阿里云HBase SQL一站式解决复杂查询难题-低调大师

阿里云HBase SQL一站式解决复杂查询难题

2019-06-18 644

一、背景概述

HBase作为海量在线存储引擎，被广泛应用于推荐、风控、物联网、画像、表单等大数据场景。Phoenix作为HBase的SQL层，极大降低了用户使用门槛，并且实现了二级索引、加盐表、动态列等大量实用功能。HBase底层存储基于LSM，LSM能将业务的随机写转为顺序写，能有效提升写吞吐，但是其查询只适合于Rowkey的前缀匹配，查询模式单一；Phoenix二级索引，底层是跟原表关联的索引表，同样也是前缀匹配，一个表可以有多个索引，这样可以增加查询范式，但是索引数目不能太多，否则写放大的问题会比较严重。对于更加复杂的查询场景，比如表单、日志查询里面的模糊查找，用户画像里面的随机条件组合等等，HBase + Phoenix的组合就不能支持。该问题是基于LSM的NoSQL数据库的通用问题，除了HBase，Cassandra、Le

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DLA支持MaxCompute(ODPS)数据源

DLA支持MaxCompute(ODPS)数据源 1. 概述支持功能包括： MaxCompute（ODPS）的数据查询，目前复杂数据类型以字符串形式返回；一条命令同步对应project下的所有表。不支持数据回流ODPS。其他说明：基于MaxCompute tunnel拉取数据；通过在查询中指定WHERE <分区列> = <分区key>的形式进行分区过滤（裁剪），避免全表扫描数据，目前支持如下一些形式进行分区过滤（裁剪）： WHERE<分区列> = <分区key> WHERE<分区列> = <分区key1> OR<分区列> = <分区key2> ... WHERE<分区列> IN (<分区key1>,<分区k

2019-06-19

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本文会就与cassandra备份恢复相关的模块进行系列介绍，大概包括：incremental backups；snapshot；nodetool相关(refresh，rebuild_index等)，这里会优先介绍下incremental_backups；注本系列使用代码为cassandra-3.11版本； incremental backups Incremental backup 顾名思义就是增量备份，大概可以理解为对cassandra新增的数据进行备份。开启incremental backups 默认情况下incremental backups是关闭的，有2种途径可以开启incremental backups：在cassandra 的conf目录下面的cassandra.yaml配置文件里面有 incremental_backups

2019-06-20

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