本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统(Data Store)。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目,并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生,它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面,比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进,而且拥抱主流的开源生态,包括Hadoop 等。多年以来,Druid 一直是非常活跃的开源项目。
大数据一直是近年的热点话题,随着数据量的急速增长,数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别,很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力,找到一些可以采取行动的洞察(Actionable Insight),数据分析就是其中的核心技术,包括数据收集、处理、建模和分析,最后找到改进业务的方案。
场景描述:大数据时代,对于数据的各种操作要求往往是分离开的,比如有专门的系统负责插入,有专门的系统负责查询。druid的就很好的体现了这一点。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
项目中采用的关系型数据库是mysql,那么关系型数据库有哪些优劣势,我们可以参考下面的分析: 关系型数据库的优点: 1.基于ACID,支持事务,适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询,处理复杂业务逻辑,比如:报表 3.使用方便,通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
从根本上讲,ClickHouse,Druid和Pinot都是相似的,因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理,这与去耦BigQuery体系结构不同。最近,我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1,2)。目前没有与BigQuery等效的开源软件(也许是Drill吗?),我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
本章我们开始正式搭建大数据环境,目标是构建一个稳定的可以运维监控的大数据环境。我们将采用Ambari搭建底层的Hadoop环境,使用原生的方式搭建Flink,Druid,Superset等实时计算环境。使用大数据构建工具与原生安装相结合的方式,共同完成大数据环境的安装。
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。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
数据流程简单,数据处理流程简单,数据包括日志、DB log等,经Sqoop批量或Kafka实时接入大数据平台HDFS里,在大数据平台进行ETL后,通过大数据调度系统Ooize,每天定时写入到关系型数据库MySQL,再以MySQL中数据为基础产出各种报表。
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?
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
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。
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导语 |为了满足贝壳日益复杂、多样化业务场景下的多维数据分析需求,贝壳 OLAP 平台经历了从早期基 于Hive+MySQL 原始阶段,到基于 Kylin单一引擎的平台化建设,再到支持多种不同OLAP引擎的灵活架构的发展历程。本文是对贝壳找房数据智能中心资深研发工程师——肖赞在云+社区沙龙online的分享整理,希望与大家一同交流。
小米公司正式成立于2010 年4 月,是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
场景描述:虽长久以来,对SQL和权限的支持一直是Druid的软肋。虽然社区早在0.9和0.12版本就分别添加了对SQL和Security的支持,但根据我们了解,考虑到功能的成熟度和稳定性,真正把SQL和Security用起来的用户是比较少的。
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。
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。
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。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/142435.html原文链接:https://javaforall.cn
目前,大数据的流行程度远超于我们的想象,无论是在云计算、物联网还是在人工智能领域都离不开大数据的支撑。那么大数据领域里有哪些基本概念或技术术语呢? 今天我们就来聊聊那些避不开的大数据技术术语,梳理并补充我们对大数据的理解。
本篇文章中所涉及过程并不是很复杂,主要记录在挖掘SRC时,关于Druid未授权访问的实战利用。
Druid是一款基于分布式架构的OLAP引擎,支持数据写入、低延时、高性能的数据分析,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有相关的应用场景,是大数据基础架构建设中重要组件。
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?
对软件命名并不是一件容易的事情,名字要朗朗上口,易于记忆,既不能天马行空,又要代表软件本身的功能和创新。本文将历数几款大数据框架及其创始背后的故事。
至于clickhouse/druid/pinot三者的比较可以参见这篇文章:Comparison of the Open Source OLAP Systems for Big Data: ClickHouse, Druid, and Pinot,整体写的非常好而且有深度,对比表格翻译如下:
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。
大数据离不开数据存储,数据库作为大数据业务核心,在整个基础软件栈中是非常重要的一环。正因为如此,业界追求更优的大数据存储引擎和查询引擎的脚步从未停止。目前业界已有的大数据存储、查询引擎有 Druid、Kylin、Impala 等开源数据库,还有如 EMC Greenplum、HP Vertica、AWS Redshift 等商用数据库。百度开源的 Palo 项目又是一个什么样的数据库引擎呢?它与现有的这些数据库引擎相比有何不同之处?它的性能表现如何?
2017年十本必读的大数据&人工智能领域书籍,你都读过吗?
大数据平台作为底层的基础数据平台,集群规模、计算存储性能将决定流、批的性能指标上限。所以需要考虑整个大数据平台的吞吐量(网络、磁盘IO)、响应速率、计算能力、高并发性、高可用、维护性方便等,以满足多业务场景下,不同应用需求的建设任务,比如多维分析、实时计算、即席查询和数据统计分析等应用功能。 本项目大数据平台在建设过程中,将满足如下性能指标: 批处理部分指标: 支持批处理集群批量总写入速度2GB/秒,批量读取速度300MB/秒; 平台支持并发执行300个查询和200个加载任务; 应用查询时间对于数据库的简单数据读取将不超过1~2秒,三个月统计计算查询时间将不超过15秒,复杂查询时间将不超过1分钟; 复杂批处理任务,ETL的处理时间将不超过2个小时; 实时流处理指标: 平台支持接收峰值为每秒100万条+的流数据; 平台能够在峰值条件下,完成2秒内的实时预警,2秒内完成针对当日数据的查询; 平台每日实时处理模块能够累积处理144亿笔(按4小时交易日保持峰值流速计)订单流数据; 平台支持至少50个并发访问/查询当日数据。 应用响应指标: 数仓应用项目离线报表30秒内完成数据响应查询; 实时大屏数据展示5秒内完成数据响应查询; 应用平台支持并发执行500个用户查询请求;
##引言 前文回顾:《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》作为本系列的第一篇文章,概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求:
Druid 是 MetaMarket 公司研发,专为海量数据集上的做高性能 OLAP (OnLine Analysis Processing)而设计的数据存储和分析系统,目前 Druid 已经在 Apache 基金会下孵化。Druid 的主要特性:
刚接触ES的小伙伴可能会有这样的疑问: 哪些场景下该使用ES?今天我们主要从市面上一些主流的产品对比分析, 看下那些场景下使用ES, 哪些场景下不适ES. 主要竞品如下: Solr Solr是第一
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域,本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
在大数据处理场景中,我们可以编写接口来读取Druid中的数据进行聚合操作,以供可视化展示使用。下面使用jdbc的方式来读取Druid中的数据。
对于目前大多数Druid 的使用场景来说,Druid 本质上是一个分布式的时序数据库,而对于一个数据库的性能来说,其数据的组织方式至关重要。为了更好地阐述Druid 的架构设计思想,我们得先从数据库的文件组织方式聊起。
虽然Druid在我们的数据平台架构中为我们提供了很好的服务,但随着我们在公司内部使用Druid的增长,存在新的挑战。
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:
特来电新能源有限公司是创业板第一股特锐德(300001)的全资子公司,主要从事新能源汽车充电网的建设、运营及互联网的增值服务。特来电颠覆了传统充电桩的模式,世界首创了电动汽车群智能充电系统,获得 336 项技术专利,以“无桩充电、无电插头、群管群控、模块结构、主动防护、柔性充电”的特点引领世界新能源汽车充电的发展,系统的鉴定结论为:“产品世界首创、技术水平国际领先。主动柔性充电对电池寿命可以延长 30% 左右,电池充电的安全性可以提升 100 倍以上。”
MES 是马蜂窝统一实时计算平台,为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面,MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章,我们将从四个方面了解 MES:
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。
微信全景监控平台介绍 微信全景监控平台,是微信的多维指标 OLAP 监控以及数据分析平台。支持自定义多维度指标上报,海量数据实时上卷下钻分析,提供了秒级异常检测告警能力。 项目高效支撑了视频号、微信支付、搜一搜等等业务快速迭代,已覆盖微信各产品线,峰值数据达到 30+亿条/min,3万亿+条/天。微信全景监控平台架构如下图所示: 全景监控平台的指标数据使用 Druid 引擎,Druid 引擎通将 CHDFS 作为其 DeepStorage 来进行数据存储和查询。 什么是 Druid Druid 是一个分
QECon全球软件质量&效能大会上海站 倒计时3天 会议时间:9月25-26日 9:00--18:00 会议地点:上海闵行区宝龙艾美酒店 9月25日上午主会场日程 09:05-09:35 话题:从数据到知识:智能化软件开发实践之路 彭鑫 复旦大学计算机科学技术学院副院长、软件学院副院长、教授、博士生导师 中国计算机学会软件工程专委会副主任,上海市计算机学会青工委主任,主要研究方向 包括软件开发大数据分析、智能化软件开发、云 原生与智能化运维、泛在计算软件系统等。带领复旦大学CodeWisd
影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。
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