实时分布式OLAP数据存储区-Apache Pinot介绍

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Pinot是一个实时分布式OLAP数据存储区，用于LinkedIn以低延迟提供可扩展的实时分析。 它可以从离线数据源（例如Hadoop和平面文件）以及在线源（例如Kafka）中提取数据。 Pinot设计为水平缩放。

它是什么（而不是）？

Pinot非常适合分析不可变只追加数据的用例，这些数据在被摄取事件与可查询事件之间需要低延迟。

关键特性

面向列的数据库，具有各种压缩方案，如运行长度，固定位长度

可插拔索引技术 - 排序索引，位图索引，倒排索引

能够根据查询和段元数据优化查询/执行计划。

从Kafka接近实时抽取/Hadoop批量摄取

SQL支持对事实数据进行不同查询，

例如：selection，aggregation，filtering，group by，order by,distinct queries。

支持多值字段

水平可扩展和容错

由于我们为实现这些目标而做出的设计选择，Pinot存在一些限制：

Pinot不是数据库的替代品，即它不能用作真值存储源，不能改变数据

不是搜索引擎的替代品，即全文搜索，不支持相关性

查询不能跨越多个表。

Pinot非常适合查询具有大量维度和指标的时间序列数据。示例 - 以分析方式查询（个人资料视图，广告系列效果等）（过去几周查看了此个人资料，每个广告系列点击了多少广告）。

术语

在我们快速入门之前，让我们来看看术语。

Table：表是用于引用相关数据集合的逻辑抽象。它由列和行（Document）组成。表架构定义列名称及其元数据。

Segment：逻辑表被划分为多个称为段的物理单元。

Pinot有以下角色/组件：

Pinot Controller：管理集群中的节点。职责：

处理表和段上的所有创建，更新，删除操作。

计算表及其段到Pinot服务器的分配。

Pinot Server：托管一个或多个物理段。职责： -

分配预先创建的段时，请下载并加载它。如果分配了Kafka主题，则从Kafka中的一组子分区开始使用。

执行查询并将响应返回给Pinot Broker。

Pinot Broker：接受来自客户端的查询并将它们路由到多个服务器（基于路由策略）。所有响应都合并并发送回客户端。

Pinot利用Apache Helix进行集群管理。

Pinot的应用

在LinkedIn，它支持超过50个应用程序，比如谁查看了我的个人资料，谁查看了我的工作，以及更多的应用程序，具有交互级别的响应时间。Pinot每天能接收近10亿的实时数据，每天处理1亿次查询。

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