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时间序列数据库——索引用ES、聚合分析时加载数据用什么?docvalues的列存储貌似更优优势一些。那分布式计算呢?ES做

分布式计算 分布式聚合如何做得快 Elasticsearch/Lucene从最底层就支持数据分片,查询的时候可以自动把不同分片的查询结果合并起来。Elasticsearch的document都有一个uid,默认策略是按照uid 的 hash把文档进行分片。 一个Elasticsearch Index相当于一个MySQL里的表,不同Index的数据是物理上隔离开来的。Elasticsearch的Index会分成多个Shard存储,一 部分Shard是Replica备份。一个Shard是一份本地的存储(一个本地磁盘上的目录),也就是一个Lucene的Index。不同的Shard 可能会被分配到不同的主机节点上。一个Lucene Index会存储很多的doc,为了好管理,Lucene把Index再拆成了Segment存储(子目录)。Segment内的doc数量上限是1的 31次方,这样doc id就只需要一个int就可以存储。Segment对应了一些列文件存储索引(倒排表等)和主存储(DocValues等),这些文件内部又分为小的 Block进行压缩。 时间序列数据一般按照日期分成多个Ela...

【hadoop学习日志】入门资料--认识hadoop

前言 hadoop已经有很多资料了,所以在此只敢说整理,顺便分享下自己的想法。 我觉得,hadoop这东西要弄过搜索引擎方向最容易上手,对一个外行人,忽然介入,会遇到很多新概念和新理念。 如果你是第一次看到hadoop,那用这种说法来让你理解: hadoop = MapReduce+HDFS(hadoop 文件系统) 进一步解释: MapReduce是一个项目,HDFS是另一个项目,他们组成了hadoop。 是实际上这两个项目与hadoop关系 ,好比 hadoop是计算机,而MapReduce是CPU,而HDFS是硬盘, 显而易见了,MapReduce处理数据,HDFS存储数据。 hadoop是什么 摘自维基:Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码并行运算编程工具和分散式档案系统,与MapReduce和Google档案系统的概念类似 摘自百度百科:hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distribute...

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