解密 云HBase时序引擎OpenTSDB 优化技术

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当然有!我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿可不可不还可以 把压缩的逻辑放上去去HBase内部人员去。由于HBase一种就可不可不还可以 对HFile做合并工作,这原来HBase一种就会读写数据文件,这每段对HDFS的IO越多再少,而我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿通过hook在HBase读出数据后,替换掉要写入的数据(即压缩好的数据)。

很明显,每个KV都记录了rowX,那rowX之后4个 空间浪费。这种 空间不仅影响成本,还影响查询速率单位单位(毕竟数据多了)。压缩做的事情之后把多个小KV合成4个 大KV,减少这每段浪费。之后压缩的原来会涉及到对HBase的“读-写-删”,这之后整点HBase IO流量的来源。

没了我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿有没了辦法 ,既做压缩,一同又消除这每段HBase IO呢?

没了云上的用户怎么可不还可以构建4个 存储海量数据的时序数据库呢?笔者这里推荐使用 云HBase + OpenTSDB 方案。云HBase是使用阿里多年优化过的HBase内核版本,本文不作越多介绍,详情请看产品主页。

OpenTSDB是一款基于HBase构建的时序数据库,它的数据存储完整交给HBase,一种没了任何数据存储。所有节点是对等的,之后部署起来觉得是非常方便的。由于基于HBase,之后一种就具备了横向扩展,存储海量数据的能力。常见的部署模式有2种,一种分离部署,一种混合部署。

它们长度默认是4个字节,即最多没了分配 2^24=16777216 个UID。可不可不还可以 通过哪些地方地方参数调整:



实现里面这种 功能,当然可不可不还可以 一定内核开发量。特大喜讯为何写是通过云HBase购买页面购买的时序引擎,由于自带了上述功能。不管是分离部署模式,还是混合部署模式。

这种 功能的好处显而易见,消除峰值节省成本,提升集群稳定性。原来我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿对4个 现有的HBase集群空闲资源需求就后该 没了高了,完整可不可不还可以 复用了。下面是使用此功能后,同样只做写入的测试集群的流量情形:

查询的原来会并发 tsd.storage.salt.buckets   个Scanner到HBase上,但由于这种 配置越多,对查询影响比较大,容易打爆HBase。这里觉得是4个 权衡,写入热点和查询压力。默认20觉得我这种 人觉得不为何多,配置3~8就差越多了,当然实际效果还和metric设计有关,由于在4个 metric里设计了之后时间线,那就得配置之后bucket。在4个 metric中设计越多时间线,会影响OpenTSDB的查询速率单位单位,之后不建议没了做。

这种 参数也是设置了就没了改的,之后也是要一之后之后刚开始 规划好。

过去14个 月时序数据库(Time Series DBMS)热度不断增长



            

  OpenTSDB                                                                  HBase

没了我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿通过 band.heartbeat  + id=1  就能查询到编为1的手环挂接到的心跳信息。

salt这种 东西最好根据这种 人HBase集群规模去配置,它4个 配置:

前面提到过OpenTSDB一行一小时的特点,没了一行里会有之后KV。表表皮上看起来好像没哪些地方问題,或者实际上对比逻辑视图和物理视图我应该 发现这种 问題。

一根时间线由 Metirc + 多个tag 唯一选取,时间线上会有源源不断的数据点(Data Point)写入,数据点由时间戳和值组成。OpenTSDB支持秒级(10位整数),毫秒级别(13位整数)一种时间精度。

OpenTSDB有个很常见或者很麻烦的问題,之后整点原来对HBase对流量冲击。下面2张图是我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿4个 测试集群只做写入对效果:

举个例子,比如我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿监控4个 手环挂接的心跳信息,没了我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿可不可不还可以 原来定义:

混合部署,即TSDB应用应用应用程序和RS在4个 VM内。适合时序业务较重,可不可不还可以 独享HBase。

时间如流水,一去不复返。自古不乏对时间流逝的感慨,而现代由于有之后技术记录流逝的过去。我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿可不可不还可以 拍照,可不可不还可以 录像,当然还可不可不还可以 用时序数据库!

salt:打散同一metric不一同间线的热点

metric, tagK, tagV:实际存储的是字符串对应的UID(在tsdb-uid表中)

timestamp:每小时数据位于一行,记录的是每小时整点秒级时间戳



注意

集群由于写过数据后就无法修改,之后最好是一之后之后刚开始 就选取好,建议4个 字节。由于使用压缩技术后,RowKey多占的好多个字节可不可不还可以 忽略,下文会提到。

这种 设计有好多个特点:

。首先我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿要明白OpenTSDB为何要做压缩?在压缩些哪些地方东西?

独立部署,即与多个业务共享4个 HBase。适合时序业务较小,由于用不满HBase资源。

这里我们歌词 我们歌词 我们歌词 儿儿后该 有问題,直接通过qualifier长度是4还是2不就能判断是秒级精度的数据点,还是毫秒了么?为何还可不可不还可以 MS flag原来4个 标记信息?阅读下面的“压缩”每段,就能知道为哪些地方。

时序数据库是专门存放随着时间推移而不断变化的数据。近些年,随着IoT等概念的流行,时序数据库成为数据库4个 相对独立的领域逐渐受到重视,广泛应用于物联网、监控系统、金融、医疗和零售等多种场景。

逝者如斯夫,不舍昼夜。

                                                       —— 孔子

上述2种模式,云HBase产品都能提供支持。



可不可不还可以 就看会4个 数倍流量的爆发,要持续之后可不可不还可以 消化。

这是列名(HBase中称为qualifier)的格式,可不可不还可以 就看毫米级可不可不还可以 多出4个 字节。但由于你的挂接间隔没了精确到毫秒级别,那请一定使用秒级(10位整数)。Value没了存储整数和浮点,之后4个 bit存储Float flag。