业的拥抱。 作为全球领先的云设计软件平台和 SaaS 服务提供商,(群核科技)酷家乐的产品都构建在公有云之上,截止目前,我们使用了上
在这篇博客文章中,我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
NoSQL,指的是非关系型的数据库。NoSQL是Not Only SQL的缩写,是对不同于传统的关系型数据库管理系统的统称。非关系型数据库不同于传统的关系型数据库,非关系型数据库对数据的存储不需要特定的模式,适用于大规模的数据存储。
HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多,官方文档介绍的也比较详细,本篇文章不介绍 HBase 基本的细节。
作为腾讯唯一的时序数据库,CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段,更多的是面向OLAP场景,即数据仓库、BI应用等。
要在 Spring Boot 项目中实现 HBase 的功能,首先需要理解原理和作用,然后通过实际操作将其集成到 Spring Boot 项目中。以下是从理论到实践的详细步骤:
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
大数据(Big Data),又称为巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理的时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
NoSQL(Not only SQL)数据库,可以理解为区别于关系型数据库如mysql、oracle等的非关系型数据库。
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。 ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的 DBMS,每秒钟每台服务器每秒处理数亿至十亿多行和数十千兆字节的数据。
在 HBase 中,row key 可以是任意字符串,最大长度 64KB,实际应用中一般为 10~100bytes,存为 byte[]字节数组,一般设计成定长的。
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库,但MPP和列式存储并不是什么"稀罕"的设计。拥有类似架构的其他数据库产品也有很多,但是为什么偏偏只有ClickHouse的性能如此出众呢?ClickHouse发展至今的演进过程一共经历了四个阶段,每一次阶段演进,相比之前都进一步取其精华去其糟粕。可以说ClickHouse汲取了各家技术的精髓,将每一个细节都做到了极致。接下来将介绍ClickHouse的一些核心特性,正是这些特性形成的合力使得ClickHouse如此优秀。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库,有什么特点,用在什么场景,和传统关系型数据库的区别与联系,以及开源解决方案调研。
进入大数据阶段就意味着进入NoSQL阶段,更多的是面向OLAP场景,即数据仓库、BI应用等。 大数据技术的发展并不是偶然的,它的背后是对于成本的考量。集中式数据库或者基于MPP架构的分布数据库往往采用的都是性能稳定但价格较为昂贵的小型机、一体机或者P C服务器等,扩展性相对较差;而大数据计算框架可以基于价格低廉的普通的硬件服务器构建,并且理论上支持无限扩展以支撑应用服务。
注意:ClickHouse并非无所不能,查询语句需要不断的调优,可能与查询条件有关,不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
ClickHouse 是Yandex开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库,其处理数据的速度比传统方法快100-1000 倍。
Kudu有自己的数据存储模型,不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。Kudu有自己的集群,数据存储在Kudu自己的集群Tablet Server中。
Elasticsearch(简称ES)是当前使用最多、规模最大的检索系统。ES是一个分布式,高实时的搜索引擎,覆盖许多实时检索场景和更低的响应时效,为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES的检索能力广泛应用于各种搜索场景中。下图是检索平台数据流程:
这张经典图片来自 Flink PMC 的 Stefan Richter 在Flink Forward 2018演讲的PPT
我们最先接触的数据库系统,大部分都是行存储系统。大学的时候学数据库,老师让我们将数据库想象成一张表格,每条数据记录就是一行数据,每行数据包含若干列。所以我们对大部分数据存储的思维也就是一个复杂一点的表格管理系统。我们在一行一行地写入数据,然后按查询条件查询过滤出我们想要的行记录。
最近看一本书,铃木敏文的《零售的哲学》,里面提到一个很有意思的观点,711核心使命是提供便利,围绕便利场景,提供一系列食品、ATM服务等,而不是和超市去PK货物品种。 联想到常见的NOSQL数据库和传统关系型数据的区别也有点类似;传统关系型数据库发展了几十年,就像超市一样,功能非常多,非常完善,也是进入到各个行业中去。NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。 另外一些新数据库又思考着突破NoSQL的场景的限制,想着同时解决OTLP/OLAP,也有诞生了NewSQL或者HTA
重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。
这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词。大数据、人工智能、物联网、机器学习、商业智能、智能预警啊等等。
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
属于 Nosql 的一种,用于记录点和点之间关系,可以形成网状结构,比如好友关系,拓扑关系等等
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
你准备好面试了吗?呀,需要Hadoop面试题知识!不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
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