CarbonData实时查询引擎的存储与计算分离架构
发布时间: 2023-12-19 08:09:10 阅读量: 8 订阅数: 19
# 一、引言
## 1.1 背景介绍
## 1.2 CarbonData实时查询引擎的重要性
## 1.3 目的和意义
### 二、CarbonData实时查询引擎概述
2.1 CarbonData简介
2.2 实时查询引擎的特点
2.3 存储与计算分离架构的作用
### 三、存储与计算分离架构的理论基础
#### 3.1 存储与计算分离的概念
存储与计算分离是指将数据存储和数据计算分开部署在不同的计算节点上,通过网络进行数据交互,而不是在同一台机器上进行存储和计算。在传统的架构中,存储和计算是耦合在一起的,而存储与计算分离的架构可以充分利用集群资源,实现弹性扩展和灵活部署。通过存储与计算分离,可以提高系统的并发能力和容错性,同时降低系统的整体成本。
#### 3.2 分离架构带来的优势
存储与计算分离架构带来了以下几点优势:
- **资源隔离**: 存储与计算分离可以避免存储和计算相互竞争资源,提高了集群的稳定性和可靠性。
- **弹性扩展**: 可以根据实际需求分别扩展存储节点和计算节点,灵活调整集群规模,提高系统的扩展性。
- **灵活部署**: 存储与计算分离可以实现存储和计算节点的独立部署,根据需求选择不同规格的硬件,灵活配置集群规模和性能。
- **优化成本**: 通过存储与计算分离架构,可以根据实际需求灵活配置存储和计算资源,降低系统的整体成本。
#### 3.3 存储与计算分离在CarbonData中的应用
CarbonData实时查询引擎采用了存储与计算分离的架构,将数据存储和查询计算进行了分离。数据存储在分布式文件系统中,而查询计算则由分布式计算引擎进行处理。这种架构能够充分发挥集群的计算和存储能力,提高系统的并发能力和扩展性,同时降低了系统的整体成本。
以上是第三章的章节内容,如果需要继续了解其他章节的内容,请随时告诉我。
### 四、CarbonData存储与计算分离架构的设计与实现
#### 4.1 存储层设计
在CarbonData的存储与计算分离架构中,存储层扮演着承载数据、提供数据存储和管理服务的重要角色。存储层的设计主要包括以下几个方面:
##### 数据存储格式设计
CarbonData存储层采用列式存储格式,将数据按列存储在文件中,以提升查询性能和压缩比。同时支持数据字典编码和压缩技术,进一步减小存储空间。
```java
// 示例 Java 代码
public class DataStorageFormat {
String[] columns;
String storageType;
public DataStorageFormat(String[] columns, String storageType) {
this.columns = columns;
this.storageType = storageType;
}
public void stor
```
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