Apache Pinot 与 AWS Redshift

Apache Pinot 概述

Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，旨在以低延迟回答复杂的分析查询。它最初由 LinkedIn 开发，并于 2015 年晚些时候开源。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 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 等多家大型组织使用。

AWS Redshift 概述

Amazon Redshift 是云中完全托管的 PB 级数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。

Apache Pinot 用于时序数据

由于其列式存储和实时摄取功能，Apache Pinot 是处理时序数据的可靠选择。Pinot 从 Apache Kafka 等流中摄取数据的能力确保了时序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。

AWS Redshift 用于时序数据

AWS Redshift 可以用于时序数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、过滤和转换时序数据。Redshift 还提供“时序表”，允许数据根据固定的保留期存储在表中。

Apache Pinot 关键概念

• 段 (Segment)：段是 Pinot 中数据存储的基本单位。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。
• Broker：Broker 负责接收查询，将其路由到相应的服务器，并将结果返回给客户端。
• 服务器 (Server)：服务器存储段并处理这些段上的查询。

AWS Redshift 关键概念

• 集群 (Cluster)：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
• 计算节点 (Compute Node)：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
• 列式存储 (Columnar Storage)：Redshift 使用列式存储格式，该格式按列而不是按行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
• 节点切片 (Node slices)：计算节点被划分为切片。每个切片被分配节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理加载数据的一部分。

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、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。

AWS Redshift 架构

Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。一个集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，从而提高查询性能并减少存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。