百亿级数据的秒级复杂查询技术设计.pptx

【整体介绍】 本文主要探讨了如何在大数据场景下实现百亿级数据的秒级复杂查询技术。随着大数据时代的到来，高效处理大规模数据变得至关重要。传统的解决方案如原生Filter、HBase + Solr(ES)、Phoenix以及HBase On Cloud等存在性能、复杂度和安全性等问题，无法满足对实时性、效率和架构简洁性的要求。针对这些挑战，一种名为Pharos的新解决方案应运而生。 【架构设计】 Pharos产品设计的目标是非侵入性、高性能、通用性、架构简单以及支持事务一致性。其名称来源于古埃及的世界第一座灯塔，象征着指引方向的明灯。Pharos适用于只读场景和多读少写场景，具备T+1数据加载能力。它的设计原则包括非侵入性和架构简洁，以降低维护成本。 【研发过程】 Pharos的研发始于2018年4月，经过多个阶段的迭代，逐步完善功能。V0.1实现了单索引和多条件查询，V0.2增加了排序、分页和缓存优化，而V0.3引入了布隆索引和CBO优化，以应对更复杂的查询条件组合。 【组件构成】 Pharos系统由Client API、协调器、Server和协处理器组成。Client API负责构建查询条件，而Server和协处理器通过拦截和解析Scan对象来执行查询。Coprocessor作为核心组件，处理主要的逻辑，包括索引创建和查询优化。 【索引创建过程】 为避免Region Split破坏数据索引，Pharos在数据加载后，Region稳定时加载索引。此外，它采用了影子列族存储策略，将数据和索引分开存储在同一Region的不同列族中，降低侵入性。 【查询优化】 在百亿数据量的挑战下，Pharos V0.2的查询性能和数据加载效率下降。V0.3对此进行了改进，包括服务器端并行处理、逻辑桶和布隆索引。其中，逻辑桶策略通过KeyPrefixRegionSplitPolicy动态调整访问顺序，将具有相同前缀的Rowkey分配到同一Region，减少Region分裂。布隆索引则用于加速查询，尤其是在海量数据和低选择性查询下。 【总结】 Pharos是一个专为解决大规模数据复杂查询而设计的解决方案，它通过独特的架构和优化策略，实现了非侵入性、高性能和高度可扩展性，尤其在处理百亿级数据的场景下表现出色。其创新之处在于将查询优化、数据分布策略和索引设计紧密结合，为大数据环境下的实时查询提供了强大支持。