Amazon Timestream for LiveAnalytics 与 Apache Pinot

Amazon Timestream for LiveAnalytics 概述

Timestream for LiveAnalytics 是 AWS 开发的完全托管的无服务器时间序列数据库服务。Amazon Timestream for LiveAnalytics 于 2020 年推出，专为处理时间序列数据而设计，使其成为需要高摄取率、高效存储和快速查询功能的物联网、监控和分析应用程序的理想选择。作为 AWS 生态系统的一部分，Timestream for LiveAnalytics 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，简化了在云中构建和部署时间序列应用程序的过程。AWS 还提供 Timestream for InfluxDB，它是 InfluxDB 的托管版本，与 InfluxDB 2.x API 兼容，并 与 InfluxData 合作发布。

Apache Pinot 概述

Apache Pinot 是一种实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟响应复杂的分析查询。它最初由 LinkedIn 开发，后来于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，为大型数据集上的复杂查询提供近乎瞬时的响应。它被多家大型组织使用，例如 LinkedIn、Microsoft 和 Uber。

Amazon Timestream for LiveAnalytics 用于时间序列数据

Amazon Timestream for LiveAnalytics 专为处理时间序列数据而设计，使其成为各种需要高摄取率和高效存储的应用程序的合适选择。其双层存储架构，包括内存存储和磁盘存储，允许用户根据数据年龄和访问模式管理数据保留并优化存储成本。此外，Timestream 支持类似 SQL 的查询，并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得见解。

Apache Pinot 用于时间序列数据

Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取功能，是处理时间序列数据的可靠选择。Pinot 能够从 Apache Kafka 等流媒体摄取数据，确保时间序列数据可以在生成时进行分析，此外还可以选择批量摄取数据。

Amazon Timestream for LiveAnalytics 关键概念

• 内存存储：在 Amazon Timestream for LiveAnalytics 中，内存存储是一个组件，用于在内存中存储最近的、可变的时间序列数据，以便快速查询和分析。
• 磁盘存储：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁盘存储负责在磁盘上存储历史的、不可变的时间序列数据，以便进行经济高效的长期存储。
• 生存时间 (TTL)：Amazon Timestream for LiveAnalytics 允许用户在其时间序列数据上设置 TTL，这决定了数据在内存存储中保留多长时间，然后才会被移动到磁盘存储或删除。

Apache Pinot 关键概念

• 段：段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式，包含表数据的子集。
• 表：Pinot 中的表是段的集合。
• 控制器：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
• Broker：Broker 负责接收查询，将其路由到适当的服务器，并将结果返回给客户端。
• 服务器：服务器存储段并处理这些段上的查询。

Amazon Timestream for LiveAnalytics 架构

Amazon Timestream for LiveAnalytics 构建在无服务器分布式架构之上，该架构支持类似 SQL 的查询功能。其数据模型专门为时间序列数据量身定制，使用带时间戳的记录和灵活的模式，可以适应不同的数据粒度和维度。Timestream 架构的核心组件包括内存存储和磁盘存储，它们共同管理数据保留、存储和查询。内存存储针对快速查询最近的数据进行了优化，而磁盘存储为历史数据提供了经济高效的长期存储。

Apache Pinot 架构

Pinot 是一种分布式列式数据存储，它使用混合数据模型，结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的功能。其架构由三个主要组件组成：控制器、Broker 和服务器。控制器管理元数据和集群操作，而 Broker 处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。