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实战：大数据冷热分析

article 2024/10/24 22:21:04

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实战：大数据冷热分析

冷热分析（Hot and Cold Data Analysis）的目的主要在于优化存储系统的性能和成本。通过识别并区分访问频率和存储需求不同的数据，可以采取适当的存储策略，进而提高系统的效率和用户体验。终极目的就是使用较少磁盘，从而达到降本的目的。

冷热分析目的和好处

优化存储资源使用
- 热数据（Hot Data） ：指访问频率高的活跃数据。热数据通常需要存储在高性能存储介质（如内存、SSD）上，以满足快速访问需求。
- 冷数据（Cold Data） ：指访问频率低或不再被频繁访问的历史数据或归档数据。冷数据可以存储在低成本的存储介质（如硬盘、磁带）上，节约存储成本。
提高系统性能
- 通过将热数据存储在高性能存储介质上，可以显著减少数据访问时间，提高系统响应速度和整体性能。
节约存储成本
- 将冷数据移动到较低成本的存储介质上，可以大幅降低存储成本，而不影响系统的性能。
数据生命周期管理
- 通过冷热分析，可以实现数据的生命周期管理（DLM）。根据数据的访问频率和重要性，将其在不同的生命周期阶段存储在合适的介质上。
提高存储系统的扩展性
- 通过冷热数据分层存储，可以更有效地管理和扩展存储系统，避免一味增加高性能存储设备的成本。
数据缓冲区优化
- 通过冷热分析，可以更合理地配置数据缓冲区，提供热数据缓存和预取机制，进一步提高系统整体性能。

环境信息

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为什么不能用ranger审计日志做冷热分析

在Apache Ranger中，审计日志不仅仅是在触发策略规则时生成的。审计日志记录了大量的活动信息，包括但不限于以下内容：

访问控制事件：当用户或服务尝试访问受保护的资源时，会记录访问尝试的相关信息。如果访问请求符合策略规则，访问将被允许，并且此事件会被记录。如果访问尝试被拒绝，这也会被记录下来，详细信息如用户、资源、操作类型以及原因等都会包含在审计记录中。

策略变更：当管理员创建、修改或删除访问控制策略时，这些事件也会被记录在审计日志中。这有助于追踪安全策略的变更历史，确保合规性和审计需求。

用户活动：一些特定的用户活动，如登录和登出，也可能被记录。这对于监控和审计用户行为非常有用。

系统事件：涉及到Ranger系统本身的活动，如服务启动、停止或重启等，也可能会记录下来，用于系统审计和故障排查。

但是我在客户端执行hive语句，日志并不存在
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hive的ranger审计日志

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根本搜索不到hdfs_audit_log的表

hiveServer2的ranger日志

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可以找到hdfs_audit_log的日志，但是没有分区，我的hdfs_audit_log是一个按日分区的表，他操作了哪些分区并不能显示出来，就是后页面，我不常用的分区需要做归档操作的时候，我没法判断，与我的目的不符。
那hdfs的ranger 日志是佛有记录呢？

hdfs的ranger 日志

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可以看到他走了hive的ranger策略就不走hdfs的了，根本没有今天的日志，所以也没办法用
但是理论上：
Apache Ranger的审计功能依赖于控制哪个组件的策略被触发。Hive和HDFS有各自的Ranger插件，它们负责监控和管理这些组件的访问控制。一旦具体组件的Ranger策略被触发，相应组件的Ranger插件会记录审计日志。因此，如果某个数据访问触发了Hive的Ranger策略，并不意味着HDFS的Ranger审计就不会记录该事件。审计日志是特定于被触发的策略和资源的。

具体来说：

Hive的Ranger策略：如果一个数据访问请求通过了Hive的Ranger策略，那么这个请求的审计日志会记录在Hive的Ranger审计日志中。这个日志记录包括用户、查询、访问的数据库和表等。

HDFS的Ranger策略：同样地，如果一个数据访问请求触发了HDFS的Ranger策略，那么这个请求的审计日志会记录在HDFS的Ranger审计日志中。这个日志记录包括用户、文件路径、操作类型（如读、写、删除）等。

这些审计日志记录是独立的，但可能存在关联。例如，一个用户通过Hive提交一个查询请求，该查询请求涉及到访问HDFS上的文件，在这种情况下：

Hive的Ranger插件会记录这个查询请求的相关审计日志。
HDFS的Ranger插件会记录对应的文件存取操作的审计日志。
所以，在某些场景下，Hive和HDFS的Ranger审计日志可能都会被记录，并且可以通过这些日志进行关联分析。总之，触发了Hive的Ranger策略，不会阻止HDFS的Ranger策略进行审计，只要访问涉及到HDFS资源并且适用HDFS的Ranger策略。

我这反正是不符合我的预期，大家可以自己试试。
推荐使用hdfs的审计日志
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