基于mdrill的大数据分析
数据越来越多,传统的关系型数据库支撑不了,分布式数据仓库又非常贵。几十亿、几百亿、甚至几千亿的数据量,如何才能高效的分析? mdrill的特性1.满足大数据查询需求:adhoc每天的数据量为30亿条,随着日积月累,数据会越来越大,mdrill采用列存储,索引,分布式技术,适当的分区等满足用户对数据的实时在线分析的需求。2.支持增量更新:离线形式的mdrill数据支持按照分区方式的增量更新。 3.支持实时数据导入:在仅有10台机器的情况下,支持每天10亿级别(高峰每小时2亿)的实时导入。 4.响应时间快:列存储、倒排索引、高效的数据压缩、内存计算,各种缓存、分区、分布式处理等等这些技术,使得mdrill可以仅在几秒到几十秒的时间分析百亿级别的数据。 5.低成本:目前在阿里adhoc仅仅使用10台48G内存的PC机,但确存储了超过千亿规模的数据。 6.全文检索模式:在mdrill的全文检索模式数据可以直接存储在hdfs中,并且以每天160亿*70维度的数据增量提供全文检索服务(注:该模式下不能进行统计,只能进行关键词匹配查询数据明细) mdrill的定位大数据 要数据量大,几十亿上百亿。 多维分析 要任意维度组合与过滤 即席查询 要查询快,秒级响应。 资源列表
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