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KeithZhang/mdrill

 
 

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项目简介

    数据越来越多,传统的关系型数据库支撑不了,分布式数据仓库又非常贵。几十亿、几百亿、甚至几千亿的数据量,如何才能高效的分析?
mdrill是由阿里妈妈开源的一套数据的软件,针对TB级数据量,能够仅用10台机器,达到秒级响应,数据能实时导入,可以对任意的维度进行组合与过滤。
    mdrill作为数据在线分析处理软件,可以在几秒到几十秒的时间,分析百亿级别的任意组合维度的数据。
在阿里10台机器完成每日30亿的数据存储,其中10亿为实时的数据导入,20亿为离线导入。目前集群的总存储1000多亿80~400维度的数据。

mdrill的特性

1.满足大数据查询需求:adhoc每天的数据量为30亿条,随着日积月累,数据会越来越大,mdrill采用列存储,索引,分布式技术,适当的分区等满足用户对数据的实时在线分析的需求。
2.支持增量更新:离线形式的mdrill数据支持按照分区方式的增量更新。
3.支持实时数据导入:在仅有10台机器的情况下,支持每天10亿级别(高峰每小时2亿)的实时导入。
4.响应时间快:列存储、倒排索引、高效的数据压缩、内存计算,各种缓存、分区、分布式处理等等这些技术,使得mdrill可以仅在几秒到几十秒的时间分析百亿级别的数据。
5.低成本:目前在阿里adhoc仅仅使用10台48G内存的PC机,但确存储了超过千亿规模的数据。
6.全文检索模式:在mdrill的全文检索模式数据可以直接存储在hdfs中,并且以每天160亿*70维度的数据增量提供全文检索服务(注:该模式下不能进行统计,只能进行关键词匹配查询数据明细)

mdrill数据量的增长

时间点

数据量

事件

12年12月

小于2亿

adhoc首次上线

13年1月

20~30亿

由2台机器扩容到了10台

13年5月2日

100亿

首次过百亿

13年7月24日

400亿

首次开源

13年11月

1000亿

全文检索模式ods_allpv_ad_d上线

13年12月

1500亿

实时数据以及无线数据的接入

14年2月

3200亿

目前只有11台机器,硬盘使用率30%

发行日志

2013.07.24 version 0.18-beta 初始化版本
2013.08.07 version 0.18.1-beta bug fix see detail
2013.08.17 version 0.18.2-beta speed up see detail (下载)
2013.09.01 version 0.19-alpha HA by replication see detail (此版本需要一定时间的测试与调整,慎用)
2013.09.26 version 0.19.1-beta Bug Fix see detail (下载)
2013.09.29 version 0.19.2-beta Bug Fix (下载)
2013.10.09 version 0.19.3-beta speed up (此版本有严重BUG,请勿使用,下载)
2013.10.13 version 0.19.4-beta mergerServer优化&&bugfix (推荐版本,下载,依赖的zeromq从这里下载)
2013.11.19 version 0.20.1-alpha 使用hdfs进行检索&&实时append see detail(alpha版本,慎用。 源码下载)
2013.12.03 version 0.20.2-alpha 全文检索模式优化 see detail(alpha版本,慎用。 源码下载)
2013.12.05 version 0.20.3-alpha bugfix (alpha版本,慎用。 源码下载)
2014.01.02 version 0.20.4-alpha 通过editlog来保证实时数据的可靠性 see detail(alpha版本,慎用。 源码下载)
2014.01.14 version 0.20.5-alpha bug fix (下载)
2014.01.26 version 0.20.6-alpha bug fix (下载)
2014.02.08 version 0.20.7-alpha cache改进 see detail (点击这里下载 。)
2014.02.18 version 0.20.8.3-alpha bugfix&&重写调度&&优化 see detail (推荐版本点击这里下载 。依赖的zeromq从这里下载)

版本源码路径

https://github.com/alibaba/mdrill/tree/master/release

资源列表

mdrill Core contributors

jstorm Core contributors 点击进入

其他

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for千亿数据即席分析

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