时间序列数据库(TSDB)初识与选择 本文作者由 MageByte 团队的 「借来方向」编写,关注公众号 给你更多硬核技术 背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. "所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去",以前我们利用

需求分析:(用其它方法替代metabase中的某些功能)功能1.通过对sql查询语句的分析,得到所有表名,以及所有表的字段名,字段类型,字段注解信息.功能2.在sql语句执行查询前,校验sql语句是否正确,得到校验后的错误信息. 带着这个需求,我去学习并测试了jsqlparser和calcite和以及druid的相关功能,并在这里记录自己测试的结果(该结果只针对sql查询语句的解析) jsqlparser:上手容易,操作简单,只能对sql语句进行拆分解析,和数据库无关.calcite:功能强大,

前言: 对于一个简单的数据库应用,由于对于数据库的访问不是很频繁.这时可以简单地在需要访问数据库时,就新创建一个连接,用完后就关闭它,这样做也不会带来什么明显的性能上的开销.但是对于一个复杂的数据库应用,情况就完全不同了.频繁的建立.关闭连接,会极大的减低系统的性能,因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈. 连接复用.通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略,使得一个数据库连接可以得到高效.安全的复用,避免了数据库连接频繁建立.关闭的开销. 对于共享资源,有一个很著名的设计模式:资源池.该

1. 场景 https://hudi.apache.org/docs/use_cases.html 近实时写入 减少碎片化工具的使用 CDC 增量导入 RDBMS 数据 限制小文件的大小和数量 近实时分析 相对于秒级存储 (Druid, OpenTSDB) ,节省资源 提供分钟级别时效性,支撑更高效的查询 Hudi 作为 lib,非常轻量 增量 pipeline 区分 arrivetime 和 event time 处理延迟数据 更短的调度 interval 减少端到端延迟 (小时 -> 分钟)

背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. “所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去“,以前我们利用互联网解决现实的问题.现在我们已经不满足于现实,数据将连接成时间序列,可以往前可以观其历史,揭示其规律性,往后可以把握其趋势性,预测其

Druid和Spark对比 不是Spark专家, 如果描绘有错误, 请通过邮件列表或者其他方式告知我们 Spark实现弹性的分布式数据集概念的计算集群系统, 可以看做商业分析平台. RDDs能复用持久化到内存中的数据, 从而为迭代算法提供更快的计算速度. 这对一些工作流例如机器学习格外有用, 有些操作需要重复执行很多次才能达到结果的最终收敛.  Spark 提供了大量的算法用来查询和分析大量数据. Druid 被设计成增强的分析应用, 重点关注注入数据和查询数据的延时问题.  如果你开发了WEB

Druid对比Hadoop Hadoop 向世界证明, 花费很少的钱实现典型的解决方案, 将数据保存在一般的商用机器的数据仓库里是可行的. 当人们将自己的数据保存在Hadoop, 他们发现两个问题        他们能够用一种相当灵活的方式查询数据来解答任何问题.    这个查询花费很多时间 第一次运行Hadoop, 每个人都会感到高兴. 后面使用Hadoop进行交互性查询后, 他们意识到Hadoop只优化了吞吐量, 没有优化延时. Druid完全是Hadoop的一个补充. Hadoop精于存储

Druid 和 Impala Shark 的对比取决于产品要求, 取决于系统是设计成做什么的 Druid 被设计成 一直在线, 高可用性    实时插入数据    分片分块形式的任意查询据我所知 Impala 和 Shark 起初关心的是用更快的查询模块换Hadoop MapReduce, 查询模块是完全通用的, 和现有的Hadoop生态系统打成一片.  请注意我不是Impala or Shark专家, 也不熟悉Impala和Shark的路线图. 如果有什么错误, 我会更改, 请发邮件到邮件列表

Druid的简介 Druid首先是一个数据库连接池.Druid是目前最好的数据库连接池,在功能.性能.扩展性方面,都超过其他数据库连接池,包括DBCP.C3P0.BoneCP.Proxool.JBoss DataSource.Druid已经在阿里巴巴部署了超过600个应用,经过一年多生产环境大规模部署的严苛考验.Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池! Druid的功能 1.替换DBCP和C3P0.Druid提供了一个高效.功能强大.可扩展性好的数据库连接池. 2.可以监控数据库

关键功能 Druid BoneCP DBCP C3P0 Proxool JBoss LRU 是 否 是 否 是 是 PSCache 是 是 是 是 否 是 PSCache-Oracle-Optimized 是 否 否 否 否 否 ExceptionSorter 是 否 否 否 否 是 监控 是 否 否 否 是 否 扩展 是 否 否 否 否 否 LRU LRU是一个性能关键指标,特别Oracle,每个Connection对应数据库端的一个进程,如果数据库连接池遵从LRU,有助于数据库服务器优化,

我们不是Elasticsearch的专家, 如果描绘有误, 请通过邮件列表或者其他途径告知我们. Elasticsearch 是基于Apache Lucene搜索服务器.  提供了对无模式文档的全文检索, 提供了存取未加工的事件记录功能.Elasticsearch也提供了分析和聚合功能. 据用户证明, 数据注入和数据聚合需要比druid大得多的资源. Druid 支持OLAP数据流程. Druid在低成本的情况下做了优化以达到高性能(快速的聚合和注入数据), 支持很大范围的分析操作. Druid

Redshift 内部使用了亚马逊取得了授权的ParAccel 实时注入数据 抛开可能的性能不同, 有功能性的不同 Druid 适合分析大数据量的流式数据, 也能够实时加载和聚合数据一般来讲, 传统的数据仓库包括列式存储只摄入批量数据, 没有对流式数据做优化 Druid 是只读分析型数据仓库 Druid支持写语句, 但是数据是不变的, 也不支持join. ParAccel 是完全数据库, 支持SQL语法包括join, insert, update 分发数据 Druid的数据分发的单位是segme

不是Cassandra专家, 如果描绘有错误, 请通过邮件列表或者其他方式告知, 我们会修正. Druid对扫描和聚合做了很大程度的优化, 不用提前计算就支持任意的向下钻取, 还可以实时摄入流式数据并实时查询这些进入的数据. Cassandra是很好的键值对数据仓库, 相对于纯粹的key-value数据仓库可以让你做更多的感兴趣的事情.它的使用方法和druid不同, druid经常为一次查询扫描数以十亿的记录. 还有, Druid是完全的读一致性的. Druid将数据分成叫做segment的不变

怎么比较Druid和Vertica? Vertica 类似与之前介绍的ParAccel/Redshift(Druid-vs-Redshift). 不是实时注入数据: 提供SQL的全部语法支持 另外一个很大不同是: Vertica 不适用index, 尝试利用run-length encoding和其他的压缩技术和产生不同排序的实体化副本投射系统(最大化利用run-length encoding) 不太清楚Vertica如何分发和复制数据, 所以很难说两者有什么不同

导读:本文将描述 Apache Druid 的基本集群架构,说明架构中各进程的作用.并从数据写入和数据查询两个角度来说明 Druid 架构的工作流程. 关注公众号 MageByte,设置星标点「在看」是我们创造好文的动力.公众号后台回复 "加群" 进入技术交流群获更多技术成长. Druid 是多进程架构,每种进程类型都可以独立配置,独立扩展.这样可以为集群提供最大的灵活度.这种设计还提供了强失效容忍:一个失效的组件不会立即影响另外的组件. 下面我们来深入了解 Druid 有哪些进程类型

导读:首先你将通过这篇文章了解到 Apache Druid 底层的数据存储方式.其次将知道为什么 Apache Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的特点.最后将学习到一种优雅的底层数据文件结构. 今日格言:优秀的软件,从模仿开始的原创. 了解过 Apache Druid 或之前看过本系列前期文章的同学应该都知道 Druid 兼具数据仓库,全文检索和时间序列的能力.那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力? Druid 的底层数据存储方式就是其可以实

我先说说数据库连接 数据库大家都不陌生,从名字就能看出来它是「存放数据的仓库」,那我们怎么去「仓库」取东西呢?当然需要钥匙啦!这就是我们的数据库用户名.密码了,然后我们就可以打开门去任意的存取东西了.这个时候,我们与数据库之间的连接就是「数据库连接」. 这个时候问题就来了,当我们仅仅只需要去取一个东西的时候,我们取完东西随手关上门,然后拔出钥匙,这完全是再正常不过的流程了,完全没毛病,但是,我们大部分时间是需要一件件的把仓库中的东西搬到外面停放的大卡车上,那这时候我们如果取一件东西把门锁上,然后

1. Druid是什么? Druid是Java语言中最好的数据库连接池.Druid能够提供强大的监控和扩展功能. 2. 在哪里下载druid 正式版本下载:maven中央仓库: http://central.maven.org/maven2/com/alibaba/druid/ 3. 怎么获取Druid的源码 Druid是一个开源项目,源码托管在github上,源代码仓库地址是 https://github.com/alibaba/druid.同时每次Druid发布正式版本和快照的时候,都会把源

我先说说数据库连接 数据库大家都不陌生,从名字就能看出来它是「存放数据的仓库」,那我们怎么去「仓库」取东西呢?当然需要钥匙啦!这就是我们的数据库用户名.密码了,然后我们就可以打开门去任意的存取东西了.这个时候,我们与数据库之间的连接就是「数据库连接」. 这个时候问题就来了,当我们仅仅只需要去取一个东西的时候,我们取完东西随手关上门,然后拔出钥匙,这完全是再正常不过的流程了,完全没毛病,但是,我们大部分时间是需要一件件的把仓库中的东西搬到外面停放的大卡车上,那这时候我们如果取一件东西把门锁上,然后

这个测试的目的是验证当前常用数据库连接池的性能. testcase Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement stmt = conn.preparedStatement("select 1"); ResultSet rs = stmt.executeQuery(); while (rs.next()) { } rs.close(); stmt.close(); conn.close(); test c

Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式. Druid功能介于PowerDrill和Dremel