Google BigQuery 与 Apache Pinot

Google BigQuery 概述

Google BigQuery 是由 Google Cloud 开发的完全托管、无服务器的数据仓库和分析平台。BigQuery 于 2011 年推出，旨在处理大规模数据处理和查询，使用户能够实时分析海量数据集。BigQuery 专注于性能、可扩展性和易用性，适用于广泛的数据分析用例，包括商业智能、日志分析和机器学习。

Apache Pinot 概述

Apache Pinot 是一个实时分布式 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，并于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析，可对大型数据集上的复杂查询提供近乎瞬时的响应。包括 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 在内的多家大型组织都在使用它。

Google BigQuery 用于时间序列数据

BigQuery 可用于存储和分析时间序列数据，尽管它更侧重于传统的数据仓库用例。对于需要低延迟响应时间的用例，BigQuery 可能会显得吃力

Apache Pinot 用于时间序列数据

由于其列式存储和实时摄取功能，Apache Pinot 是处理时间序列数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流式数据源摄取数据的能力确保了时间序列数据可以在生成时进行分析，此外还提供了批量摄取数据的选项。

Google BigQuery 关键概念

与 Google BigQuery 相关的一些重要概念包括

• 项目 (Projects)：BigQuery 中的项目代表资源的顶层容器，例如数据集、表和视图。
• 数据集 (Datasets)：数据集是 BigQuery 中表、视图和其他数据资源的容器。
• 表 (Tables)：表是 BigQuery 中的主要数据存储结构，由行和列组成。
• 模式 (Schema)：模式定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。

Apache Pinot 关键概念

• 段 (Segment)：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 (Table)：Pinot 中的表是段的集合。
• 控制器 (Controller)：控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
• 代理 (Broker)：代理负责接收查询、将查询路由到适当的服务器以及将结果返回给客户端。
• 服务器 (Server)：服务器存储段并处理对这些段的查询。

Google BigQuery 架构

Google BigQuery 的架构构建在 Google 的分布式基础设施之上，专为高性能和可扩展性而设计。BigQuery 的核心使用名为 Capacitor 的列式存储格式，可实现高效的数据压缩和快速查询性能。数据会自动分区并分布在多个存储节点上，从而提供高可用性和容错能力。BigQuery 的无服务器架构会自动为查询和数据存储分配资源，从而消除了用户管理基础设施或容量规划的需求。

Apache Pinot 架构

Pinot 是一个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 (Controller)、代理 (Broker) 和服务器 (Server)。控制器管理元数据和集群操作，而代理处理查询路由，服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式可实现高效的压缩和快速的查询处理。