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pcwang
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最近在做一个统计项目的改造,对两张日志表进行分析统计,最后形成报表。这两张日志表现在每天的数据量在1亿左右,大小在30G左右,对我有用的数据大概为20G。因为这量个日志是成上升趋势的,所以我设计出来的系统应该能应对每张表2亿的数据量。

之前的做法是用了3台节点机,1台主控机,来进行统计。节点机分id段分别统计(比如node1统计id为1-5千万,node2统计5千万-1亿,1亿到1.5亿,这些都是可以配置的,并且如果数据量超过1.5亿,增加一台机器再配置一下就ok了),最后由主控机完成汇总。改造原因无非是代码很乱,出错不断,统计很耗内存等。

仔细的分析了一下需求,其实逻辑不复杂,基本就是根据不同的字段来分段,去重,count等,这样的数据量显然不能直接用sql去group by,count什么的。我想起之前看过berkeley db的一些知识,berkeley db的本地文件数据库以及它的大吞吐量,很适合这个场景。

我的做法:两张日志表可以在spring中起两个job,分段读取(可以每次读50W的),每次读取到数据后把数据分给不同的handler去处理相应统计,统计的临时数据记入bdb,数据读取完毕后再分别汇总各自的数据,存入数据库。为了防止意外情况,对于月统计的临时数据入数据库。bdb的数据每天统计完了清理掉。

这样做的好处:
1.减少读写数据库的频率,我们的数据库是很多应用共用,频繁的读取数据库会对其他应用有影响。
2.充分利用本地硬盘,能够避免oom的情况。
3.还没有测试过,不过个人认为一台机器8G的内存应该就可以搞定,这样就节省了3台机器。
4.在想……

本人水平有限,欢迎有经验的同学提出宝贵意见。谢谢!
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40 楼 leadyu 2009-05-26  
pcwang 写道
Joo 写道
纵向:定时或者定量出发子进程处理日志文件,然后清空日志文件,吧分析的中间结果累计到别处,一天下来再作多次中间结果的计算,跟ETL有点类似;
横向:加大计算能力,并行吧。主要是不太清楚你日志文件是什么格式,不知道用map-reduce能不能搞定。即便是在单核机器上,楼主你不会写的单线程处理吧?

每次读取数据是单线程,处理数据的时候是用多线程处理,等处理完一批再读取数据。
由于项目开发时间非常紧急,hadoop之前没怎么接触过(只是听过),需要加强学习。



楞要用mysql去处理,确实有点难为,如果LZ做的是BI应用,还是采用专门的数据仓库吧,毕竟数据仓库加载大批量数据是相当快的,几亿甚至几十亿从文件到表也是相当快的,和自己去处理不是一个数量级。

如果仅仅是平常应用中的一些特殊分析功能,没用数据仓库,倒是可以考虑下怎么并行处理日志文件,提高速度,但是日后统计分析基于mysql还是很慢,可以考虑把统计全放后台做,把最终结果计算出来,前台再展现统计结果,这个思路和数据仓库是一致的。

39 楼 pcwang 2009-05-21  
Joo 写道
纵向:定时或者定量出发子进程处理日志文件,然后清空日志文件,吧分析的中间结果累计到别处,一天下来再作多次中间结果的计算,跟ETL有点类似;
横向:加大计算能力,并行吧。主要是不太清楚你日志文件是什么格式,不知道用map-reduce能不能搞定。即便是在单核机器上,楼主你不会写的单线程处理吧?

每次读取数据是单线程,处理数据的时候是用多线程处理,等处理完一批再读取数据。
由于项目开发时间非常紧急,hadoop之前没怎么接触过(只是听过),需要加强学习。
38 楼 ahua3515 2009-05-21  
问题就在于1亿多的数据在1张表中
如果按字段分表可能好解决一些 

做直接sql    mysql数据库估计吃不消的 吧?

可以利用游标,将需要的的内容导到文件
再按需字段hash 出不同结果文件

相信1台机子2g的机子也可以处理完任务(只要hash切分的够平衡)
37 楼 liujunsong 2009-05-21  
强烈建议你抛开数据库,直接走数据文件来解决这个问题.
其实原理也很简单,
第一步,把数据库的内容变成数据文件,按照一定规则切成多个文件,文件名有规律
第二步,写程序一个文件一个文件读取统计,把结果再写回数据库去.

这样做的效果就是利用硬盘空间,而不占用数据库的访问,也不占用过多的内存.
不过DBA就没有用武之地了.
36 楼 quiii 2009-05-21  
- -!  大量数据统计 数据库很不靠谱 hadoop之
35 楼 Joo 2009-05-21  
纵向:定时或者定量出发子进程处理日志文件,然后清空日志文件,吧分析的中间结果累计到别处,一天下来再作多次中间结果的计算,跟ETL有点类似;
横向:加大计算能力,并行吧。主要是不太清楚你日志文件是什么格式,不知道用map-reduce能不能搞定。即便是在单核机器上,楼主你不会写的单线程处理吧?
34 楼 yshao81710 2009-05-20  
单纯的统计的话,不用楼主说的那么复杂吧,程序里做循环每次读100条进行统计,应该不成问题吧。应该花不了多长时间吧。
33 楼 chj733 2009-05-20  
数据仓库无外乎是上面这些方法的结合,并行计算,ETL等等,现在楼主的情况,要去找非常专业的数据仓库技术做支持,时间是否太久了?

我觉得使用多个文件存储中间数据,java或者C解析文件做汇总,不失为一个好办法,如果存在join的逻辑在里面,会比较麻烦

采用数据库来做,也就是多张小表加并行SQL,最好的多会话的,就是会消耗主机CPU,存储IO等资源,这个可以放在非高峰期来做,持续的时间其实是可以估算的,存储的IO吞吐量可以用表扫描粗略计算出来,走对正确的查询计划就可以了

个人觉得程序能处理的尽量程序做,数据库最好不要封装任何业务逻辑,毕竟他只是个持久层,所scale out比应用层要困难的多
32 楼 lovejavaei 2009-05-20  
pcwang 写道
超级潜水员 写道
应该查查数据仓库的概念,将生产数据库的数据每天定时导出到另外一个数据库(数据仓库中叫ODS),然后在ODS上面直接跑你的统计就行,跑完如果需要再将统计好的数据导回原有数据库。这样就对原有数据库没有影响了。

而且如果mysql有性能问题,ODS你可以使用Oracle啊.

恩,非常感谢超级潜水员同学的建议。
之前也看过一些关于数据挖掘和数据仓库的概念,没有深入的了解过(曾经有一个。。。等到用的时候才后悔莫及。。。),恶补之。
但是公司资源有限,比如mysql换oracle这就是不可能的(不过mysql未来还是未知的,呵呵)。




建议很好,强烈建议看看有关数据仓库的东西,直接在业务数据上做统计分析是不现实的,尤其是你这么大的数据量,想任何招都是徒劳。ods,data mart,data warehouse应该是你考虑的方向,也是你的分析系统发展的方向
31 楼 jin_nth 2009-05-19  
pcwang 写道
genius 写道
可以考虑一下表分区!

多谢建议,采用垂直分区的确是个好办法,可以把我需要的字段和不需要的字段划分到不同的分区,或许会提高查询速度。
我看javaeye上对mysql数据库分区介绍的文章不是很多。也不清楚到底是否在不影响其他应用的同时也能满足我的需求。需要做一些测试先。



MySQL 5.1的分区功能目前还很不完善,要部署的最好还是谨慎一点。
30 楼 seemoon 2009-05-19  
用文件处理会更好,利用数据库显得过于复杂。
用文件处理除了资源占用低效率高的好处外,还可以使用并行计算来提高数据处理速度,甚至完全可以利用awk进行快速处理。
以前做过电信cdr记录处理,都是文件存储然后传输,parsing写入oracle数据库做进一步的其他处理如计费。
29 楼 zhaomingzm_23 2009-05-19  
为什么不用 hadoop
28 楼 yisafe 2009-05-19  
个人觉得写得很多不怎么清楚,不过能处理那么大的数据和容量数据,的确很有挑战性
27 楼 pcwang 2009-05-18  
genius 写道
可以考虑一下表分区!

多谢建议,采用垂直分区的确是个好办法,可以把我需要的字段和不需要的字段划分到不同的分区,或许会提高查询速度。
我看javaeye上对mysql数据库分区介绍的文章不是很多。也不清楚到底是否在不影响其他应用的同时也能满足我的需求。需要做一些测试先。
26 楼 leadyu 2009-05-18  
pcwang 写道
超级潜水员 写道
引用

仔细的分析了一下需求,其实逻辑不复杂,基本就是根据不同的字段来分段,去重,count等,这样的数据量显然不能直接用sql去group by,count什么的。


数据量还不是很多,就一台数据库group by ,count什么就行了。
一个晚上跑两三个小时也就出来了。

整得这么复杂

我们用的mysql,前面说过了,我们的数据库里面不仅仅是一个应用去连,1亿多的数据用group by,或者distinct,count的,dba真的会杀人...


mysql做OLAP的活?1亿多的数据在SybaseIQ里,小意思
25 楼 genius 2009-05-17  
可以考虑一下表分区!
24 楼 heroczx 2009-05-17  
用AWK效率相当高
23 楼 woaiwofengkuang 2009-05-17  
哈哈,我最近也刚做了个类似的功能,我们是每天分析全量的数据放入向个Txt文件中。其它应有就不用现访问我们的库了。可以直接读取我们生成的文件,进行相应的功能开发。我的做方是用多线程来跑,每个线程都读取一定量的数据。每个线程都将数据写向不同的文件。
简单的比喻:
我的表里有1000000条数据我要分成10的文件来存放那么每个文件也就要存100000条。在这里分10个线程一个线程去跑100000条数据。此处和简单的分页没什么不同。
22 楼 cauherk 2009-05-16  
几个思路
1、前沿化。使用hadoop,设计好map和reduce,多整一些低端,大硬盘的设备,每天都实时的去跑任务。
2、就地解决。老实的采用主从复制,既然是日志,几亿条数据中少几个,相信没有谁责怪你的。从数据库就可以每个夜晚安安静静的分析去了。
3、稍加改变。一个表放那么多数据干嘛?是想帮mysql测试bug?最简单的方案,采用url的hash分区或者分表,同时几乎采用按天分表或者分区。并行数据的导入或者分析,总比一个个来好吧。前面也有人说过了,分段进行分析,分析好了就放在着,后面慢慢用。也节省了不少能源。
一个好的方案往往就是最简单的方案,别把这个事情整的很复杂。
21 楼 tanbamboo 2009-05-16  
我之前的一个项目也有类似的需求,只是数据量可能稍微少一些。

这里面涉及两个方面:数据、统计
先说统计,就是根据统计规则,对每条记录的一些字段进行匹配处理,然后更新统计结果。
数据:包括原始数据、单次统计处理的统计结果、汇总后的统计结果。

我考虑可以采用以下几种方法:
1. 数据入库前进行实时统计处理
这个方法就是在每个数据源的入库流程前,插入统计分析模块,进行实时统计,然后统计分析的结构作为一个新的数据源,汇总到收集系统。
这个方案的优点:少了一次业务数据(日志信息)的查询与传输的代价,当数据量很大的时候,这个代价似乎不小的。
缺点就是:需要在数据源的处理流程中,插入一个统计分析模块,可能对系统有些影响,另外一个就是,有些统计分析的需求(比如出重),在单个数据源的地方,可能处理的不对。

2. 周期性对入库后的数据进行统计分析
周期性的查询出原始数据的一个片段,进行统计分析处理,把统计结果汇总。如此反复循环,即可完成全部的统计分析处理。
其中对原始数据的分片,需要根据一定的规则,保障不重复、不丢失。
另外,如果原始数据的表里面已经创建了一些索引的话,在可以的情况下,查询原始数据的时候可以有效利用(比如直接count ... group by ...),这相当于把一部分的统计分析的计算代价由入库时索引器承担了。

统计分析的计算代价是无可避免的(无论是在入库前、入库时、查询原始数据后),只是所处的位置不同而已。

最终我感觉,数据统计分析,其实就是预定制统计规则的BI而已,而BI就是可以按需执行统计分析。

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