并行运算器是什么

Re阿里云运行Windows本地程序的问题 楼主这种计算使用云服务器的会比较贵。云服务器的运算能力比直接购买最新的较高配置家用电脑要贵，你不应该依靠硬件，就算是要优化，也要先优化软件。 不论你用什么机器，最关键的是你的软件的算法必须支持多CPU，要知道我们的程序都有支持CPU的上限，比如说音乐播放器这种也就是单核运算，就算你装个100个4核CPU，这个软件也只是使用一个cpu的1个核心。像星际争霸这个游戏用的是双核心，你就是装在多核心CPU，他也只跑满2个核心，他的性能取决于这两个核心最高速度，所以说我们玩星际的时候一些高频率的双核比低频率的4核更快。 再说你的这个软件，是否支持多核心呢，如果支持多核心是支持多少核心，不要以为安装了16个核心的机器，16个核心就全能用起来，根据这个核心数去组装你的pc机才是最大程度的性价比？对于复杂计算，我们应该改进软件采取分布式计算，比如我们得到一个需要计算的大数据，最常用是多台机器并行计算，我们应该先进性简单的数据计算任务分割，将不同的任务分割到不同的机器去，然后再将最后的计算结果进行合并，效率就能提升。

12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下，在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗？ 各位大佬，你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据？ 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的？kafka connector 的原理是定时去轮询，这样如果表多了，会不会影响业务库的性能？甚至把业务库搞挂？ 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了，没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的？ 请问一下，对于有状态的任务，如果任务做代码升级的时候，可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢？是否会有影响数据逻辑的地方呢？ 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗？ 比如五分钟输出一次，就是7点输出0点到7点的累计用户，7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度，现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势？ 实时数仓用什么存储介质来存储维表，维表有大有小，大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗？ 请教个问题，就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗？我现在有个这样的需求，就是存在窗口内没有流数据进入，但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值！现在没有流数据进入窗口结束时如何触发？ kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费，有些topic有效，有效topic无效，大佬们有遇到过吗? 各位大佬，flink两个table join的时候，为什么打印不出来数据，已经赋了关联条件了，但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊？ 各位大佬，我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计，同时还想统计全天的Uv，这个是用State就能实现吗？ 大佬们，flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本？ 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗？ 有没有拿flink和tensorflow集成的？ 那位大神，给一个java版的flink1.7 读取kafka数据，做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬，flink为风控引擎做数据支撑的时候，怎么应对风控规则的不断变化，比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户，这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存？广播没办法改CEP flink支持多流（大于2流）join吗？ 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下，怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥？ flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好？ flink 1.9 on yarn， 自定义个connector里面用了jni， failover以后 就起不来了， 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个，怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题，部署到集群就会报错了，可能什么问题？ 请教一下对于长时间耗内存很大的任务，大家都是开checkpoint机制，采用rocksdb做状态后端吗？ 请问下大佬，flink jdbc读取mysql，tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器，Hive集成，Python API这几个功能好像都是预览版，请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗？ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 想做一个监控或数据分析的功能，如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据，但是我监控的规则数据会增加或修改，但是不想停这个正在运行的flink程序，要如何传递这个动态变化的规则数据，大神给个思路，是用ConnectedStream这个吗？还是用Broadcast ？还有一个，比如我的规则数据是存放在Mysql表中，用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢？谢谢！ 各位大佬，在一个 Job 计算过程中，查询 MySQL 来补全额外数据，是一个好的实践嘛？还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据？ Flink web UI是jquery写的吗？ 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后，会覆盖上一次的checkpoint吗？ 数据量较大时，flink实时写入hbase能够异步写入吗？ flink的异步io，是不是只是适合异步读取，并不适合异步写入呀？ 请问一下，flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力，如何批量的输出结果呢？ 大佬们，flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后，从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作，是可以的吗？ flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗？ 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们，task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊？我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗？ 求助各位大佬，一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口，如15个小时和24个小时，滑动步长为5分钟，这样就会产生很多overlap 数据，导致状态会很快就达到几百g，然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了，然后作业就不断重启，很不稳定，请问这个业务场景有什么有效的解决方案么？ 使用jdbcsink的时候，如果连接长时间不使用 就会被关掉，有人遇到过吗？使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题？ 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？ 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗？ 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？ 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册？ 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的？ 是直接用window然后count嘛？ Flink是不是也是这样的？ 请问现在如有个实时程序，根据一个mysql的维表来清洗，但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql，然后存在对象中，流清洗的时候读取这个数据，这个想法可行吗？我目前在主类里面定义一个对象，然后往里面更新，发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗？ 12月3日更新 请教一下，为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群，但是就是消费不到数据呢？ flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务，出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ？ 各位大佬，请问有Flink写S3的方案吗？ flink 连接hbase 只支持1.4.3版本？ onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS，但是在RDS里没有看到创建的表，是为什么呢？ Tumbling Window里的数据，是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理，还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性，请问大家如何解决 stream processing with apache flink，这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时，jm和tm占用的内存最小是600M，这个可以修改吗？ 各位大佬，使用默认的窗口Trigger，在什么情况下会触发两次啊？窗口关闭后，然后还来了这个窗口期内的数据，并且开了allowedLateness么？ flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗？ 各位大佬，flink任务的并发数调大到160+以后，每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常，导致任务重启。并发在100时运行比较稳定，哪位大佬可以提供下排查的思路？ 感觉stateful function 是下一个要发力的点，这个现在有应用案例吗？ 我有2个子网（a子网，b子网）用vpn联通，vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群，b子网运行我自己的flink集群和应用，b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是，如果vpn断开，flink consumer会异常整个作业退出吗？如果作业退出，我重连vpn后，能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗？flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state，kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗？ flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka，可以从指定时间消费的吗？目前提供的接口只是根据offset消费？有人知道怎么处理？ flink 的Keyby是不是只是repartition而已？没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗？ 我比较倾向用数据库，因为有些数据需要join其他表，flink充当了什么角色，对这个有点迷，比如统计当天订单量，卖了多少钱，各个省的销量，销售金额，各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来，有大神知道吗？ 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后，什么都不改，直接重启，还是能接着继续运行吗？如果可以的话，savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗，能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的，也就可以理解为checkpoint是以批量操作的，那如果还没进行ckecnpoint就挂了，下次从最新的一次checkpoint重启，不是重复消费了？ kafka是可以批量读取数据，但是flink是一条一条处理的，应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬，flink sql目前是不是不支持tumbling window join，有人了解吗？ 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗？ 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位，这段代码里面，我想加一个trigger，实现每次有数据进window时候，就输出，而不是等到window结束再输出，应该怎么加？ 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满，大家如配置的？ Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破？ yarn 模式下，checkpoint 是存在 JobManager的，提交任务也是提交给 JobManager 的吧？ heckpoint机制，会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面？ Flink On Yarn的模式下，如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job，一般用什么方案？shell脚本还是api的方式？ 各位大佬，开启增量checkpoint 情况下，这个state size 是总的checkpoint 大小，还是增量上传的大小？ 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的？ 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗？ 大家有没有比较好的sql解析 组件（支持嵌套sql）? richmapfuntion的open/close方法，和处理数据的map方法，是在同一个线程，还是不同线程调用的？ flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ，我不是只启动了5个container么？ Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候，怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限？ 用java api写的kafka consumer能消费到的消息，但是Flink消费不到，这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么？ flink1.7.2，场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度，同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗？也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证，认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗？ 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制，你们有类似的这种使用场景吗？ flink可以同时读取多个topic的数据吗？ Flink能够做实时ETL（oracle端到oracle端或者多端）么？ Flink是否适合普通的关系型数据库呢？ Flink是否适合普通的关系型数据库呢？ 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次，从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中，如果没数据进来的，如何让他也定期执行，比如进行count计算，让他输出0？ new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做？我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗？ 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛，感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗？ 有个问题咨询下大家，我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的，比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取，我用普通的jdbc进行连接可以获的，但是有一个问题，就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题，但这肯定不符合要求，请问大家有什么好的办法吗？ flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es，因为半夜es集群做路由，导致写入容易失败，会引起source的反压，然后导致checkpoint超时任务卡死，请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压？ flink 写parquet 文件，使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现，我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口，是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉，就不会存在内存泄漏的问题了？ flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State，但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private，无法使用，大佬，如何在Table的UDAF中使用State啊？ Flink有什么性能测试工具吗？ 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后，META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错，请问有什么解决办法吗？ 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬，以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下，我要做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ 我要用sql做一个规则引擎，需要动态改变规则，如何在flink里面执行？ 一般公司的flink job有没有进程进行守护？有专门的工具或者是自己写脚本？这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小？ Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更 问大家个Hive问题，新建的hive外部分区表， 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ？ flink里面的broadcast state值，会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时，如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗？比如kafka里的写数据没停，窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下，想统计未退费的订单数量，如果一个订单退费了（发过来一个update流），flink能做到对结果进行-1吗，这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重，有哪位同学实践过吗？ 你们的去重容许有误差？因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果，你们会认为是同一条记录？ 我就运行了一个自带的示例，一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗？ NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗？ flink 可以把大量数据写入mysql吗？比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗？ 在页面上写规则，用flink执行，怎么传递给flink？ 使用cep时，如何动态添加规则？ 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集？ flink的应用场景是？除了实时 各位好，请教一下，滑动窗口，每次滑动都全量输出结果，外部存储系统压力大，是否有办法，只输出变化的key？ RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用，但是数据库连接一直拿着，最后成了数据库连接超时了，大佬们有什么好的建议去处理吗？？ 为啥我的自定义函数注册，然后sql中使用不了？ 请问一下各位老师，flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢？ 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢，在和hbase交互这块儿，每个算子都加了时间统计 请教一下，在yarn上运行，会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬，flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ，跑的数据一大就会报错。 各位大佬，都用什么来监控flink集群？ flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗，比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算（Blink）支持这4个源数据表吗？DataHub Kafka MQ MaxCompute？ 为啥checkpoint时间会越来越长，请问哪位大佬知道是因为啥呢？ 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧，那剩下的算子并行度呢？ Flink有 MLIB库吗，为什么1.9中没有了啊？ 请教一下，有没有flink ui的文章呢？在这块内存配置，我给 TM 配置的内存只有 4096 M，但是这里为什么对不上呢？请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢？ 请教个问题，fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的？ 请教一下，flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢？没有设计为一个 key 一个 watermark 呢？ 就比如说有 key1、key2、key3，有3个 watermark，有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢？ 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ；2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题，flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型，如图报错： 有大佬在吗，线上遇到个问题，但是明明内存还有200多G，然后呢任务cancel不了，台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景，数据从binlog消费，这个信息是订单信息，同一个订单id，会有不同状态的变更，如果订单表与商品明细join查询，就会出现n条重复数据，这样数据就不准了，flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？ flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？ 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows，但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的？ flink timestamp转换为date类型，有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入，报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗？ 有没有大佬知道实时报表怎么做？就是统计的结果要实时更新，热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下，flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器，它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合，可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时，它被编译为机器代码“及时”执行，并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行！ 开箱即用的Numba使用以下方法： 操作系统：Windows（32位和64位），OSX和Linux（32位和64位） 架构：x86，x86_64，ppc64le。在armv7l，armv8l（aarch64）上进行实验。 GPU：Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它？ Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布： $ conda install numba Numba还有pip可供选择： $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译，虽然我们不建议首次使用Numba用户。 Numba通常用作核心包，因此其依赖性保持在绝对最小值，但是，可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能： scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML（高性能短矢量数学库，仅限x86_64）。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗？ 这取决于你的代码是什么样的，如果你的代码是以数字为导向的（做了很多数学运算），经常使用NumPy和/或有很多循环，那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中，我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器，@jit试图加速一些函数来演示哪些有效，哪些无效。 Numba在代码看起来像这样： from numba import jit import numpy as np x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码，如果有的话，它将无法正常工作： from numba import jit import pandas as pd x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]} @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this! print(use_pandas(x)) 请注意，Numba不理解Pandas，因此Numba只是通过解释器运行此代码，但增加了Numba内部开销的成本！ 1.1.3。什么是nopython模式？ Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行， nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中， nopython=True在@jit装饰器中设置，这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数，以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式，因为它可以带来最佳性能。 如果编译nopython模式失败，Numba可以编译使用 ，如果没有设置，这是装饰器的 后退模式（如上例所示）。在这种模式下，Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数，并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能，请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas 1.1.4。如何衡量Numba的表现？ 首先，回想一下，Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数，这需要时间。但是，一旦编译完成，Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它，它可以重用缓存的版本而不必再次编译。 测量性能时，一个非常常见的错误是不考虑上述行为，并使用一个简单的计时器来计算一次，该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。 例如： from numba import jit import numpy as np import time x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME! start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start)) NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这，例如打印： Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间，这些函数测量多次执行迭代，因此可以在第一次执行时适应编译时间。 作为旁注，如果编译时间成为问题，Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存，并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。 1.1.5。它有多快？ 假设Numba可以在nopython模式下运行，或者至少编译一些循环，它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异，但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南，涵盖了获得额外性能的常用选项。 1.1.6。Numba如何运作？ Numba读取装饰函数的Python字节码，并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码，最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本，根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。 1.1.7。其他感兴趣的东西： Numba有相当多的装饰，我们看到@jit和@njit，但也有： @vectorize- 生成NumPy ufunc（ufunc支持所有方法）。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调（从C / C ++等调用）。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现，以便在nopython模式下使用，例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项： parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性： cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标： Numba可以针对Nvidia CUDA和（实验性）AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核，让Numba处理计算和数据移动（或明确地执行此操作）。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。 示例：接下来我们写一段简单的代码，来计算一下执行时间： 示例1：不使用numba的: import time def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间: 用时:1.4500024318695068秒 示例2：使用numba @jit import time from numba import jit @jit def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出: 用时:0.5530002117156982秒 结论： 上述两个示例代码，一个使用了numba，另一个没有使用numba；可以看出使用numba @jit装饰后，时间明显快了很多倍。 这只是一个简单示例；对于复杂计算提高速度更明显。

转自：阿飞的博客 一、数据库技术选型的思考维度 我们做选型的时候首先要问： 谁选型？是负责采购的同学、 DBA 还是业务研发？ 如果选型的是采购的同学，他们更注重成本，包括存储方式、网络需求等。 如果选型的是 DBA 同学，他们关心的： ① 运维成本 首先是运维成本，包括监控告警是否完善、是否有备份恢复机制、升级和迁移的成本是否高、社区是否稳定、是否方便调优、排障是否简易等； ② 稳定性 其次，DBA会关注稳定性，包括是否支持数据多副本、服务高可用、多写多活等； ③ 性能 第三是性能，包括延迟、QPS 以及是否支持更高级的分级存储功能等； ④ 拓展性 第四是扩展性，如果业务的需求不确定，是否容易横向扩展和纵向扩容； ⑤ 安全 最后是安全，需要符合审计要求，不容易出现 SQL 注入或拖库情况。 ⑥ 其他 除了采购和 DBA之外，后台应用研发的同学同样会关注稳定性、性能、扩展性等问题，同时也非常关注数据库接口是否便于开发，是否便于修改数据库 schema 等问题。 接下来我们来看一下爱奇艺使用的数据库类型： MySQL，互联网业务必备系统； TiDB，爱奇艺的 TiDB 实践会有另外的具体介绍； Redis，KV 数据库，互联网公司标配； Couchbase，这个在爱奇艺用得比较多，但国内互联网公司用得比较少，接下来的部分会详细说明； 其他，比如 MongoDB、图数据库、自研 KV 数据库 HiKV 等； 大数据分析相关系统，比如 Hive、Impala 等等。 可以看到爱奇艺的数据库种类还是很多的，这会造成业务开发的同学可能不太清楚在他的业务场景下应该选用哪种数据库系统。 那么，我们先对这些数据库按照接口（SQL、NoSQL）和面向的业务场景（OLTP、OLAP）这两位维度进行一个简单非严谨的分类。 下图中，左上角是面向 OLTP、支持 SQL 的这样一类系统，例如 MySQL，一般支持事务不同的隔离级别， QPS 要求比较高，延时比较低，主要用于交易信息和关键数据的存储，比如订单、VIP 信息等。 左下角是 NoSQL 数据库，是一类针对特殊场景做优化的系统，schema 一般比较简单，吞吐量较高、延迟较低，一般用作缓存或者 KV 数据库。 整个右侧都是 OLAP 的大数据分析系统，包括 Clickhouse、Impala等，一般支持SQL、不支持事务，扩展性比较好，可以通过加机器增加数据的存储量，响应延迟较长。 还有一类数据库是比较中立的，在数据量比较小的时候性能比较好，在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差，一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求，我们把它叫做 HTAP，TiDB 就是这样一种数据库。 二、iQIYI对数据库的优化与完善 前面我们提到了很多种的数据库，那么接下来就和大家介绍一下在爱奇艺我们是怎么使用这些数据库的。 1、MySQL在爱奇艺的使用 ① MySQL 首先是 MySQL。MySQL 基本使用方式是 master-slave + 半同步，支持每周全备+每日增量备份。我们做了一些基本功能的增强，首先是增强了数据恢复工具 Xtrabackup 的性能。 之前遇到一个情况，我们有一个全量库是 300G 数据，增量库每天 70G 数据，总数据量 700G 左右。我们当时只需要恢复一个表的数据，但该工具不支持单表恢复，且整库恢复需要 5 个小时。 针对这个情况我们具体排查了原因，发现在数据恢复的过程中需要进行多次写盘的 IO 操作并且有很多串行操作，所以我们做了一些优化。例如删减过程中的一些写盘操作，减少落盘并将数据处理并行化，优化后整库恢复耗时减少到 100 分钟，而且可以直接恢复单表数据。 然后是适配 DDL 和 DML 工具到内部系统，gh-ostt 和 oak-online-alter-table 在数据量大的时候会造成 master-slave 延时，所以我们在使用工具的时候也增加了延时上的考虑，实时探测Master-Slave 库之间延时的情况，如果延时较大会暂停工具的使用，恢复到正常水平再继续。 ② MySQL高可用 第二是 MySQL 高可用。Master-slave 加上半同步这种高可用方式不太完善，所以我们参照了 MHA 并进行了改动，采用 master + agent 的方式。Agent 在每一个物理机上部署，可以监控这个物理机上的所有实例的状态，周期性地向 master 发送心跳，Master 会实时监测各个Agent的状态。 如果 MySQL故障，会启动 Binlog 补偿机制，并切换访问域名完成 failover。考虑到数据库跨机房跨地区部署的情况，MHA 的 master 我们也做了高可用设计，众多 master 会通过 raft 组成一个 raft group，类似 TiDB 的 PD 模块。目前 MySQL failover 策略支持三种方式：同机房、同地域跨机房以及跨地域。 ③ MySQL拓展能力 第三是提高MySQL扩展能力，以提供更大容量的数据存储。扩展方式有 SDK，例如开源的 ShardingSphere，在爱奇艺的使用也比较广泛。另外就是 Proxy，开源的就更多了。但是 SDK 和 Proxy 使用的问题是支持的 SQL 语句简单，扩容难度大，依赖较多且运维复杂，所以部分业务已经迁移至 TiDB。 ④ 审计 第四是审计。我们在 MySQL 上做了一个插件获取全量 SQL 操作，后端打到 Kafka，下游再接入包括 Clickhouse 等目标端进行 SQL 统计分析。除此之外还有安全策略，包括主动探索是否有 SQL 注入及是否存在拖库情况等，并触发对应的告警。 MySQL 审计插件最大的问题是如何降低对 MySQL 性能的影响，对此我们进行了一些测试，发现使用 General Log 对性能损耗较大，有 10%~20% 的降低。 于是我们通过接口来获取 MySQL 插件里的监控项，再把监控项放到 buffer 里边，用两级的 RingBuffer 来保证数据的写入不会有锁资源竞争。在这个插件里再启动一个线程，从 RingBuffer 里读取数据并把数据打包写到 FIFO 管道里。 我们在每台 MySQL 的物理机里再启动一个 Agent，从管道里阻塞地读取数据发至 Kafka。优化后我们再次进行压测，在每台机器上有 15 万的更新、删除或插入操作下不会丢失数据，性能损耗一般情况下小于 2%。 目前已经在公司内部的集群上线了一年时间，运行比较稳定，上线和下线对业务没有影响。 ⑤ 分级存储 第五是分级存储。MySQL 里会存一些过程性的数据，即只需要读写最近一段时间存入的数据，过段时间这些数据就不需要了，需要进行定时清理。 分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式，例如 TiDB 或其他 TokuDB，两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档，同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。这样一来，业务的开发同学只需要将数据存入 MySQL 里，读取时可能从后端接入的任意数据库读出。这种方式目前只是过渡使用，之后会根据 TiDB 的特性进行逐步迁移。 Redis在爱奇艺的使用 接下来是 Redis。Redis 也是使用 master - slave 这种方式，由于网络的复杂性我们对 Sentinel 的部署进行了一些特殊配置，在多机房的情况下每个机房配置一定数量 Sentinel 来避免脑裂。 备份恢复方面介绍一个我们的特殊场景，虽然 Redis 是一个缓存，但我们发现不少的业务同学会把它当做一个 KVDB 来使用，在某些情况下会造成数据的丢失。 所以我们做了一个 Redis 实时备份功能，启动一个进程伪装成 Redis 的 Slave 实时获取数据，再放到后端的 KV 存储里，例如 ScyllaDB，如果要恢复就可以从 ScyllaDB 里把数据拉出来。 我们在用 Redis 时最大的痛点就是它对网络的延迟或抖动非常敏感。如有抖动造成 Redis Master 超时，会由 Sentinel 重新选出一个新的节点成为 Master，再把该节点上的数据同步到所有 Slave 上，此过程中数据会放在 Master 节点的 Buffer 里，如果写入的 QPS 很高会造成 Buffer 满溢。如果 Buffer 满后 RDB 文件还没有拷贝过去，重建过程就会失败。 基于这种情况，我们对 Redis 告警做了自动化优化，如有大量 master - slave 重建失败，我们会动态调整一些参数，例如把 Buffer 临时调大等， 此外我们还做了 Redis 集群的自动扩缩容功能。 我们在做 Redis 开发时如果是 Java 语言都会用到 Jedis。用 Jedis 访问客户端分片的 Redis 集群，如果某个分片发生了故障或者 failover，Jedis 就会对所有后端的分片重建连接。如果某一分片发生问题，整个 Redis 的访问性能和 QPS 会大幅降低。针对这个情况我们优化了 Jedis，如果某个分片发生故障，就只针对这个分片进行重建。 在业务访问 Redis 时我们会对 Master 绑定一个读写域名，多个从库绑定读域名。但如果我们进行 Master failover，会将读写域名从某旧 Master 解绑，再绑定到新 Master 节点上。 DNS 本身有一个超时时间，所以数据库做完 failover 后业务程序里没有立刻获取到新的 Master 节点的 IP的话，有可能还会连到原来的机器上，造成访问失败。 我们的解决方法是把 DNS 的 TTL 缩短，但对 DNS 服务又会造成很大的压力，所以我们在 SDK 上提供 Redis 的名字服务 RNS，RNS 从 Sentinel 里获取集群的拓扑和拓扑的变化情况，如果集群 failover，Sentinel 会接到通知，客户端就可以通过 RNS 来获取新的 Master 节点的 IP 地址。我们去掉域名，通过 IP 地址来访问整个集群，屏蔽了 DNS 的超时，缩短了故障的恢复时间。 SDK 上还做了一些功能，例如 Load Balance 以及故障检测，比如某个节点延时较高的话会被临时熔断等。 客户端分片的方式会造成 Redis 的扩容非常痛苦，如果客户端已经进行了一定量的分片，之后再增加就会非常艰难。 Redis 在 3.0 版本后会提供 Redis Cluster，因为功能受限在爱奇艺应用的不是很多，例如不支持显示跨 DC 部署和访问，读写只在主库上等。 我们某些业务场景下会使用 Redis 集群，例如数据库访问只发生在本 DC，我们会在 DC 内部进行 Cluster 部署。 但有些业务在使用的过程中还是想做 failover，如果集群故障可以切换到其他集群。根据这种情况我们做了一个 Proxy，读写都通过它来进行。写入数据时 Proxy 会做一个旁路，把新增的数据写在 Kafka 里，后台启用同步程序再把 Kafka 里的数据同步到其他集群，但存在一些限制，比如我们没有做冲突检测，所以集群间数据需要业务的同学做单元化。线上环境的Redis Cluster 集群间场景跨 DC 同步 需要 50 毫秒左右的时间。 2、Couchbase在爱奇艺的使用 Redis 虽然提供 Cluster 这种部署方式，但存在一些问题。所以数据量较大的时候（经验是 160G），就不推荐 Redis 了，而是采用另一种存储方式 Couchbase。 Couchbase 在国内互联网公司用的比较少，一开始我们是把他当做一个 Memcached 来使用的，即纯粹的缓存系统。 但其实它性能还是比较强大的，是一个分布式高性能的 KV 系统，支持多种存储引擎 (bucket)。第一种是 Memcached bucket，使用方式和 Memcached 一样为 KV 存储，不支持数据持久化也没有数据副本，如果节点故障会丢失数据； 第二种是 Couchbase bucket，支持数据持久化，使用 Json 写入，有副本，我们一般会在线上配置两个副本，如果新加节点会对数据进行 rebalance，爱奇艺使用的一般是 Couchbase bucket 这种配置。 Couchbase 数据的分布如下图，数据写入时在客户端上会先进行一次哈希运算，运算完后会定位 Key 在哪一个 vBucket （相当于数据库里的某个分片）。之后客户端会根据 Cluster Map 发送信息至对应的服务端，客户端的 Cluster Map 保存的是 vBucket 和服务器的映射关系，在服务端数据迁移的过程中客户端的 Cluster Map 映射关系会动态更新，因此客户端对于服务端的 failover 操作不需要做特殊处理，但可能在 rebalance 过程中会有短暂的超时，导致的告警对业务影响不大。 Couchbase 在爱奇艺应用比较早，2012 年还没有 Redis Cluster 的时候就开始使用了。集群管理使用 erlang 语言开发，最大功能是进行集群间的复制，提供多种复制方式：单向、双向、星型、环式、链式等。 爱奇艺从最初的 1.8 版本使用到如今的 5.0 版本，正在调研的 6.0，中间也遇到了很多坑，例如 NTP 时间配置出错会导致崩溃，如果每个集群对外 XDCR 并发过高导致不稳定，同步方向变更会导致数据丢失等等，我们通过运维和一些外部工具来进行规避。 Couchbase 的集群是独立集群，集群间的数据同步通过 XDCR，我们一般配置为双向同步。对于业务来说，如果 Cluster 1 写入， Cluster 2 不写入，正常情况下客户端会写 Cluster 1。如果 Cluster 1 有故障，我们提供了一个 Java SDK，可以在配置中心把写入更改到 Cluster 2，把原来到 Cluster 1 的连接逐步断掉再与Cluster 2 新建连接。这种集群 failover 的过程对于客户端来说是相对透明和无感的。 3、爱奇艺自研数据库HiKV的使用 Couchbase 虽然性能非常高，并且数据的存储可以超过内存。但是，如果数据量超过内存 75% 这个阈值，性能就会下降地特别快。在爱奇艺，我们会把数据量控制在可用内存的范围之内，当做内存数据库使用。但是它的成本非常高，所以我们后面又开发了一个新的数据库—— HiKV。 开发 HiKV 的目的是为了把一些对性能要求没那么高的 Couchbase 应用迁移到 HiKV 上。HiKV 基于开源系统 ScyllaDB，主要使用了其分布式数据库的管理功能，增加了单机存储引擎 HiKV。 ScyllaDB 比较吸引人的是它宣称性能高于 Cassandra 十倍，又完全兼容 Cassandra 接口，设计基本一致，可以视为 C++ 版 Cassandra 系统。 ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架，例如 C++ 异步框架 seastar，主要原理是在j每台物理机的核上会 attach 一个应用线程，每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源，核与核之间没有数据共享但可以通信，其最大的好处是内存访问无锁，没有冲突过程。 当一个数据读或写到达 ScyllaDB 的 server 时，会按照哈希算法来判断请求的 Key 是否是该线程需要处理的，如果是则本线程处理，否则会转发到对应线程上去。 除此之外，它还支持多副本、多数据中心、多写多活，功能比较强大。 在爱奇艺，我们基于 SSD 做了一个 KV 存储引擎。Key 放在内存里，Value 放在盘上的文件里，我们在读和写文件时，只需要在内存索引里定位，再进行一次盘的 IO 开销就可以把数据读出来，相比 ScyllaDB 原本基于 LSM Tree 的存储引擎方式对 IO 的开销较少。 索引数据全部放在内存中，如果索引长度较长会限制单机可存储的数据量，于是我们通过开发定长的内存分布器，对于比较长的 Key 做摘要缩短长度至 20 字节，采用红黑树索引，限制每条记录在内存里的索引长度至为 64 字节。内存数据要定期做 checkpoint，客户端要做限流、熔断等。 HiKV 目前在爱奇艺应用范围比较大，截至目前已经替换了 30% 的 Couchbase，有效地降低了存储成本。 4、爱奇艺的数据库运维管理 爱奇艺数据库种类较多，如何高效地运维和管理这些数据库也是经历了不同的阶段。 最初我们通过 DBA 写脚本的方式管理，如果脚本出问题就找 DBA，导致了 DBA 特别忙碌。 第二个阶段我们考虑让大家自己去查问题的答案，于是在内部构建了一个私有云，通过 Web 的方式展示数据库运行状态，让业务的同学可以自己去申请集群，一些简单的操作也可以通过自服务平台实现，解放了 DBA。一些需要人工处理的大型运维操作经常会造成一些人为故障，敲错参数造成数据丢失等。 于是在第三个阶段我们把运维操作 Web 化，通过网页点击可以进行 90% 的操作。 第四个阶段让经验丰富的 DBA 把自身经验变成一些工具，比如有业务同学说 MySQL master-slave 延时了，DBA 会通过一系列操作排查问题。现在我们把这些操作串起来形成一套工具，出问题时业务的同学可以自己通过网页上的一键诊断工具去排查，自助进行处理。 除此之外我们还会定期做预警检查，对业务集群里潜在的问题进行预警报告；开发智能客服，回答问题；通过监控的数据对实例打标签，进行削峰填谷地智能调度，提高资源利用率。 三、不同场景下数据库选型建议 1、实用数据库选型树 最后来说一些具体数据库选型建议。这是 DBA 和业务一起，通过经验得出来的一些结论。 对于关系型数据库的选型来说，可以从数据量和扩展性两个维度考虑，再根据数据库有没有冷备、要不要使用 Toku 存储引擎，要不要使用 Proxy 等等进行抉择。 NoSQL 也是什么情况下使用 master-slave，什么情况下使用客户端分片、集群、Couchbase、HiKV 等，我们内部自服务平台上都有这个选型树信息。 2、一些思考 ① 需求 我们在选型时先思考需求，判断需求是否真实。 你可以从数据量、QPS、延时等方面考虑需求，但这些都是真实需求吗？是否可以通过其他方式把这个需求消耗掉，例如在数据量大的情况下可以先做数据编码或者压缩，数据量可能就降下来了。 不要把所有需求都推到数据库层面，它其实是一个兜底的系统。 ② 选择 第二个思考的点是对于某个数据库系统或是某个技术选型我们应该考虑什么？是因为热门吗？还是因为技术上比较先进？但是不是能真正地解决你的问题？如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 ③ 放弃 第三是放弃，当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗？还是没有用好？放弃一个东西很难，但在放弃时最好有一个充分的理由，包括实测的结果。 ④ 自研 第四是自研，在需要自己开发数据库时可以参考和使用一些成熟的产品，但不要盲目自研。 ⑤ 开源 最后是开源，要有拥抱开源的态度。

简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（Vertical Scale/Scaling Up）。 另一方面，增加更多的服务器来完成系统扩展，称为水平扩展或者向外扩展（Horizontal Scale/Scaling Out）。尽管ES能够利用更强劲的硬件，但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展，通过向集群中添加更多的节点来分担负载，增加可靠性。ES天生就是分布式的，它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway，代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中，ES默认先把索引存储在内存中，然后当内存满的时候，再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候，它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory，它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入，以及索引的添加和合并等。 River，代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。　 Mapping，映射的意思，非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量，那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段，则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES，哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据，以及数据是否被索引到等。 Search Moudle，搜索模块，支持搜索的一些常用操作 Index Moudle，索引模块，支持索引的一些常用操作 Disvcovery，主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况，进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式，即Zen，同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式，即EC2。 Scripting，即脚本语言。包括很多，这里不多赘述。如mvel、js、python等。　　　 Transport，代表ES内部节点，代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API，通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins，代表第三方插件。 Java(Netty)，是开发框架。 JMX，是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统，对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储，并且使用ES来进行检索，统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意：但是像其他的NOSQL数据存储一样，ES是不支持事务的，如果要事务机制，还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能，只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行，但是现在想加一个搜索的功能，就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统，提供了直接的HTTP接口，并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件，考虑到现有的工具可以写入和读取ES，可以不需要进行任何开发，配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位，它包含几个重要的属性： 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档，一个字段的取值可以是简单的，例如location字段的取值可以是字符串，还可以包含其他字段和取值，比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段，并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器，类似于表格是行的容器。在不同的类型中，最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如，name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库，是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例，在服务器上启动ES之后，就拥有了一个节点，如果在另一个服务器上启动ES，这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程，在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示： 节点主要有3种类型，第一种类型是client_node，主要是起到请求分发的作用，类似路由。第二种类型是master_node，是主的节点，所有的新增，删除，数据分片都是由主节点操作（elasticsearch底层是没有更新数据操作的，上层对外提供的更新实际上是删除了再新增），当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node，该类型的节点只能做搜索操作，具体会分配到哪个date_node，就是由client_node决定，而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。   为了解决这个问题，ES提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要，主要有两方面的原因：   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由ES管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，ES允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。 复制之所以重要，主要有两方面的原因： （1）在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。 （2）扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。   默认情况下，ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node：即一个 Elasticsearch 的运行实例，使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster：包含一个或多个拥有相同集群名称的 node，其中包含一个master node。 ● index：类比关系型数据库里的DB，是一个逻辑命名空间。 ● alias：可以给 index 添加零个或多个alias，通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样，但是，alias给我们提供了一种切换index的能力，比如重建了index，取名● customer_online_v2，这时，有了alias，我要访问新 index，只需要把 alias 添加到新 index 即可，并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type：类比关系数据库里的Table。其中，一个index可以定义多个type，但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping：类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义，也可以在 document 被索引时自动生成，如果有新的 field，Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document：类比关系数据库里的一行记录(record)，document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象，包括零个或多个field。 ● field：类比关系数据库里的field，每个field 都有自己的字段类型。 ● shard：是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene，shard 是一个 Lucene 实例，被 Elasticsearch 自动管理。之前提到，index 是一个逻辑命名空间，shard 是具体的物理概念，建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard，写数据时，先写到primary shard，然后，同步到replica shard，查询时，primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份，也可以没有，replica shard的存在有两个作用，一是容灾，如果primary shard 挂了，数据也不会丢失，集群仍然能正常工作；二是提高性能，因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外，如上图右侧红框所示，shard数和replica数都可以设置，但是，shard 数只能在建立index 时设置，后期不能更改，但是，replica 数可以随时更改。但是，由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分，在使用Elasticsearch 的过程中，我们一般仅需要关注 index 即可，不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群，field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念，在使用 Elasticsearch 过程中，我们一般关注到逻辑概念就好，就像我们在使用MySQL 时，我们一般就关注DB Name、Table和schema即可，而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 （1）传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 （2）ES 采用倒排索引 那么，倒排索引是个什么样子呢？ 首先，来搞清楚几个概念，为此，举个例子： 假设有个user索引，它有四个字段：分别是name，gender，age，address。画出来的话，大概是下面这个样子，跟关系型数据库一样 Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为Term的集合 Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引 Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。（PS：实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单，还有一些其它的信息，比如：词频（Term出现的次数）、偏移量（offset）等，可以想象成是Python中的元组，或者Java中的对象） （PS：如果类比现代汉语词典的话，那么Term就相当于词语，Term Dictionary相当于汉语词典本身，Term Index相当于词典的目录索引） 我们知道，每个文档都有一个ID，如果插入的时候没有指定的话，Elasticsearch会自动生成一个，因此ID字段就不多说了 上面的例子，Elasticsearch建立的索引大致如下： name字段： age字段： gender字段： address字段： Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如，在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term，而[1，3]就是Posting List。Posting list就是一个数组，存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID，就能快速找到文档。可是，要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢？ 当然是建索引了，为Terms建立索引，最好的就是B-Tree索引（MySQL就是B树索引最好的例子）。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中，索引和数据是分开，通过索引可以找到记录的地址，进而可以找到这条记录 在倒排索引中，通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置，进而找到Posting List，有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 （PS：可以这样理解，类比MyISAM的话，Term Index相当于索引文件，Term Dictionary相当于数据文件） （PS：其实，前面我们分了三步，我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步，就是找Term。因此，可以这样理解倒排索引：通过单词找到对应的倒排列表，根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录） 为了更进一步理解，用两张图来具现化这一过程： （至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧，以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询，这些大家有兴趣可以自己去了解）