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v2_DataFun0419-重新定义流计算-RisingWave云原生流数据库-PatrickHuang.pdf

上传人: 张** 编号:168922 2024-07-06 37页 3.70MB

1、重新定义流计算RisingWave云原生流数据库Patrick Huang|RisingWave Labs自我介自我介绍绍Patrick HuangTech Lead RisingWave Labs-DB Kernel&StorageEngineer Wechat Infra-Large-scale Online StorageEngineer LinkedIn Infra-Kafka&Next-gen Streaming PlatformDeveloper CMU DB Labs-Peloton DBMS23RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库4RisingWave云

2、云 原原 生生 流流 数数 据据 库库易用易用关系型模型SQL first结果和内部状态可查询兼容PostgreSQL(Wire Protocol、类型系统、权限系统、系统表、表达式等),熟悉Postgres即可无缝上手RisingWave同时支持各类数据库生态工具:DBeaver、Datagrip IDE、Metabase、Superset、Cube.js,Grafna等5RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库易用易用关系型模型SQL first(PostgreSQL)结果和内部状态可查询Quick Start(Linux/macOS)with RisingWave S

3、tandalone:curl https:/ psql-h localhost-p 4566-d dev-U root6RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库可靠可靠持久化存储故障秒级恢复轻量级备份支持Serving与Streaming隔离正确正确秒级强一致Checkpoint单表跨表强一致读支持Table DML进行数据订正7RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库Streaming IngestionMQ:Kafka、Pulsar、RepandaCDC:Debezium、MySQL、PGS3文件、Apache Iceberg8RisingWave云

4、云 原原 生生 流流 数数 据据 库库Streaming Processing增量流式计算高效流算子状态管理秒级新鲜度9RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库Streaming SinkKafka、Pulsar、RepandaClickhouse、Starrocks、ES、RedisIceberg、Delta Lake10RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库使用使用场场景:景:Streaming ETL Streaming Ingestion +Streaming Processing +Streaming Sink11RisingWave云云 原

5、原 生生 流流 数数 据据 库库使用使用场场景:景:Streaming Analytics Streaming Ingestion +Streaming Processing +Serving12RisingWave云云 原原 生生 流流 数数 据据 库库云原生架构云原生架构存算分离多级分层缓存Severless Compaction弹性扩缩容云中立、支持多种Object Store私有化部署:HDFS、MinIO、DFS云上部署:S3、GCS、OSS、COS流数据流数据库库使用案例:使用案例:实时实时广告点广告点击击率分析(率分析(CTR)13流流数据数据库库使用案例:使用案例:实时实时广告

6、点广告点击击率分析(率分析(CTR)14流流数据数据库库使用案例:使用案例:实时实时广告点广告点击击率分析(率分析(CTR)15流流数据数据库库使用案例:使用案例:实时实时广告点广告点击击率分析(率分析(CTR)16流流数据数据库库使用案例:使用案例:实时实时广告点广告点击击率分析(率分析(CTR)17流数据流数据库库使用案例:使用案例:实时实时广告点广告点击击率分析(率分析(CTR)18RisingWave基基础础概念:概念:SOURCESource支持消费多种数据源:Kafka、Plusar、Kinses、S3消息Encoding支持:AVRO、JSON、PROTOBUF、CSV、BYTE

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RisingWave是一款云原生流数据库,由RisingWave Labs开发。它以易用性为核心,采用关系型模型和SQL first策略,兼容PostgreSQL协议和生态工具,使得熟悉PostgreSQL的用户可以无缝上手。RisingWave具备持久化存储、秒级恢复、轻量级备份等特性,并支持流处理与Serving的隔离,提供秒级强一致的Checkpoint。它通过存算分离、多级分层缓存、Serverless Compaction等技术实现弹性扩缩容和云中立性,支持私有化部署和云上部署。RisingWave的使用场景包括Streaming ETL和Streaming Analytics,支持各类数据源如Kafka、Pulsar等,以及各类数据库生态工具。其架构包括Source、Table、Materialized View、Index、Sink等概念,支持实时查询和流处理结果的维护。RisingWave的高亮特性包括SQL查询、多流Join、UDF、状态复用、Queryable State等。其优势在于易用性、性价比、存算分离、大状态流计算和无需部署多套组件等。
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