藏经阁-Horizontally Scalable Relational Databases with Spark.pdf

" Horizontally Scalable Relational Databases with Spark" 在这个文件中，我们可以提炼出以下几个关键知识点： 一、Citus 介绍 Citus 是一个开源的关系数据库管理系统，支持水平扩展、多租户和实时分析。它可以与 Spark 集成，以提供更好的数据处理和分析能力。 知识点：Citus 是一个开源的关系数据库管理系统，支持水平扩展、多租户和实时分析。 二、Citus 与 Spark 的集成 Citus 可以与 Spark集成，以提供更好的数据处理和分析能力。集成的步骤包括： 1. 将数据推送到 Kafka 中 2. 使用 Spark 进行数据处理和分析 3. 使用 Citus 提供实时数据服务 知识点：Citus 可以与 Spark 集成，以提供更好的数据处理和分析能力。 三、Spark SQL + HDFS 的痛点 Spark SQL + HDFS 的痛点包括： * 多用户 * 查询延迟 * 可变行 * 相关写入的 Co-locating 知识点：Spark SQL + HDFS 存在多用户、查询延迟、可变行和相关写入的 Co-locating 等痛点。 四、关系数据库的痛点 关系数据库的痛点包括： * 无模式数据 * 横向扩展而不牺牲性能 * 聚合操作 * 连接操作 * 事务处理 知识点：关系数据库存在无模式数据、横向扩展而不牺牲性能、聚合操作、连接操作和事务处理等痛点。 五、无模式数据的处理 无模式数据可以使用 JSONB 数据类型来存储和处理。例如，创建一个无模式表，插入数据，然后使用GIN索引来提高查询性能。 知识点：无模式数据可以使用 JSONB 数据类型来存储和处理，并使用GIN索引来提高查询性能。 六、水平扩展的实现 水平扩展可以通过 Citus 来实现。Citus 可以将数据分布式存储在多个节点上，以提高查询性能和可扩展性。 知识点：水平扩展可以通过 Citus 来实现，以提高查询性能和可扩展性。 这个文件介绍了 Citus 和 Spark 的集成，以提供更好的数据处理和分析能力，并讨论了 Spark SQL + HDFS 和关系数据库的痛点，以及无模式数据的处理和水平扩展的实现。