在數(shù)據(jù)體量121億條賬戶下進(jìn)行資金查詢測試，天云數(shù)據(jù)Hubble的性能是Impala的231%倍。
Impala，一種棲息在非洲南部的高角羚，行動敏捷奔跑迅速，以其優(yōu)雅的姿勢和杰出的跳躍能力而出名。受驚的時候可以跳起 3米高，9米遠(yuǎn)。
Cloudera研發(fā)這頭高角羚（Impala）的初衷也很明了——提高Hive SQL查詢的速度。就官方測試性能來看，Impala比Hive快10到100倍，其SQL查詢比SparkSQL還要更加快速 。Impala號稱是當(dāng)前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最快的查詢SQL工具，也因其更快的速度被市場所熟知。其面對即席查詢(Ad-Hoc Query)類請求的穩(wěn)定性和速度在工業(yè)界得到過廣泛的驗(yàn)證。
我們所熟知阿里巴巴、百度、google、facebook，包括新一代的分布式計(jì)算、容器化、機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能等技術(shù)框架都在使用Impala。Impala突破了單機(jī)技術(shù)的限制，打開了分布式技術(shù)的大門，是技術(shù)架構(gòu)革命性創(chuàng)新的引領(lǐng)者。
眾所周知，傳統(tǒng)技術(shù)機(jī)構(gòu)主要依賴于-IOE（ IBM的小型機(jī)、Oracle數(shù)據(jù)庫、EMC存儲設(shè)備），只能通過增加配置提升性能，系統(tǒng)無法橫向水平擴(kuò)展。分布式存儲不僅解決了單機(jī)存儲的性能瓶頸，還支撐海量數(shù)據(jù)在線實(shí)時并發(fā)服務(wù)應(yīng)用。
傳統(tǒng)技術(shù)好比轎車，能承載多少人是固定的，想多承載人只能換成客車；但分布式存儲技術(shù)好比火車和高鐵，按節(jié)承載，遇到春運(yùn)可以增加車廂運(yùn)輸客流量。
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品Hubble就是這高速列車，雖不是為速度而生，卻在速度上趕超Impala。
在數(shù)據(jù)體量121億條賬戶下進(jìn)行資金查詢測試， Hubble的性能是Impala的231%倍。
之所以做這個測試，源于某證券用戶在使用Hubble進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢后，感嘆到：這也太快了，簡直比Impala還快。
Hubble，人類天眼 ，位于地球的大氣層之上的光學(xué)望遠(yuǎn)鏡。從1990年到2015年4月，哈勃望遠(yuǎn)鏡在地球軌道上運(yùn)行了接近13萬7千圈，累計(jì)54億公里，執(zhí)行了120多萬次觀測任務(wù)，觀察了超過38，000個天體，增進(jìn)了人類對宇宙的了解。“哈勃遺產(chǎn)場”是迄今最完整最全面的宇宙圖譜。
天云數(shù)據(jù)研發(fā)Hubble的初衷也非常明了，融合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫形成支持混合負(fù)載交易的數(shù)據(jù)聯(lián)邦。 在實(shí)際應(yīng)用中，hubble完成了‘去IOE’中最困難的部分，在幾家大型商業(yè)銀行核心交易中成功替換Oracle，在銀行的聯(lián)機(jī)事務(wù)中解決A類核心系統(tǒng)減負(fù)問題。一句話概述，Hubble讓生態(tài)合作伙伴無縫切入大數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域。
在分布式的新世界里，數(shù)據(jù)從‘生產(chǎn)產(chǎn)物’變成了‘生產(chǎn)者’，數(shù)據(jù)身份的轉(zhuǎn)換對技術(shù)、人才的需求都發(fā)生了改變。 很多企業(yè)想進(jìn)入大數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域，苦于人才難找、技術(shù)不行、項(xiàng)目周期太長、運(yùn)維成本太高。這就好比一個人想寫一本內(nèi)容涵蓋家庭裝修、家庭布置、家庭關(guān)系處理的書，雖然都跟家庭有關(guān)，但具體內(nèi)容卻是術(shù)業(yè)有專攻，需要大量時間學(xué)習(xí)這三個方向的內(nèi)容然后進(jìn)行整合。但是在hubble的世界里只需調(diào)動這三個方向的專家，讓他們各自撰寫自己擅長的內(nèi)容，然后整合到一起，專業(yè)度更有保障，出書所需時間更短。
為什么Hubble會在速度上如此有優(yōu)勢？
從 SQL 解析層上 ，Hubble 采用基于 AI 評估函數(shù)創(chuàng)建模型，在需要的時候直接調(diào)用完成目 標(biāo)的預(yù)測并估算每組執(zhí)行計(jì)劃的代價。簡單來說，就是用經(jīng)驗(yàn)使用數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)更新經(jīng)驗(yàn)， 雙管齊下速度更優(yōu)。
在數(shù)據(jù)存儲層上 ，Hubble 采用基于切片的列式存儲和 KV 存儲的混合部署模式。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式數(shù)據(jù)庫采用的列式存儲。常規(guī)行式存儲下一張表的數(shù)據(jù)都是放在一起的，查詢時所有數(shù)據(jù)都要被讀取。但列式存儲下數(shù)據(jù)被分開保存了，查詢時只有涉及到的列會被讀取，從而對于大表數(shù)據(jù)效率更高。KV 存儲把不常變動的一些數(shù)據(jù)存儲在kvstore中，需要的時候直接憑借key拿出value 就好，方便快捷就是它應(yīng)對隨機(jī)IO訪問的優(yōu)勢。在大規(guī)模數(shù)據(jù)同時支持密集AP計(jì)算和TP并發(fā)場景下，基于數(shù)據(jù)切片的混布存儲策略可以彈性適應(yīng)IO特性，需要進(jìn)一步優(yōu)化時也可以快速做庫內(nèi)轉(zhuǎn)換，避免數(shù)據(jù)復(fù)制和冗余。
在數(shù)據(jù)計(jì)算上 ，hubble是基于內(nèi)存的計(jì)算框架，輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，減少數(shù)據(jù)的落地，后續(xù)的執(zhí)行結(jié)果有依賴前面結(jié)果的可以直接從內(nèi)存中獲取得到，避免了磁盤的io操作，性能更高速度更快。
據(jù)IDC預(yù)測，2017-2022年，全球軟分布式存儲市場規(guī)模的平均增速為14.7%，而中國分布式存儲市場的平均增速為32.5%。有分析師樂觀地預(yù)測，未來3年，在中國市場上，分布式存儲或?qū)⒄紦?jù)整個存儲市場的半壁江山。
未來學(xué)家阿爾文·托夫勒說：“如今所有的國家都面對一個逃不了的規(guī)律—最快者生存 。”
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