Spark 大规模关系数据库架构设计与实现

Horizontally Scalable Relational Databases with Spark 在 Spark Summit 2017 上，Cody Koeninger 分享了题为《Horizontally Scalable Relational Databases with Spark》的演讲，深入分析了 Citus、Spark SQL 和 HDFS 的痛点及解决方案。下面是该演讲的知识点总结： **Citus 简介** Citus 是一个开源的关系型数据库扩展，可以实现水平扩展，满足大规模数据处理的需求。Citus 基于 PostgreSQL，提供了标准的 PostgreSQL interface，可以与 Spark 无缝集成。 Citus 的特点包括： * 标准的 PostgreSQL 接口 * 跨多个节点分区 * 可以与 Spark 集成 * 适合实时分析和多租户应用 * 开源，提供商业支持 **Citus 和 Spark 的集成** Citus 可以与 Spark 无缝集成，实现大规模数据处理。集成流程包括： 1. 将数据推送到 Kafka 2. 使用 Spark 处理数据 3. 使用 Citus 提供的关系型数据库存储数据 4. 实现实时分析和报表生成 **Spark SQL 和 HDFS 的痛点** Spark SQL 和 HDFS 是大规模数据处理的常用技术栈，但是它们也存在一些痛点，包括： * 多用户并发访问 * 查询延迟 * 可变行数据 * 连接相关写操作 **关系型数据库的痛点** 关系型数据库也存在一些痛点，包括： * 无模式数据 * 水平扩展而不失去事务性 * 聚合操作 * 连接操作 * 事务处理 **解决方案** 为了解决上述痛点，Citus 和 Spark 提供了相应的解决方案，包括： * 使用 Citus 实现水平扩展 * 使用 Spark SQL 实现大规模数据处理 * 使用 HDFS 实现分布式存储 * 使用关系型数据库实现事务处理 **实践示例** 演讲中还提供了一个实践示例，演示了如何使用 Citus 和 Spark 实现大规模数据处理。示例包括： * 创建一个无模式表 * 添加数据 * 创建索引 * 实现数据分析和报表生成 该演讲深入分析了 Citus、Spark SQL 和 HDFS 的痛点及解决方案，为大规模数据处理提供了有价值的参考。