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apachepinot/pinot Docker 镜像 - 轩辕镜像

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Apache Pinot是一个实时分布式OLAP数据存储,旨在提供可扩展的实时分析能力,支持低延迟查询和高吞吐量数据摄入,可从批处理和流数据源获取数据。
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Apache Pinot 镜像文档

概述

Apache Pinot是一个实时分布式OLAP(在线分析处理)数据存储,专为提供可扩展的实时分析而构建,具有低延迟特性。它能够从批处理数据源(如Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS、Google Cloud Storage)和流数据源(如Apache Kafka)摄入数据。Pinot由LinkedIn和Uber的工程师开发,设计目标是实现无上限的横向和纵向扩展,且性能基于集群规模和预期查询每秒(QPS)阈值保持稳定。

核心功能与特性

核心能力
  • 列存储架构:采用列导向存储,支持多种压缩方案(如游程编码、固定位长压缩),优化存储效率和查询性能。
  • 可插拔索引:支持多种索引技术,包括排序索引、位图索引、倒排索引,可根据查询需求灵活配置(详见索引文档)。
  • 查询优化:基于查询和段元数据优化查询执行计划,提升查询效率。
  • 流批一体摄入:支持近实时从流数据源摄入数据,同时支持从Hadoop等批处理数据源批量摄入。
  • SQL查询支持:提供类SQL语言,支持选择、聚合、过滤、分组、排序、去重等查询操作。
  • 实时摄入时更新:支持大规模数据更新,保证一致性。
  • 多值字段支持:支持多值字段查询,可将字段作为逗号分隔值进行查询。
  • Kubernetes云原生:提供Helm Chart,支持在Kubernetes上实现横向扩展、容错的集群部署,易于管理。

使用场景与适用范围

适用场景

Pinot适用于需要对海量数据和事件执行实时OLAP查询的场景,要求低延迟和高吞吐量。除实时流数据摄入外,它同样支持批处理场景,且保持低延迟特性。特别适合以下场景:

  • 对不可变数据进行快速分析(如聚合操作)
  • 实时数据摄入与分析
  • 包含大量维度和指标的时间序列数据查询
典型查询示例
sql
SELECT sum(clicks), sum(impressions) FROM AdAnalyticsTable
  WHERE
       ((daysSinceEpoch >= *** AND daysSinceEpoch <= ***)) AND
       accountId IN (***)
  GROUP BY
       daysSinceEpoch TOP 100
不适用场景
  • 作为"真相源"存储(无法作为主要数据存储)
  • 数据频繁修改场景(不支持频繁突变数据)
  • 全文搜索引擎(尽管支持文本搜索,但非主要设计目标)
  • 跨表查询(默认不支持,可通过Trino-Pinot连接器或Presto-Pinot连接器实现)

使用方法与部署指南

本地构建与快速演示

详细步骤参见快速演示文档:

bash
# 克隆仓库
git clone [***]
cd pinot

# 构建Pinot(跳过测试,使用二进制分发包配置)
mvn clean install -DskipTests -Pbin-dist

# 运行快速演示(批处理模式)
cd build/
bin/quick-start-batch.sh
Kubernetes部署

Pinot提供Kubernetes集成,支持与交互式查询引擎(Trino、Presto)和数据可视化工具(Apache Superset)集成。部署指南参见Kubernetes快速入门,主要通过Helm Chart实现集群部署。

社区与支持

  • Slack:加入Apache Pinot Slack社区
  • 邮件列表:
    • 订阅开发邮件列表:***
    • 发送邮件至开发列表:***
    • 订阅用户邮件列表:***
    • 发送邮件至用户列表:***
  • Meetup:Apache Pinot Meetup Group

文档与资源

完整文档参见Pinot官方文档,主要包括:

  • 快速入门
  • Pinot架构
  • Pinot查询语言

许可证

Apache Pinot基于Apache License, Version 2.0许可发布。

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