OpenTSDB原理系列:数据表设计

2024-04-06 19:08

本文主要是介绍OpenTSDB原理系列:数据表设计,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

上一篇文章《OpenTSDB原理系列:元数据模型》讲到了OpenTSDB的基础概念,以及元数据模型,这篇文章介绍OpenTSDB的HBase数据表设计。OpenTSDB共涉及两种类型的数据:Metrics数据以及Annotation(注释)数据,在将这些数据存到HBase表中时,针对RowKey, Qualifier以及Value信息都做了特殊设计,从而使得存储更加高效。

Metrics RowKey设计

metrics数据的HBase RowKey中包含主要组成部分为盐值(Salt)、metrics名称、时间戳、tagKey、tagValue等部分。上篇文章已经讲到,为了统一各个值的长度以及节省空间,对metrics名称、tagKey和tagValue分配了UID信息。所以,在HBase RowKey中实际写入的metrics UID、tagKey UID和tagValue UID。

HBase RowKey的数据模型如下图所示:

  • SALT:建议开启SALT功能,可以有效提高性能。SALT数据的长度是变长的:如果SALT的值值少于256,那么只用一个字节表示即可;如果需要设置更大的SALT值,也会相应地占用更多的空间。
  • Metric ID:metrics名经过编码后,每个Metric ID的长度为三个字节。
  • Timestamp:这里是整点小时时间戳。
  • tagKey UID & tagValue UID:tagKey和tagValue经过编码后,每个tagKey UID和tagValue UID的长度都为三个字节。tagKey UID和tagValue UID必须成对出现,最少必须存在1对,最多存在8对。

Metrics Qualifier设计

Qualifier用于保存一个或多个DataPoint中的时间戳、数据类型、数据长度等信息

由于时间戳中的小时级别的信息已经保存在RowKey中了,所以Qualifier只需要保存一个小时中具体某秒或某毫秒的信息即可,这样可以减少数据占用的空间。

一个小时中的某一秒(少于3600)最多需要2个字节即可表示,而某一毫秒(少于3600000)最多需要4个字节才可以表示。为了节省空间,OpenTSDB没有使用统一的长度,而是对特定的类型采用特性的编码方法。Qualifer的数据模型主要分为如下三种情况:秒、毫秒、秒和毫秒混合。

秒类型

当OpenTSDB接收到一个新的DataPoint的时候,如果请求中的时间戳是秒,那么就会插入一个如下模型的数据。

判断请求中的时间戳为秒或毫秒的方法是基于时间戳数值的大小,如果时间戳的值的超过无符号整数的最大值(即4个字节的长度),那么该时间戳是毫秒,否则为秒。

  • Value长度:Value的实际长度是Qualifier的最后3个bit的值加1,即(qualifier & 0x07) + 1。表示该时间戳对应的值的字节数。所以,值的字节数的范围是1到8个字节。
  • Value类型:Value的类型由Qualifier的倒数第4个bit表示,即(qualifier & 0x08)。如果值为1,表示Value的类型为float;如果值为0,表示Value的类型为long。
  • 时间戳:时间戳的值由Qualifier的第1到第12个bit表示,即(qualifier & 0xFFF0) >>>4。由于秒级的时间戳最大值不会大于3600,所以qualifer的第1个bit肯定不会是1前4个bits肯定不是1111。

毫秒类型

当OpenTSDB接收到一个新的DataPoint的时候,如果请求中的时间戳是毫秒,那么就会插入一个如下模型的数据。

  • Value长度:与秒类型相同。
  • Value类型:与秒类型相同。
  • 时间戳: 时间戳的值由Qualifier的第5到第26个bit表示,即(qualifier & 0x0FFFFFC0) >>>6。
  • 标志位:标志位由Qualifier的前4个bit表示。当该Qualifier表示毫秒级数据时,必须全为1,即(qualifier[0] & 0xF0) == 0xF0。
  • 第27到28个bit未使用。

混合类型

当同一小时的数据发生合并后,就会形成混合类型的Qualifier。

合并的方法很简单,就是按照时间戳顺序进行排序后,从小到大依次拼接秒类型和毫秒类型的Qualifier即可。

  • 秒类型和毫秒类型的数量没有限制,并且可以任意组合。
  • 不存在相同时间戳的数据,包括秒和毫秒的表示方式。
  • 遍历混合类型中的所有DataPoint的方法是:
    • 从左到右,先判断前4个bit是否为0xF
    • 如果是,则当前DataPoint是毫秒型的,读取4个字节形成一个毫秒型的DataPoint
    • 如果否,则当前DataPoint是秒型的,读取2个字节形成一个秒型的DataPoint
    • 以此迭代即可遍历所有的DataPoint

Metrics Value设计

HBase Value部分用于保存一个或多个DataPoint的具体某个时间戳对应的值

由于在Qualifier中已经保存了DataPoint Value的类型和DataPoint Value的长度,所以无论是秒级还是毫秒级的值,都可以用相同的表示方法,而混合类型就是多个DataPoint Value的拼接。

HBase Value按照长度可以分为如下几种类型:

单字节

当DataPoint Value为long型,且大于等于-128(Byte.MIN_VALUE),且少于或等于127(Byte.MAX_VALUE)的时候,使用1个字节存储。

两字节

当DataPoint Value为long型,且大于等于-32768(Short.MIN_VALUE),且少于或等于32767(Short.MAX_VALUE)的时候,使用2个字节存储。

四字节

当DataPoint Value为long型,且大于等于0x80000000(Integer.MIN_VALUE),且少于或等于0x7FFFFFFF(Integer.MAX_VALUE)的时候,使用4个字节存储。

八字节

当DataPoint Value为long型,且不是上面三种类型的时候,使用8个字节存储。

当DataPoint Value为float型的时候,使用8个字节表示。

多字节

按照时间戳的顺序,把多个Value拼接起来的数据模型如下:

  • 每个格子表示一个DataPoint Value的值,这个DataPoint Value的长度可能是1或2或4或8个字节。
  • DataPoint Value的顺序与Qualifier中时间戳的顺序一一对应。
  • 混合标志:如果最后1个字节为0x01,表示存在秒级类型和毫秒级类型混合的情况。

Annotation数据

Annotation用于描述某一个时间点发生的事件,Annotation的数据为字符串类型,这与数字类型的metrics数据并不同。

注意

  1. Annotation数据只支持秒级时间戳的数据。
  2. Annotation数据不会合并。

Annotation RowKey设计

RowKey的数据模型如下图:

Annotation-RowKey

  • SALT/ Timestamp/Metric UID/ tagKey UID /tagValue UID的意义与metrics RowKey中的意义相同。
  • 把[Metric UID/ tagKey UID /tagValue UID]部分统称为TSUID。实际上,读写注释数据的时候,需要指定的是TSUID,而不是像metrics数据中那样分开指定的。

Annotation Qualifier设计

由于注释数据只支持秒级类型的数据,同时注释类型的数据不支持合并,所以Qualifier的设计相对metrics数据简单一些。Qualifier定义如下:

  • 与metrics数据的Qualifier相比,注释数据的HBase Qualifer的长度是3个字节。
  • 标志位:使用第1个字节表示,而且值必须为0x01。即(qualifier & 0xFF0000)>>>16 == 0x01。
  • 时间戳:使用第2到第3个字节表示。即时间戳的值为(qualifier & 0x00FFFF)。

Annotation Value设计

注释数据中的Value保存的是字符串类型的数据,整个HBase Value部分就是注释数据的值。

Append模式

当OpenTSDB启动APPEND模式后,每个插入的新DataPoint,都会以HBase的append的方式写入。

注意:

  1. 由于使用了HBase的append的接口,每次插入一个新数据,都需要对同一小时的数据都执行一次读取和插入的操作;另外多线程对同一小时的数据进行更新的时候,是不能并发的。这样就大大限制了数据写入的速度了,一般情况下不建议使用这种模式。
  2. append的数据其实就是合并过的数据了,所以不会参与OpenTSDB的Compaction流程。

Append模式RowKey设计

Append模式的RowKey设计与普通模式下写入的metrics数据的RowKey是相同的。

Append模式Qualifier设计

Append模式下,由于同1小时的数据中不存在多个Qualifier,所以只需要使用一个固定的Qualifier即可。

  • Append模式的Qualifier使用3个字节表示
  • 标志位: 由第1个字节表示,而且值必须为0x05。即(qualifier & 0xFF0000)>>>16 == 0x05
  • 固定部分:由第2到第3个字节表示,这部分的值固定为0x0000,因此,Append模式的Qualifier固定为0x050000

Append模式Value设计

Append模式下, Value部分既要保存时间戳,数值类型和数值长度,也要保存对应的数值。

Value的数据结构如下:

  • 上图每一个方块表示的Qualifier与Value的定义,与普通写入模式下的定义相同
  • 遍历Value中的所有DataPoint的方法是:
    • 从左到右,先判断前4个bit是否为0xF
    • 如果是,则当前DataPoint是毫秒型的读取4个字节形成一个毫秒型的Qualifier,从Qualifier中获得Value的长度,然后再读取对应长度的字节数
    • 如果否,则当前DataPoint是秒型的,读取2个字节形成一个秒型的Qualifier,从Qualifier中获得Value的长度,然后再读取对应长度的字节数;
    • 依此迭代即可遍历所有的DataPoint。

本文源自:NoSQL漫谈(nosqlnotes.com)

http://www.nosqlnotes.com/technotes/opentsdb-tabledesign/

这篇关于OpenTSDB原理系列:数据表设计的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/880597

相关文章

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接: https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日,小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞,这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示,公司准备量产,并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车,探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉,业内人士对飞行汽车行业

hdu4407(容斥原理)

题意:给一串数字1,2,......n,两个操作:1、修改第k个数字,2、查询区间[l,r]中与n互质的数之和。 解题思路:咱一看,像线段树,但是如果用线段树做,那么每个区间一定要记录所有的素因子,这样会超内存。然后我就做不来了。后来看了题解,原来是用容斥原理来做的。还记得这道题目吗?求区间[1,r]中与p互质的数的个数,如果不会的话就先去做那题吧。现在这题是求区间[l,r]中与n互质的数的和

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

怎么让1台电脑共享给7人同时流畅设计

在当今的创意设计与数字内容生产领域,图形工作站以其强大的计算能力、专业的图形处理能力和稳定的系统性能,成为了众多设计师、动画师、视频编辑师等创意工作者的必备工具。 设计团队面临资源有限,比如只有一台高性能电脑时,如何高效地让七人同时流畅地进行设计工作,便成为了一个亟待解决的问题。 一、硬件升级与配置 1.高性能处理器(CPU):选择多核、高线程的处理器,例如Intel的至强系列或AMD的Ry

基于51单片机的自动转向修复系统的设计与实现

文章目录 前言资料获取设计介绍功能介绍设计清单具体实现截图参考文献设计获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,一名热衷于单片机技术探索与分享的博主、专注于 精通51/STM32/MSP430/AVR等单片机设计 主要对象是咱们电子相关专业的大学生,希望您们都共创辉煌!✌💗 👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻 单片机

flume系列之:查看flume系统日志、查看统计flume日志类型、查看flume日志

遍历指定目录下多个文件查找指定内容 服务器系统日志会记录flume相关日志 cat /var/log/messages |grep -i oom 查找系统日志中关于flume的指定日志 import osdef search_string_in_files(directory, search_string):count = 0