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Google Dremel ( 如何能 3 秒分析 1PB) 随着 Hadoop 的流行, 大规模的数据分析系统已经越来越普及 数据分析师需要一个能将数据 玩转 的交互式系统 如此, 就可以非常方便快捷的浏览数据, 建立分析模型 Dremel 系统有下面几个主要的特点 : Dremel 是一个大规模系统 在一个 PB 级别的数据集上面, 将任务缩短到秒级, 无疑需要大量的并发 磁盘的顺序读速度在 100MB/S 上下, 那么在 1S 内处理 1TB 数据, 意味着至少需要有 1 万个磁盘的并发读! Google 一向是用廉价机器办大事的好手 但是机器越多, 出问题概率越大, 如此大的集群规模, 需要有足够的容错考虑, 保证整个分析的速度不被集群中的个别慢 ( 坏 ) 节点影响 Dremel 是 MR 交互式查询能力不足的补充 和 MapReduce 一样,Dremel 也需要和数据运行在一起, 将计算移动到数据上面 所以它需要 GFS 这样的文件系统作为存储层 在设计之初,Dremel 并非是 MapReduce 的替代品, 它只是可以执行非常快的分析, 在使用的时候, 常常用它来处理 MapReduce 的结果集或者用来建立分析原型 Dremel 的数据模型是嵌套 (nested) 的 互联网数据常常是非关系型的 Dremel 还需要有一个灵活的数据模型, 这个数据模型至关重要 Dremel 支持一个嵌套 (nested) 的数据模型, 类似于 Json 而传统的关系模型, 由于不可避免的有大量的 Join 操作, 在处理如此大规模的数据的时候, 往往是有心无力的 Dremel 中的数据是用列式存储的 使用列式存储, 分析的时候, 可以只扫描需要的那部分数据的时候, 减少 CPU 和磁盘的访问量 同时列式存储是压缩友好的, 使用压缩, 可以综合 CPU 和磁盘, 发挥最大的效能 对于关系型数据, 如果使用列式存储, 我们都很有经验 但是对于嵌套 (nested) 的结构,Dremel 也可以用列存储, 非常值得我们学习 Dremel 结合了 Web 搜索和并行 DBMS 的技术 首先, 他借鉴了 Web 搜索中的 查询树 的概念, 将一个相对巨大复杂的查询, 分割成较小较简单的查询 大事化小, 小事化了, 能并发的在大量节点上跑 其次, 和并行 DBMS 类似,Dremel 可以提供了一个 SQL-like 的接口, 就像 Hive 和 Pig 那样 http://www.yankay.com/google-dremel-rationale/

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