clikhouse冷热数据分层方案 文章目录clikhouse冷热数据分层方案简介一、配置更改二、实际测试三、数据过期方案 简介 TTL策略可以结合业务特点，将数据生命周期与冷热数据存储关联起来。实现既保存历史数据，又能够降低存储成本的效果。比如将最近90天的高频查询数据放置在热数据存储中，而90天之前的低频查询数据自动转移到冷数据存储中一、配置更改在 config.xml 中加入如下配置 注意：
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2024-04-22 11:43:05
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数据的价值是有实效性的，一般实时性越高的信息，参考价值越大。所以数据在对外提供服务的时候，也不是等价的，比如最近3个月的交易记录，用户会
原创
2022-12-07 17:12:04
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近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节
概述Redis集群是Redis实现分布式数据库的解决方案，通过数据分片将一个完整数据库的数据分散到集群中的各个节点，即整个集群构成一个完整的数据库，集群中各个节点负责处理其中一部分数据。这样可以通过增加集群节点的方式来支持存储更多的数据，解决单机模式的Redis在存储海量数据时的瓶颈和性能问题。Redis集群是在Redis的基础上实现的集群，即对于集群的每个节点分为两层：集群层+Redis层，其中
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2023-08-15 18:20:51
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随着云计算、大数据等新兴应用广泛普及，业务数据呈现爆炸式增长，海量数据的高效访问、经济存储和智能管理变得越来越重要。从数据生命周期来看，在数据刚生成并使用时，属于在线数据，在线数据访问的频率最高，数据的价值也最高，对数据访问的性能、数据的访问的连续性、数据逻辑错误后的恢复性有很高的要求，但随着时间的推移，在线热数据会逐步变成温数据，甚至冷数据和冰数据；据统计，超过30天的数据的使用率不到10%，但
业务场景有一个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个特定客服邮箱的邮件，每收到一封客服邮件，就自动生成一个工单。之后系统就会根据一些规则将工单分派给不同的客服专员处理。这家媒体集团客户两年多产生了近2000万的工单，工单的操作记录近1亿。平时客服在工单页面操作时，打开或者刷新工单列表需要10秒钟左右。要求进行优化： 当时的数据情况如下： 1）工单表已经达到3000万条数
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2024-01-30 19:06:28
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摘要: 随着大数据技术相关技术的发展和普及，越来越多的公司开始使用基于开源Hadoop的平台系统，同时，越来越多的业务和应用也在从传统的技术架构迁移到大数据平台上。在典型的Hadoop大数据平台中，人们使用HDFS作为存储服服务Hadoop一、背景随着大数据技术相关技术的发展和普及，越来越多的公司开始使用基于开源Hadoop的平台系统，同时，越来越多的业务和应用也在从传统的技术架构迁移到大数...
原创
2022-03-28 17:54:03
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摘要: 随着大数据技术相关技术的发展和普及，越来越多的公司开始使用基于开源Hadoop的平台系统，同时，越来越多的业务和应用也在从传统的技术架构迁移到大数据平台上。在典型的Hadoop大数据平台中，人们使用HDFS作为存储服服务Hadoop一、背景随着大数据技术相关技术的发展和普及，越来越多的公司开始使用基于开源Hadoop的平台系统，同时，越来越多的业务和应用也在从传统的技术架构迁移到大数...
原创
2021-06-21 17:59:08
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ASK 通过分层存储架构实现热冷数据分离，在保证毫秒级访问性能的同时，显著降低长期存储成本。
一、背景介绍京东广告围绕Apache Doris建设广告数据存储服务，为广告主提供实时广告效果报表和多维数据分析服务。历经多年发展，积累了海量的广告数据，目前系统总数据容量接近1PB，数据行数达到18万亿行+，日查询请求量8,000万次+，日最高QPS2700+。 随着业务的不断增长与迭代，数据量持续激增，存储资源逐渐成为瓶颈。近两年存储资源经历了多次扩容，存储容量增加了近十倍，而日查询请求量仅增
在大数据领域，数据量呈指数级增长，企业不仅要应对海量数据的存储难题，还要保障数据查询的高效性。Doris 作为一款备受青睐的高性能分布式分析型
1. HDFS前言l 设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；l 在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务l 重点概念：文件切块，副本存放，元数据HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用
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2024-04-19 16:39:27
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生命周期中的操作 文章目录生命周期中的操作Set PriorityUnfollowFreeze -- 版本之后8.0开始取消RolloverRead-OnlyShrinkForce MergeSearchable SnapshotDownsampleAllocateMigrateWait For SnapshotDelete Set Priority一旦策略进入热、暖或冷阶段，就设置索引的优先级。
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2024-02-25 19:38:22
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背景介绍：最近将某产品服务日志由本地服务器存储全部迁移到ELK，使用索引生命周期进行管理，由于日志量较大，每天的日志量为500G，考虑到成本问题，采用es的冷热数据分层，将不常查询的数据放到温层普通硬盘，保留近2个月，经常读写查询的日志在hot层保留近3天日志，2Tssd硬盘，配置好各个节点的角色后（关于配置比较简单，这里不再多说，新版本省去了很多步骤，主要是在node.roles定义角色即可），
原创
2022-04-30 23:18:50
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传感器、爬虫、激光雷达、摄像头等前端设备和软件，以及大量用户，每天都在往企业内部输入大量非结构化数据，为了保存和维护好数据这个新型的生产要素，企业每年支付用于非结构化数据存储上的成本也在快速增长。对于大多数企业用户而言，数据具有阶段性热点访问的特点，超过一定时间后，80% 以上的数据逐步转冷。热数据的访问性能要求较高，经过一定时间周期之后，热数据逐渐变冷，应用访问这些冷数据的频率会变得很低。如何解
原创
2021-05-25 18:17:41
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传感器、爬虫、激光雷达、摄像头等前端设备和软件，以及大量用户，每天都在往企业内部输入大量非结构化数据，为了保存和维护好数据这个新型的生产要素，企业每年支付用于非结构化数据存储上的成本也在快速增长。对于大多数企业用户而言，数据具有阶段性热点访问的特点，超过一定时间后，80% 以上的数据逐步转冷。热数据的访问性能要求较高，经过一定时间周期之后，热数据逐渐变冷，应用访问这些冷数据的频率会变得很低。如何解
原创
2021-05-25 18:17:44
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常用命令：set/get/decr/incr/mget等；应用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；实现方式：String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。2)Hash常用命令：hget/hset/hg
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2024-06-28 13:33:22
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整体方案fsimage⽂件是hadoop⽂件系统元数据的⼀个永久性的检查点，其中包含hadoop⽂件系统中的所有⽬录和⽂件idnode的序列化 信息；⽂件在hdfs主节点上⾃动更新 利⽤HDFS oiv命令可以解析fsimage⽂件，解析后的⽂件放⼊ELK中即可进⾏集群元数据的详细分析。 本⽅案的主要过程： 1、通过hdfs oiv命令将最新的fsimage⽂件解析为csv格式的⽂件 2、将csv
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2024-04-12 09:03:12
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背景随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省
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2023-11-03 17:53:03
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我已经跟随go（go-lang）了一段时间，终于有一些时间来尝试它。 在本文中，我们将创建一个简单的HTTP服务器，该服务器使用mongoDB作为后端，并提供一个非常基本的REST API。 在本文的其余部分中，我假设您已经完成了go环境的设置和工作。 如果不是，请访问go-lang网站以获取说明（ https://golang.org/doc/install ）。 在开始之前，我们需要获
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2024-07-12 05:00:33
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