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日志服务(原SLS)新功能发布(4)-- 使用OSS进行日志存储与分析

对于大部分开发者而言,经常会面临这样一种场景:“我知道日志数据很宝贵,但今天没有明确需求,能否有一种成本很低的方案先把日志备份起来,不占用空间。有一天有明确需求时,能够快速、方便分析日志”。 日志服务推出 LogShipper功能就是为了该问题诞生的,LogShipper可以便捷地将日志数据投递到OSS、ODPS等存储类服务,配合EMR(Spark、Hive)等离线计算,以最小成本支撑这类需求。 整体方案 LogShipper是LogHub后续消费者,用以将实时流数据,转化为离线块数据。目前支持OSS、ODPS两种存储。即将会支持OTS(表格存储)、OAS(归档服务)等更多存储服务。 该方案在日志服务中位置: 日志枢纽(LogHub):通过Agent/API实时收集、订阅、消费数据 日志投递(LogShipper):将日志定时归档至存储/计算

HBase源码分析之HRegion上MemStore的flsuh流程(一)

了解HBase架构的用户应该知道,HBase是一种基于LSM模型的分布式数据库。LSM的全称是Log-Structured Merge-Trees,即日志-结构化合并-树。相比于Oracle普通索引所采用的B+树,LSM模型的最大特点就是,在读写之间采取一种平衡,牺牲部分读数据的性能,来大幅度的提升写数据的性能。通俗的讲,HBase写数据如此快,正是由于基于LSM模型,将数据写入内存和日志文件后即立即返回。 但是,数据始终在内存和日志中是不妥当的,首先内存毕竟是有限的稀缺资源,持续的写入会造成内存的溢出,而日志的写入仅是由于内存数据系统宕机或进程退出后立刻消失而采取的一种保护性措施,而不是作为最终的数据持久化。日志文件不能用来做最终持久化的另外一个原因,就是写入日志时仅仅是简单的追加(append),读数据时效率会非常非常的低。 MemStore的flush就是为了解决上述问题而采取的一种有效措施。关于B+树、LSM模型,读者可自行补脑。本文仅仅阐述HRegion上MemStore的flsuh流程,而关于何时发生flush等其他内容将在其他的博文中进行分析。 说...

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