1.Hive MetaStore 的挑战及优化方案
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.如何挖掘闲置硬件资源的潜力-PrestoDB缓存加速实践小结
4.深度解析Delta Lake
5.开源数据质量解决方案 Apache Griffin - 安装篇
6.开源RPC项目Apache Thrift
Hive MetaStore 的挑战及优化方案
Hive，作为Apache Hadoop上的数据仓库工具，提供了强大的SQL查询能力，处理大规模数据。核心组件Hive MetaStore负责存储和管理Hive表、分区和数据库的156的源码补码元数据，如表名、列信息和存储位置。元数据的结构复杂，涉及多张关联表，如DBS、TBLS、PARTITIONS和SDS，用于细致管理。
然而，随着业务扩展，元数据量爆炸式增长，尤其是在互联网公司，Hive表的分区数可能达到百万甚至亿级，导致MetaStore和MySQL服务面临严峻挑战。查询延迟增加，并发请求过多时，MetaStore查询会阻塞，进而影响整个大数据查询性能。
针对这些挑战，有几种优化策略：首先，分库分表可以分散MetaStore的负载，但涉及到Hive源代码的大幅调整，风险和成本较高，且后期维护复杂。其次，读写分离通过创建只读MetaStore集群，降低主库压力，但无法根本解决数据量大的问题，快手等公司已实践。分布式数据库如TiDB，空投doge币源码提供更好的扩展性和性能，但需注意兼容性和运维风险，VIVO和知乎已采用。MetaStore API的优化可以解决部分问题，但需要持续改进。WaggleDance和MetaStore Federation通过代理和路由技术，减少了元数据操作的复杂性，但可能带来配置管理和数据迁移的挑战，滴滴和腾讯已采用或类似方法。
总的来说，优化选择需权衡开发成本、运维难度、业务影响等因素，流量控制和降级也是应对高峰流量的辅助手段。在实际应用中，需要根据具体情况进行定制化解决方案，关注"大数据小百科"获取更多技术分享。
SPARK- - Spark支持unpivot源码分析
unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。
SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。nft批量生成源码利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。
Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。
unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。
综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的源码总监郝茗开发原理与内在机制。
如何挖掘闲置硬件资源的潜力-PrestoDB缓存加速实践小结
在追求用户体验与成本平衡的挑战中，如何在有限的资源和开发预算下提升系统的性能，成为技术团队面临的棘手问题。面对大数据查询引擎，提高查询速度、优化用户体验是首要任务。缓存技术，因其能有效减少外部系统交互，加速数据访问，成为提升性能的关键策略。
挖掘服务器闲置资源潜力，通过评估CPU利用率，发现内存和本地磁盘等资源的空闲状态，进而利用这些资源，可以显著提升系统性能。选择开源社区广泛实践、案例丰富的缓存方案，如PrestoDB，不仅能够降低成本，还能实现事半功倍的效果。PrestoDB社区已成功应用于Meta公司和Uber等大型企业，其稳定性和性能表现得到了验证。
在内部实施过程中，我们通过使用PrestoDB缓存方案，实现了在不增加机器资源的前提下，将查询时间提速超过1倍，其他查询速度指标也有显著提升。详细效果将在后续文章中进行深入分析。
PrestoDB查询流程涉及数据缓存，通过将数据从外部服务拉取至内存和本地硬盘，减少对外部系统的依赖，以提升查询速度。为了确保缓存的有效性和容量管理，我们引入了元数据缓存功能，将Hive MetaStore的股票曲线 源码 web表、分区等信息缓存至内存中，通过刷新时间、过期时间和缓存实体上限控制数据的有效性和容量。
元数据缓存的实现基于Guava Cache，对于查询过程中的表信息缓存，我们实现了异步更新机制，保证了查询性能与数据有效性的平衡。对于分区信息缓存，我们也考虑了分区版本的检查，以确保数据的一致性。然而，在使用过程中，我们面临业务方自行缓存查询结果导致的缓存时间放大问题。为解决此问题，我们提供清理指定表分区缓存的HTTP接口，实现业务系统和PrestoDB的缓存同步。
在实践中，我们发现数据文件列表缓存可以显著提升对象存储的查询效率，但需确保表分区不会回溯重写数据。本地数据缓存通过Alluxio实现，需要针对社区版进行源码修改以兼容使用，并注意调度策略的优化以提高命中率和数据一致性。
通过一系列实践和优化，我们的系统在使用Alluxio本地缓存后，单机命中率可达%左右。利用Shadow Cache功能，我们可以评估业务场景是否适合使用缓存，并根据命中率调整缓存空间以获得最佳性能。
在调度策略上，我们采用SOFT_AFFINITY策略以保持数据处理的一致性，并设置一致性hash和阈值以减少节点上下线的影响和优先处理繁忙节点。未来，我们计划针对K8s容器化环境进行专门的调度优化，确保资源利用和任务分配的高效。
通过上述策略和技术实施，我们成功提升了系统性能，优化了用户体验，并在成本控制方面取得了显著成效。未来，我们将持续探索和实践，以实现更加高效和灵活的资源管理与性能优化。
深度解析Delta Lake
在设计分析型数据库时，对存储的需求主要侧重于吞吐量，而非IOPS或延迟。数据通常以压缩的形式存储，倾向于采用out-of-place update策略，这意味着OSS，以其大容量和低成本，成为了理想的存储选择。然而，OSS的一些特性给数据库设计者提出了挑战。
Delta Lake是Databricks在OSS基础上构建的表存储层，我们通过研究其文档和源代码，深入剖析了Delta Lake如何应对这些挑战。首先，Delta Lake在一个表中整合了实际数据和操作日志，所有文件集中存储在一个目录结构下，尽管OSS的文件布局是扁平的。数据以Parquet格式存储，并支持分区，同一分区的文件共享相同的子目录作为前缀。
为解决分区键可能导致的AWS S3写入热点问题，Delta Lake引入了随机文件名前缀。表操作日志存储在_delta_log子目录中，以JSON格式记录，并按递增数字命名，包括数据文件增加、删除和schema修改。定期的checkpoint以Parquet格式保存，便于Spark并行处理。
元数据管理上，Delta Lake利用日志跟踪所有操作，构建实时快照，这在处理大量数据时效率高，避免了Hive元数据存储成为性能瓶颈。通过缓存优化，减少逻辑构造成本。虽然日志方案高效，但初始设计中未考虑high metastore，后来认识到其对全局视图的必要性，但需保持高效，避免成为性能瓶颈。
Delta Lake采用乐观并发控制策略，实现文件级的MVCC。写事务基于快照更新数据并记录操作，读事务基于快照读取。事务处理策略保证了原子性和隔离性，同时设计了容忍最终一致性，确保数据一致性。此外，优化小文件和data skipping策略，以及Z-Ordering机制，提高了数据处理效率。
总结来说，Delta Lake在云对象存储上构建的高效分析型数据库方案，尽管存在一些局限，但对于大数据处理和简化Lambda架构，仍表现出色。深入研究Delta Lake的设计，有助于我们更好地理解和利用这种技术。
开源数据质量解决方案 Apache Griffin - 安装篇
本文将详细介绍如何安装开源数据质量解决方案Apache Griffin。首先，我们需要从GitHub获取源码，推荐使用分支griffin-0.2.0-incubating-rc4或tag=griffin-0.2.0-incubating。 安装前，请访问官方文档进行参考。尽管官方文档不够详细，且部分内容可能与实际代码不一致，但在安装前阅读代码将有助于理解安装过程。 安装流程如下： 安装代码模块前，确保已按照代码提示修改`env.json`文件。特别注意，将`mail`和`sms`配置从数组改为单个对象，尽管这两个配置在当前版本中未使用，可能为未来添加报警功能预留。 打包并编译成jar文件，命令如下：`mvn clean package`。确保在项目根目录执行此命令。 上传编译后的jar文件到HDFS。服务端配置与启动
安装并配置数据库服务。对于PostgreSQL和MySQL，分别执行`init_quartz.sql`文件以初始化quartz表。 调整配置文件，包括`sparkJob.properties`、`application.properties`等。具体配置如下： - `sparkJob.properties`中可能包括一些特定于Apache Griffin的配置项。 - `application.properties`中需要配置Hive元数据服务的地址，格式为`hive.metastore.uris = thrift://你的MetaStore地址:`。 启动服务，执行命令`java -jar service/target/service.jar`。前端UI配置与启动
运行`npm run start`以启动前端UI。 为了部署生产环境，运行`npm run build`以生成静态文件。将`dist`目录下的静态文件复制到Nginx或其他服务器上。部署测试
最后，访问部署的UI地址。页面成功打开后，配置测量和作业。如果系统运行正常，表示部署成功。 请确保在部署前阅读官方文档并参考代码以确保正确的安装和配置。安装过程可能需要根据实际环境进行调整。祝您安装成功！开源RPC项目Apache Thrift
Apache Thrift是一个用于开发跨平台、跨语言服务的软件框架。它提供了一个代码生成引擎，构建的服务可在多种语言间无缝高效运行，支持如C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml, 和 Delphi等语言。Thrift的精髓在于其代码生成能力，使得服务开发完成后，可自动转换生成对应语言的源代码，便于多种语言间的调用。
安装和使用Thrift非常简单，对于使用Mac系统的用户，可以通过命令行使用`brew install thrift`完成安装。创建Thrift文件是使用Thrift的基本方式，定义服务接口和数据类型。执行命令后，Thrift生成的源代码能够被多种语言的客户端和服务器直接使用。例如，生成的Java代码中，一个简单的Thrift文件可以自动转换为包含数百行代码的类文件，如`UserProfile.java`，包含UserProfile结构的完整实现。
Thrift提供了丰富的序列化和反序列化功能，这在RPC（远程过程调用）和网络通信中尤为重要。Thrift定义了一套自定义的协议和结构，以支持跨语言服务的通信。这些结构和协议的生成是基于语言无关的设计，确保了Thrift的灵活性和兼容性。Thrift的服务接口由TBase继承，提供基础方法，TStruct对应结构体，TField用于描述字段，而TTransport和TProtocol则分别负责处理输入输出和协议处理。
Thrift中的序列化实现是其关键特性之一，通过TProtocol类及其子类，实现了对Thrift类型和Java类型的序列化和反序列化。这使得Thrift能够跨语言传输数据，无需考虑底层数据格式的差异。在Thrift中，序列化和反序列化过程由Scheme接口及其实现（如StandardScheme和TupleScheme）来负责。SchemeFactory接口则用于获取适当的序列化方案。
Thrift的使用不局限于Java语言，Python、C#等语言同样支持Thrift服务的开发和调用。以Python为例，Thrift生成的代码需要依赖第三方包，但Thrift的通用接口（如TBase）确保了与语言无关的交互方式。Thrift的Schema接口定义了序列化和反序列化的基本逻辑，通过不同实现（如StandardScheme和TupleScheme）提供不同的优化策略，如在读取时先确定字段列表以减少读取字节数。
Thrift在实际应用中，如Apache Hive的MetaStore和Server2服务中得到了广泛使用。在Hive中，Thrift接口通过特定的实现（如ThriftBinaryCLIService）来支持服务调用。通过Thrift接口，Hive能够提供对外的REST服务或RPC服务，使外部应用程序能够通过标准协议（如HTTP或TCP）与Hive进行交互。
理解Thrift的关键在于其对代码生成的支持和对序列化、反序列化的高效处理，使得跨语言、跨平台的服务开发和调用变得简单而高效。Thrift不仅提供了强大的序列化能力，还为服务提供了一套统一的协议和结构定义，促进了不同语言服务的互操作性。
