HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。 HBase是一个数据模型,类似于谷歌的Bigtable设计,可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统(HDFS)提供的容错能力。 它是Hadoop的生态系统,提供对数据的随机实时读/写访问,是Hadoop文件系统的一部分。我们可以直接或通过HB
因此,挖掘数据库内核技术的潜力,通过系统性的优化手段,实现海量数据的高效访问,是提升整体系统竞争力的关键。 本文针对YashanDB数据库,通过深入分析其架构与核心技术,解析其如何支持海量数据场景下的高效查询,提供系统的技术方法与优化策略,帮助开发与运维人员提升对该技术体系的理解和应用能力。 YashanDB核心技术解析 多...
本文由微信技术团队仇弈彬分享,原题“微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms?”,本文进行了内容修订和排版优化。 1、引言 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
出现这个现象可能是因为每个页面数据都会带上几天前的数据对比来展示。异常检测模块每次会对比大约 7 天数据的曲线，造成了对大量的非实时数据进行查询。4、优化分析2：数据层架构 分析完用户习惯，再看下目前的数据层架构。多维监控底层的数据存储/查询引擎选择了 Apache-Druid 作为数据聚合、存储的引擎，Druid 是一...
本文由微信技术团队仇弈彬分享,原题“微信海量数据查询如何从1000ms降到100ms?”,本文进行了内容修订和排版优化。 1、引言 微信的多维指标监控平台,具备自定义维度、指标的监控能力,主要服务于用户自定义监控。作为框架级监控的补充,它承载着聚合前 45亿/min、4万亿/天的数据量。
前面已经讲过Mysql实现海量海量数据存储查询时,主要有几个关键点,分表,分库,集群,M-S,负载均衡。 其中分库分表是很重要的一点。分库是如何将海量的Mysql数据放到不同的服务器中,分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。 数据划分可有多种方式,找到一个主键后,可以按号段分,也可以Hash取模分,也可以选...
2.拆分子查询请求+Redis Cache 这个方案相较于 v1,增加了为每个子查询请求维护了一个结果缓存,存储在 Redis 中: 假设获取 7*24h 的数据,Peon 节点个数为 3,如果命中缓存,只会产生 3 次 Druid 的 Segments I/O (最近的 30min)数据,相较几百次 Segments I/O 会大幅减少。
Mycat是数据库中间件,所谓中间件数据库中间件是连接Java应用程序和数据库中间的软件。 1.2 为什么要用Mycat 我们现在普遍的Java应用程序都是直接连接了MySQL软件进行读写操作,也就是我们在Java中的配置文件等定义了mysql的数据源,直接连接到了我们的mysql软件,但是当某些情况下我们可能需要用到了多个数据库,这个时候我...
说的通俗易懂点，就是我们通过把用户的后六位数据冗余到订单号里。这样的话，我们就可以按照用户 ID 后六位进行分库分表，并且将分片键定义为用户 ID 和订单号，只要查询中携带这两个字段，我们就取用户 ID 后六位进行查找分片表的位置。这样我们就可以很好支持分库分表需求了，同时能满足用户和订单号两种查询...
项目方案:海量数据Hive快速查询 1. 项目背景 在大数据领域,处理海量数据是一个常见的需求。Hive作为一种分布式数据仓库,广泛应用于大规模数据存储和查询场景中。然而,当数据量增长到海量级别时,Hive查询的性能往往会受到影响,导致查询变得缓慢。本项目方案旨在解决海量数据Hive快速查询的问题。