LinkedIn 開源 OLAP 存儲和分析系統：Pinot

Pinot 是一個實時分布式的 OLAP 數據存儲和分析系統。LinkedIn 使用它實現低延遲可伸縮的實時分析。Pinot 從離線數據源（包括 Hadoop 和各類文件）和在線數據源（如 Kafka）中攫取數據進行分析。Pinot 被設計是可以進行水平擴展的。

Pinot 特別適合這樣的數據分析場景：分析模型固定，數據只追加以及低延遲，以及分析結果可查詢。

關鍵特性：

• 面向列的數據庫，提供多種壓縮模式，如運行長度、固定比特長度

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• 可插入式的索引技術，包括可排序索引、Bitmap 索引和反向索引

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• 可根據查詢和段元數據對查詢和執行進行優化

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• 近乎實時的從 Kafka 獲取數據，以及批量從 Hadoop 獲取數據

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• 類 SQL 的語言支持查詢、聚合、過濾、分組、排序和去重

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• 支持多值字段

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• 水平伸縮以及容錯

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  Pinot 非常使用用來查詢時許數據以及大維度的數組。

  Pinot 的組件架構：

  

  Pinot 核心概念：

  

  示例查詢：

  /Total number of documents in the table/
  select count(*) from baseballStats limit 0
  
  /Top 5 run scorers of all time/ 
  select sum('runs') from baseballStats group by playerName top 5 limit 0
  /Top 5 run scorers of the year 2000/
  select sum('runs') from baseballStats where yearID=2000 group by playerName top 5 limit 0
  /Top 10 run scorers after 2000/
  select sum('runs') from baseballStats where yearID>=2000 group by playerName limit 0
  /Select playerName,runs,homeRuns for 10 records from the table and order them by yearID/
  select playerName,runs,homeRuns from baseballStats order by yearID limit 1</pre>
  
  
  
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