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深入了解Uber的Pinot查询重构:简化层次结构与提升可观察性

Uber重新设计了Apache Pinot的查询架构,以简化执行、支持更丰富的SQL并提高内部分析的可预测性。新架构引入了轻量级代理Cellar,取代了复杂的Neutrino系统,增强了多租户隔离和执行限制。Pinot 1.4的多阶段引擎轻模式确保可配置的记录限制,优化查询性能,并增加监控和日志功能。Cellar目前处理约20%的Neutrino查询量,未来将逐步取代Neutrino。

深入了解Uber的Pinot查询重构:简化层次结构与提升可观察性

InfoQ
InfoQ · 2025-11-06T15:00:00Z
Apache Pinot为列式数据带来实时分析

Apache Pinot于2013年在LinkedIn开发,旨在快速分析用户数据。它通过减少服务器数量,实现低成本的实时分析,广泛应用于Uber和Google等公司。Pinot结合了分析和传统数据库的优点,支持高效查询和数据存储。2015年开源,2023年发布1.0版本,新增查询时间连接和更新功能。

Apache Pinot为列式数据带来实时分析

The New Stack
The New Stack · 2024-12-13T21:11:23Z
Uber如何管理PB级实时数据

Uber的实时数据基础设施是其业务核心,每天处理大量数据。系统由消息平台、流处理和OLAP组成,确保数据快速分析。关键要求包括一致性、可用性、数据新鲜度、可扩展性和成本效率。Uber使用定制的开源技术如Kafka、Flink和Pinot,支持动态定价、UberEats管理和实时预测等功能。

Uber如何管理PB级实时数据

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2024-10-15T15:31:29Z

Apache Pinot是一个实时分布式OLAP数据存储,旨在提供低延迟和高吞吐量的分析查询。Pinot的架构包括集群、控制器、Broker、服务器、Minion和租户等组件。安装Pinot可以使用Docker或Kubernetes,也可以直接在本地机器上安装。与Pinot合作时,可以使用快速启动命令来启动Pinot组件的实例并导入预构建的数据集。

Apache Pinot 简介

极道
极道 · 2024-06-17T22:21:00Z

Uber构建了“Healthline”系统,用于实时监测和解决问题,减少用户受影响。该系统适用于所有Uber移动应用和5000多个微服务,基于Apache Pinot实现数据处理和分析。它能够分类崩溃/异常,通知系统所有者,并支持金丝雀发布的决策。

Uber使用Apache Pinot实时分析移动app的崩溃

极道
极道 · 2023-11-10T00:50:00Z

Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,专为低延迟、高吞吐量分析而构建,非常适合面向用户的分析工作负载。Pinot 携手 Kafka 和 Presto 提供面向用户的分析。 如果您对 Apache Pinot 感到好奇但刚刚开始使用,那么这篇文章适合您。我们将更深入地了解 Apache Pinot,以帮助您了解构成 Pinot...

Apache Pinot、Kafka 和 Presto实现低延迟、高吞吐量的面向用户的分析

极道
极道 · 2022-12-22T09:01:00Z

Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,专为低延迟、高吞吐量分析而构建,非常适合面向用户的分析工作负载。Pinot 携手 Kafka 和 Presto 提供面向用户的分析。 如果您对 Apache Pinot 感到好奇但刚刚开始使用,那么这篇文章适合您。我们将更深入地了解 Apache Pinot,以帮助您了解构成 Pinot...

Apache Pinot、Kafka 和 Presto实现低延迟、高吞吐量的面向用户的分析

极道
极道 · 2022-12-22T09:01:00Z

微服务 架构 促进了去中心化的数据管理实践,其中每个服务都将其数据保密并仅通过定义良好的 API 接口将其公开。尽管这是为了更大的利益,但开发人员发现实现跨越多个服务边界的查询具有挑战性。 一个 微服务 经常联系几个依赖服务来完成一个读取请求。例如, ShippingService 查询 CustomerService 以检索客户的地址。这些同步调用增加了整个架构的延迟和脆弱性。...

使用Debezium、Kafka、Materialize和Apache Pinot构建微服务CQRS物化视图

解道jdon.com
解道jdon.com · 2022-08-11T09:09:00Z

如何构建流数据管道以捕获 MySQL 数据库更改并通过 Debezium 和 Kafka 将它们流式传输到 Apache Pinot? Upserting 意味着如果记录不存在则将其插入数据库中,或者如果存在则更新它。流数据管道末端的分析数据库可以从 upserts 中受益,以保持与源数据库的数据一致性。本文探讨了流数据管道的最小可行设置,该管道捕获来自 MySQL 的更改并通过...

使用Debezium、Kafka和Apache Pinot实现基于CDC的数据插入修改Upsert

极道
极道 · 2022-07-29T08:48:00Z
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