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浅谈高可用分布式流数据存储设计

浅谈高可用分布式流数据存储设 当数据规模发展到一定阶段,数据治理俨然已是企业系统建设的内在要求。伴随着业务的快速发展,多种多样结构复杂的数据给数据治理带来了巨大的考验。 早期的小规模业务,单体服务配合单个数据库即可满足业务需求。而当下,数据库分库分表,并采用读写分离和分布式的架构模型,同一份数据被转换成各种特定的数据格式,存放在各种各样的数据库中,会消耗大量的存储和计算资源。为解决这一数据治理乱象,分布式流数据存储应运而生。 数据存储的进化史 起初,单体服务应用只需一个数据库存储数据就足够了。随着业务需求的增多,服务从1个增长到N个,数据也需要分库分表来存储,若基于容灾等方面考虑,还需要做多个副本。此外不同的业务场景需要用到不同结构的数据存储,比如搜索需要用到ElasticSearch,存储分析需要用到Hive集群,在线业务需要用到K-V(键-值,NoSQL)存储和MySQL存储,同时这些数据还要在一定的业务场景下做到实时同步。 在这种情况下,数据就存在诸多问题: 当数据在各种场景下ETL(Extract-Transform-Load,数据抽取、转换和加载)会造成严重的资源浪费; 每份...

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