Hugetable技术培训教材.ppt
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1、技术培训2016年1月第1页,共39页。大数据平台技术概述 批处理型大数据技术:批处理型大数据技术:适合利用大规模集群处理海量规模数据,一般并发度适合利用大规模集群处理海量规模数据,一般并发度较低,任务响应时间为分钟或小时级;较低,任务响应时间为分钟或小时级;相关技术:、相关技术:、实时实时/准实时型大数据技术:准实时型大数据技术:集群规模可大可小,处理交互式或高并发任务,响应集群规模可大可小,处理交互式或高并发任务,响应时间在毫秒或秒级别;时间在毫秒或秒级别;相关技术:、相关技术:、混合型:混合型:设计上试图同时满足上述两种类型数据处理要求,可设计上试图同时满足上述两种类型数据处理要求,可能
2、需要克服一定的技术瓶颈;能需要克服一定的技术瓶颈;相关技术:、相关技术:、第2页,共39页。基础第3页,共39页。基础第4页,共39页。架构定义:存储和管理大规模结构化数据的数据仓库系统,实现对应用数据集的模型定义、存储组织、索引、查询和统计分析功能。数据存储和管理:主要使用存储引擎;支持海量结构化、半结构化数据的存储和管理。数据导入导出:采用分布式加载工具,未来集成进实现。功能的一部分。数据统计分析:提供92兼容的查询接口、基本统计能力,并行分析。集成多种开源查询引擎,并支持基于代价查询优化。系统管理:集成的系统监控、数据管理、用户管理、日志和告警等。数据备份恢复:支持高性能的数据库/表备份
3、和恢复。第5页,共39页。基础第6页,共39页。组件自动化部署工具导入导出工具编译打包工具加载工具自动化测试工具开发者工具包一致性检验工具 外围工具 SQL引擎ScanMR关系型数据库分布式文件系统分布式 监控/管理元数据存储索引存储查询能力存储能力数据存储第7页,共39页。组件 元数据管理模块 第8页,共39页。组件&处理模块备份还原建表、建索引/权限管理用户管理自定义、处理模块,这部分主要处理自定义的命令,可以灵活添加修改。第9页,共39页。模块 引擎表模块索引查询读取:的核心模块,主要工作是表的增、删改、查,导入等。导入:第10页,共39页。组件 存储引擎模块为了满足不同应用领域对数据存
4、储的要求,在提供统一访问接口的前提下,底层支持多种特性不同的数据存储引擎。引擎名称特点适合场景引擎名称特点适合场景()纯文本格式;原始文件可直接入库,支持多种压缩算法。入库效率要求高;数据在多应用间共享,且其他应用要求文本存储。()行-列混合存储方式;支持多种压缩算法。对数据入库压缩比有较高要求;数据查询针对特定列执行。()对数据局部排序的行存引擎,支持多种压缩方法;支持丰富的索引机制。同时具有精确定位和海量数据分析需求的场景。数据实时入库,保证行级的数据一致性,具有一定的幵发能力。数据有需求,且幵发用户较多的场景。第11页,共39页。组件 索引模块 1(,(,)部分详单类应用要求在短时间内获
5、取对海量数据的精确匹配查询结果,现有开源数据仓库系统系统无法满足。()134993885232913500000004000110241349938852329,135000000040001,1024134993885677013500000049000220481349938856770,135000000490002,204813499388543971350000010800015121349938854397,135000001080001,51213499388552751350000012700031281349938855275,135000001270003,128第12页,
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