Apache Pinot 与 OpenTSDB

Apache Pinot 概览

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。它最初在 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。

OpenTSDB 概览

OpenTSDB (开源时间序列数据库) 是一个开源、分布式且可扩展的时间序列数据库，构建于 Apache HBase (NoSQL 数据库) 之上。OpenTSDB 的设计旨在满足存储和处理来自各种来源 (例如物联网设备、传感器和监控系统) 生成的大量时间序列数据的日益增长的需求。它最初由 StumbleUpon 于 2010 年开发，后来成为一个拥有活跃贡献者社区的独立项目。

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，此外还提供批量摄取数据的选项。

OpenTSDB 用于时间序列数据

OpenTSDB 专为时间序列数据存储和分析而设计，使其成为管理大规模时间序列数据集的理想选择。其架构实现了高写入和查询性能，并且可以以最小的资源消耗处理每秒数百万个数据点。OpenTSDB 灵活的查询功能允许用户有效地对时间序列数据执行复杂分析。

Apache Pinot 关键概念

• Segment（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。
• Table（表）：Pinot 中的表是段的集合。
• Controller（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）：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。
• Server（服务器）：服务器存储段并处理对这些段的查询。

OpenTSDB 关键概念

• Data Point（数据点）：时间上的单个测量值，包括时间戳、指标、值和关联的标签。
• Metric（指标）：一个命名值，表示系统的特定方面，例如 CPU 使用率或温度。
• Tags（标签）：与数据点关联的键值对，提供元数据并帮助分类和查询数据。

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 数据库的特性。其架构由三个主要组件组成：Controller、Broker 和 Server。Controller 管理元数据和集群操作，而 Brokers 处理查询路由，Servers 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。

OpenTSDB 架构

OpenTSDB 构建于 Apache HBase (一个分布式且可扩展的 NoSQL 数据库) 之上，并依赖其架构进行数据存储和管理。OpenTSDB 将时间序列数据存储在 HBase 表中，数据点按指标、时间戳和标签组织。该数据库使用无模式数据模型，从而在添加新指标和标签时具有灵活性。OpenTSDB 架构还支持通过在多个 HBase 节点之间分配数据来实现水平扩展。