DataBend vs Graphite

DataBend 概述

DataBend 是一个开源的云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发者、研究人员和行业专业人士组成的社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，该平台将批处理和流处理功能与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建广泛的应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。

Graphite 概述

Graphite 是一个开源的监控和绘图工具，由 Orbitz 于 2006 年创建，并于 2008 年开源。Graphite 专为存储时间序列数据而设计，广泛用于收集、存储和可视化来自各种来源的指标，例如应用程序性能、系统监控和业务分析。

DataBend 用于时间序列数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时间序列数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

Graphite 用于时间序列数据

Graphite 专门为时间序列数据设计和优化。它使用 Whisper 数据库格式，该格式通过根据用户定义的保留策略自动聚合和过期数据来高效地存储和管理时间序列数据。Graphite 支持广泛的函数，用于查询、转换和聚合时间序列数据，使用户能够创建定制的图表和仪表板。然而，由于 Graphite 专门专注于时间序列数据，因此它可能不适用于其他类型的数据或需要更高级数据建模或查询功能的用例。

DataBend 关键概念

• DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，该框架同时支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
• Ballista：Ballista 是 DataBend 内置于 DataFusion 之上的分布式计算平台，它允许高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
• Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，一种内存列式数据格式，以实现组件之间的高效数据交换并优化查询性能。

Graphite 关键概念

• 指标 (Metric)：Graphite 中的指标表示一个时间序列数据点，由路径（名称）、时间戳和值组成。
• 序列 (Series)：序列是与同一事物相关的所有指标的集合。例如，您可能有一个 CPU 使用率序列、一个内存使用率序列和一个磁盘使用率序列。
• Whisper：Whisper 是 Graphite 使用的固定大小、基于文件的的时间序列数据库格式。它自动管理数据保留和聚合。
• Carbon：Carbon 是负责接收、缓存和存储 Graphite 中指标的守护进程。它监听传入的指标并将它们写入 Whisper 文件。
• Graphite-web：Graphite-web 是一个 Web 应用程序，它为可视化和查询存储的时间序列数据提供了用户界面。

DataBend 架构

DataBend 构建在云原生分布式架构之上，该架构同时支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 支持大规模数据处理任务的分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端一起工作，例如对象存储或分布式文件系统。

Graphite 架构

Graphite 的架构由多个组件组成，包括 Carbon、Whisper 和 Graphite-web。Carbon 负责从各种来源接收指标，将它们缓存在内存中，并将它们存储在 Whisper 文件中。Whisper 是一种基于文件的的时间序列数据库格式，可有效管理数据保留和聚合。Graphite-web 是一个 Web 应用程序，它为查询和可视化存储的时间序列数据提供了用户界面。Graphite 可以部署在单个服务器上，也可以跨多个服务器分布式部署，以提高性能和可扩展性。