CarbonData实践与优化：提升入库和查询效率

"CarbonData_meetup_shenzhen_20181201_v1.1.2" 本文主要探讨了Apache CarbonData在实际业务中的应用与优化，特别是其在华为SmartCare产品大数据平台中的实践。CarbonData是一种高效的大数据存储和分析框架，它与Spark、Presto等计算引擎深度集成，旨在提供快速的查询性能和低资源消耗。 1. **业务介绍与技术选择** - 业务规模：每天处理的数据量超过100TB，且每年增长30%，涉及上百亿条记录和300多个字段。 - 技术需求：需要支持SQL查询，提供交互式查询能力，以及进行大型分析，并且要支持多租户。 - 原有问题：最初采用Impala+Parquet的组合，但存在入库慢、数据倾斜、查询性能不佳等问题。 2. **对CarbonData的优化** - **入库优化**： - 通过增加任务并减少批次，将大数据转化为小数据处理，提升了入库速度。 - 使用CarbonData的压缩和列存储特性，减少了数据的磁盘占用和I/O。 - **查询优化**： - 利用CarbonData的索引机制（包括内置索引、外置索引和分桶索引）优化查询性能，使得查询速度显著提升。 - 利用列存、分区策略，跳过不需要处理的数据，降低资源消耗。 3. **为什么选择CarbonData** - CarbonData作为一种Hadoop原生的列存文件格式，提供了丰富的索引选项，与Spark和Presto等计算引擎深度集成。 - 它扩展了Spark SQL的语法，提供数据管理功能，通过计算引擎优化查询和计算，降低了数据膨胀，提升了性能。 - CarbonData具有良好的可扩展性和易集成性，且足够开放，可以适应不断演化的业务需求。 4. **总体优化效果** - 查询性能：经过优化后，查询性能提升一倍以上。 - 入库性能：提升了2倍，从35MB/s/Node提升至101MB/s/Node。 - 资源效率：端到端I/O减少了40%以上，通过引入Zstd压缩，进一步降低了数据存储的成本。 总结，CarbonData是应对大规模数据分析挑战的有效工具，尤其在提升数据处理速度、降低资源消耗方面表现出色。通过入库和查询的优化，CarbonData在华为SmartCare产品大数据平台中实现了显著的性能提升，满足了业务对快速查询和高效存储的需求。