操作底层资源,比如建库建表,能力可插拔- Q&A Service:问答系统相关能力,支持对元数据的字段含义、使用场景等提问和回答,能力可插拔- ML Service:负责封装与机器学习相关的能力,能力可插拔- API Layer:以RESTful API的形式整合系统中的各类能力### 存储层针对不同场景,选用的不同的存储:- Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当...
Atlas的底层使用JanusGraph做图引擎。JanusGraph 是基于Gremlin 图查询语义实现的计算引擎,其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当火山引擎 DataLeap 研发人员将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能都遇到了比较大的问题。我们做了部分源码的修改,这边介绍其中比较重要的两个,更多细节请参照后续的文章。### 读优化:**开...
Atlas的底层使用JanusGraph做图引擎。JanusGraph 是基于Gremlin 图查询语义实现的计算引擎,其底层存储支持HBase/Cassadra/BerkeleyDB等KCV结构的存储,同时,使用ElasticSearch作为索引查询支持。当我们将越来越多的元数据接入系统,图存储中的点和边分别到达百万和千万量级,读写性能都遇到了比较大的问题。我们做了部分源码的修改,这边介绍其中比较重要的两个,更多细节请参照后续的文章。### **读优化:开启MutilPreFetch 能力...
结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。... 并且 IO 操作可以异步化,这样做能够更充分的利用 CPU。## 资源隔离Serving 与 AP 的 Workload 相差较大,因此资源隔离对于混合 Workload 的场景十分重要,Krypton 实现了两级的资源隔离策略。![picture.image...
## 一、前言- 使用 ElasticSearch(简称 es) 的过程中,经常有一些临时查询(如 排查问题、验证效果),一个趁手的可视化工具 可以提高工作效率。- 个人倾向于 免费(最好开源)、易于安装(如 浏览器插件),`es-client` ... (https://github.com/mobz/elasticsearch-head)- 多年前 刚接触es时,用的工具,浏览器插件 方式安装,简单方便,**只能保存 1个集群的连接信息**- 集群、索引方面的功能可以,**数据浏览、基本查询 功能偏弱**- 顶部...
操作底层资源,比如建库建表,能力可插拔* Q&A Service:问答系统相关能力,支持对元数据的字段含义、使用场景等提问和回答,能力可插拔* ML Service:负责封装与机器学习相关的能力,能力可插拔* API Layer:以RESTful API的形式整合系统中的各类能力 **存储层**针对不同场景,选用的不同的存储:* Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase* Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当前使用...
Elasticsearch 可视化管理工具,通过 Cerebro 能够实时监控集群负载、节点资源、索引分布等信息。目前支持开启 Cerebro,并为 Cerebro 提供公网访问、添加访问白名单等能力。 新增 开启 Cerebro 配置 Cerebro 公网访问 配置 Cerebro 公网 IP 白名单 任务中心 提供任务中心功能,将会记录一些重要的、非即时的实例操作,比如创建实例、变更实例、修改配置、安装插件等多种操作。 新增 查看任务进度 企业级 SQL 分析 云搜索服务...
操作底层资源,比如建库建表,能力可插拔- Q&A Service:问答系统相关能力,支持对元数据的字段含义、使用场景等提问和回答,能力可插拔- ML Service:负责封装与机器学习相关的能力,能力可插拔- API Layer:以RESTful API的形式整合系统中的各类能力### 存储层针对不同场景,选用的不同的存储:- Meta Store:存放全量元数据和血缘关系,当前使用的是HBase- Index Store:存放用于加速查询,支持全文索引等场景的索引,当...
# 一、前言本文分享了在工作中关于 ElasticSearch 的一些使用建议。 **和其他更偏向手册化更注重结论的文章不同,本文将一定程度上阐述部分建议背后的原理及使用姿势参考,避免流于表面,只知其然而不知其所以然。** 如有不当的地方,欢迎指正!## 二、查询相关## 充分利用缓存* **分片查询缓存(Shard Request Cache)**ES 层面的缓存实现,封装在 IndicesRequestCache 类中。缓存的 Key 是整个客户端请求,缓存内容为单个分片...
结果通过 ETL 导入到 HBase/ES/ClickHouse 等系统提供在线的查询服务。对于实时链路, 数据会直接进入到 HBase/ES 提供高并发低时延的在线查询服务,另一方面数据会流入到 ClickHouse/Druid 提供在线的查询聚合服务。... 并且 IO 操作可以异步化,这样做能够更充分的利用 CPU。 **资源隔离**Serving 与 AP 的 Workload 相差较大,因此资源隔离对于混合 Workload 的场景十分重要,Krypton 实现了两级的资源隔离策略。...
index_patterns =logs-* 说明 以"logs-" 开头的索引,将具备这个 template 所配置的mapping 和 setting。3. order 指的是索引应用模板的顺序,1 表明此模板优先级为最高。```jsonPUT _template/logs_template{ "index_patterns": "logs-*", "order": 1, "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "host_name": { "type": "keywo...
index_patterns =logs-* 说明 以"logs-" 开头的索引,将具备这个 template 所配置的mapping 和 setting。3. order 指的是索引应用模板的顺序,1 表明此模板优先级为最高。```jsonPUT _template/logs_template{ "index_patterns": "logs-*", "order": 1, "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 1 }, "mappings": { "properties": { "host_name": { "type": "keywo...
Hbase、fusion(滴滴自研 KV 存储) 三种存储引擎,对于维表数据比较少的情况可以使用 MySQL,对于单条数据大小比较小,查询 QPS 比较高的情况,可以使用 fusion 存储,降低机器内存资源占用,对于数据量比较大,对维表数据... 在具体操作中,对于 pv 类指标使用 Stream SQL 实现 1 分钟汇总指标作为最小汇总单位指标,在此基础上进行时间维度上的指标累加;对于 uv 类指标直接使用 druid 数据库作为指标汇总容器,根据业务方对汇总指标的及时性...