深度解读！时序数据库HiTSDB：分布式流式聚合引擎-低调大师

深度解读！时序数据库HiTSDB：分布式流式聚合引擎

2018-04-18 905

背景

HiTSDB时序数据库引擎在服务于阿里巴巴集团内的客户时，根据集团业务特性做了很多针对性的优化。然而在HiTSDB云产品的打磨过程中逐渐发现，很多针对性的优化很难在公有云上针对特定用户去实施。

于此同时，在公有云客户使用HiTSDB的过程中，发现了越来越多由于聚合查询导致的问题，比如：返回数据点过多会出现栈溢出等错误，聚合点过多导致OOM，或者无法完成聚合，实例完全卡死等等问题。这些问题主要由于原始的聚合引擎架构上的缺陷导致。

因此HiTSDB开发团队评估后决定围绕新的聚合引擎架构对HiTSDB引擎进行升级，包含：存储模型的改造，索引方式的升级，实现全新的流式聚合，数据迁移，性能评测。 本文主要围绕这5个方面进行梳理，重点在“全新的流式聚合部分”。

1. 时序数据存储模型：

1.1 时序的数据存储格式。

一个典型的时序数据由两

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阿里云消息队列 Kafka 公测发布

产品介绍：消息队列 Kafka 是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，是大数据生态中不可或缺的产品之一。阿里云提供 Apache Kafka 全站式托管服务，彻底解决开源产品长期以来的痛点，用户只需专注于业务开发，无需部署运维，低成本、更弹性、更可靠。适用客户： 1. 云上C类、B类用户（1. 有大数据在线/离线分析处理的需求的用户；2. Apache Kafka 的习惯用户） 2. 用户角色（有一定开发/运维能力的开发/运维人员）发布功能：一、消息队列 Kafka 生态： 1. 消息队列 Kafka 广泛应用于大数据领域，如网站行为分析、日志聚合、Apps监控、流式数据处理、在线和离线分析等； 2. 消息队列 Kafka 让数据集成变得

2018-04-17

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2018-04-18

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