HBase原理及实践(原创)
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OpenTSDB 生产应用与思考
作者:陈杰,欢聚时代YY基础架构部,数据库技术组,专注于HBase、Kafka,MySQL等技术。 OpenTSDB官方介绍 http://opentsdb.net/overview.html 这里就不翻译了。 OpenTSDB应用场景与数据量级 现在的时间序列数据库不仅仅可以提供原始数据的查询,而且要支持对原始数据的聚合能力,支持过滤、过滤之后的聚合计算,这些功能OpenTSDB都有。架构设计也好,中间件也好,还是数据库,在实际生产场景中,都绕不开数据量级的考虑。OpenTSDB在数据量小时是可用的,在千万级、亿级中提取几万条数据,比如某个指标半年内的5分钟级别的数据,还是很快响应的。但如果再提取多点数据,几十万,百万这样的量级,又或者提取后再做个聚合运算,OpenTSDB就勉为其难啦,原因有几点: 【1】OpenTSDB目前还是单点做聚合运算,我所知道的大的云商如阿里云HiTSDB、数据库在这点做了改造,解决了这个瓶颈。 【2】这样的量级数据从HBase中提取到单节点内存中进行聚合运算,在资源消耗方面不可忽视。 【3】一个查询一旦提取的量级大,OpenTSDB向H...
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一文详解大规模数据计算处理原理及操作重点
一、RAID技术 大数据技术主要针对的是大规模数据的计算处理问题,那么要想解决的这一问题,首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面: 数据存储容量的问题,既然大数据要解决的是数以PB计的数据计算问题,而一般的服务器磁盘容量通常1-2TB,那么如何存储这么大规模的数据?数据读写速度的问题,一般磁盘的连续读写速度为几十MB,以这样的速度,几十PB的数据恐怕要读写到天荒地老……数据可靠性的问题,磁盘大约是计算机设备中最易损坏的硬件了,在网站一块磁盘使用寿命大概是一年,如果磁盘损坏了,数据怎么办? 在大数据技术出现之前,人们就需要面对这些关于存储的问题,对应的解决方案就是RAID技术。 RAID(独立磁盘冗余阵列)技术主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度,增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘(8块或者更多),通过使用RAID技术,实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。 常用RAID技术有以下几种,如图所示: 常用RAID技术原理图 假设服务器有N块磁盘: RAID0数据在从内存缓冲区写入磁盘时,根据磁盘数量将数据分成N...
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