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最佳实践

更新时间:2025-01-09 GMT+08:00
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关于Partition和Bucket的数量和数据量的建议

  • 一个表的Tablet总数量等于 (Partition num*Bucket num)。
  • 一个表的Tablet数量,在不考虑扩容的情况下,推荐略多于整个集群的磁盘数量。
  • 单个Tablet的数据量理论上没有上下界,但建议在1G-10G的范围内。如果单个Tablet数据量过小,则数据的聚合效果不佳,且元数据管理压力大。如果数据量过大,则不利于副本的迁移、补齐,且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价(这些操作失败重试的粒度是Tablet)。
  • 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时,建议优先考虑数据量原则。
  • 在建表时,每个分区的Bucket数量统一指定。但是在动态增加分区时(ADD PARTITION),可以单独指定新分区的Bucket数量。可以利用这个功能方便的应对数据缩小或膨胀。
  • 一个Partition的Bucket数量一旦指定,不可更改。所以在确定Bucket数量时,需要预先考虑集群扩容的情况。比如当前只有3台host,每台host有1块盘。如果Bucket的数量只设置为3或更小,那么后期即使再增加机器,也不能提高并发度。
  • 举一些例子:假设在有10台BE,每台BE一块磁盘的情况下。如果一个表总大小为500MB,则可以考虑4-8个分片。5GB:8-16个分片。50GB:32个分片。500GB:建议分区,每个分区大小在50GB左右,每个分区16-32个分片。5TB:建议分区,每个分区大小在50GB 左右,每个分区16-32个分片。

关于Random Distribution的设置以及使用场景

  • 如果OLAP表没有更新类型的字段,将表的数据分桶模式设置为RANDOM,则可以避免严重的数据倾斜(数据在导入表对应的分区的时候,单次导入作业每个batch的数据将随机选择一个tablet进行写入)。
  • 当表的分桶模式被设置为RANDOM时,因为没有分桶列,无法根据分桶列的值仅对几个分桶查询,对表进行查询的时候将对命中分区的全部分桶同时扫描,该设置适合对表数据整体的聚合查询分析而不适合高并发的点查询。
  • 如果OLAP表的是Random Distribution的数据分布,那么在数据导入的时候可以设置单分片导入模式(将load_to_single_tablet设置为true),那么在大数据量的导入的时候,一个任务在将数据写入对应的分区时将只写入一个分片,这样将能提高数据导入的并发度和吞吐量,减少数据导入和Compaction导致的写放大问题,保障集群的稳定性。

复合分区与单分区

  • 复合分区。
    • 第一级称为Partition,即分区。用户可以指定某一维度列作为分区列(当前只支持整型和时间类型的列),并指定每个分区的取值范围。
    • 第二级称为Distribution,即分桶。用户可以指定一个或多个维度列以及桶数对数据进行HASH分布或者不指定分桶列设置成Random Distribution对数据进行随机分布。
说明:

此场景推荐使用复合分区。

  • 有时间维度或类似带有有序值的维度,可以以这类维度列作为分区列。分区粒度可以根据导入频次、分区数据量等进行评估。
  • 历史数据删除需求:如有删除历史数据的需求(比如仅保留最近N天的数据)。使用复合分区,可以通过删除历史分区来达到目的。也可以通过在指定分区内发送DELET语句进行数据删除。
  • 解决数据倾斜问题:每个分区可以单独指定分桶数量。如按天分区,当每天的数据量差异很大时,可以通过指定分区的分桶数,合理划分不同分区的数据,分桶列建议选择区分度大的列。
  • 单分区。

    用户也可以不使用复合分区,即使用单分区。则数据只做Hash分布。

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