如何做好大数据的实时复杂查询

来源:互联网  作者:杨宏玉
2015/2/11 11:02:25
在过去的几年里,我们生活中几乎每一个功能都依赖于实时应用。无论是通过社交媒体更新我们的朋友圈,在线购物,还是等待客户服务的立即回应,我们已经变得越来越依赖快速有效的得到我们想要的信息。

本文关键字: 实时应用 大数据

在过去的几年里,我们生活中几乎每一个功能都依赖于实时应用。无论是通过社交媒体更新我们的朋友圈,在线购物,还是等待客户服务的立即回应,我们已经变得越来越依赖快速有效的得到我们想要的信息。

然而我们不知道的是,这其中存在几个挑战:

在这些系统中流动着的大量数据

·需要一个高度可用的应用程序和数据存储

·高性能的要求·支持复杂查询。

·事务支持

我们可以尝试把这些挑战转化为3个部分:大数据,实时性和复杂查询。

第一个挑战-大数据

从大数据开始,要解决这些问题,我们有很多可以利用的解决方案。 最流行的解决方案是NoSQL数据库和Hadoop。 它们属于分布式环境,其中存在多个包含数据的分区。 通过分区间的复制,以确保在某一台服务器宕机时,我们可以从另一台服务器获取数据(大多数是最终一致的,这意味着副本可能没有最新的数据更新,但是这属于另外的讨论范畴)。 那么,如果我们采用这些NoSQL数据库,我以很容易地克服数据量和高可用性问题所带来的挑战。 它也是一种可扩展的解决方案,可以添加更多的计算和存储资源,这些将能够支持更多的数据和吞吐量。

第二个挑战-实时

实时是面临的主要挑战。目前主流的解决方案主要是基于磁盘的,这意味着没有对实时部分的支持,面对复杂的查询可能需要几分钟,有时甚至更多。 这就是为什么我们需要内存数据网格,它在内存中存储了部分数据或全部数据。 当数据存储在内存中,计算是可以做到非常快速的使用RAM而不是I / O访问。

但这种解决方案也不是那么容易。 我们也许可以在RAM中存储几个TB数据,但如果我们有更多的数据,那怎么办? 比如说50TB ......即使如今RAM变得便宜得多,但50TB也将是非常昂贵的。 此外,这也导致管理一个数据网格集群的机器数量过多。 一些内存数据网格解决方案提供了另一种方法,在磁盘中存储一些非活跃的数据。

固态硬盘可以为我们提供一个将二者合二为一的机会,前提是我们使用正确。虽然SSD并不像RAM一样快,但它比正常的磁盘快得多,而且比RAM便宜很多。 现在有2种方式,我们可以利用固态硬盘来实现非常大的集群和实时复杂查询:

*快速索引模式 - 我们将查询的字段存储在RAM中,将其余部分都存储在SSD上。 例如,如果我们有一个包含很多字段的大对象,我们只能在RAM中存储其中的一些索引,将一些次要字段存储在固态硬盘中,所以相比于常规磁盘,我们依然可以在它们之上进行非常快的查询。

*热数据---最近被使用的对象将被存储在RAM中,其他对象将被放入SSD。 这种方法还可能具有实时性的挑战,因为查询引擎在SSD上进行需要全部数据的复杂运算,而不是在RAM上。

第三个挑战-复杂查询

还剩下复杂查询这部分挑战,大多数应用在关系型数据库中有实时分析的需求,我们可以很容易地通过聚合查询实现 (avg, min, max, sum, group by)。而分布式环境中,这要复杂得多,因为数据在集群的分区中,聚和就意味着我们要么需要把所有的数据传输到客户端(这不是一种好的选择,因为它实在是太多了)或使用MapReduce逻辑模型,使用Map Reduce逻辑模型是一种不错解决方案,只不过没有简单SQL group by来的更直观而已。

责编:李玉琴
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