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开源

一个搜索引擎,可以存储 100 万亿行日志数据。

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工具介绍

一个搜索引擎,可以存储 100 万亿行日志数据。

波塞冬:Poseidon

波塞冬,是希腊神话中的海神,在这里是寓意着海量数据的主宰者。

Poseidon 系统是一个日志搜索平台,可以在数百万亿条、数百PB大小的日志数据中快速分析和检索特定字符串。 360公司是一个安全公司,在追踪 APT(高级持续威胁)事件时,经常需要在海量的历史日志数据中检索某些信息, 例如某个恶意样本在某个时间段内的活动情况。在 Poseidon 系统出现之前,都是写 Map/Reduce 计算任务在 Hadoop 集群中做计算, 一次任务所需的计算时间从数小时到数天不等,大大制约了 APT 事件的追踪效率。 Poseidon 系统就是为了解决这个需求,能在几秒钟内从数百万亿条规模的数据集中找出我们需要的数据,大大提高工作效率; 同时,这些数据不需要额外存储,仍然存放在Hadoop集群中,节省了大量存储和计算资源。该系统可以应用于任何结构化或非结构化海量(从万亿到千万亿规模)数据的查询检索需求。

Quick Start

所用技术

  • 倒排索引:构建日志搜索引擎的核心技术
  • Hadoop:用于存放原始数据和索引数据,并用来运行Map/Reduce程序来构建索引
  • Java:构建索引时是用Java开发的Map/Reduce程序
  • Golang:检索程序是用Golang开发的
  • Redis/Memcached:用于存储 Meta 元数据信息

目录结构

builder

这里存放的是数据生成工具

  • doc :将原始日志转换为Poseidon格式的数据。
  • docmeta :将Doc相关的元数据信息写入NoSQL库中的工具。
  • index :从原始日志生成倒排索引数据的程序工具,是Hadoop 的 Map/Reduce 作业程序。
  • indexmeta :将倒排索引的元数据写入NoSQL库中的工具。

common

目前仅仅用来存放该项目中用到的 protobuf 定义

docs

存放了相关的技术文档。

  • 项目设计文档
    • 设计思路和原理(2016上海QCon大会分享PPT) QCon现场视频连接
    • 如何构建倒排索引
    • 术语解释
    • 构建倒排索引时所需的配置文件模板的说明
    • 快速开始
  • 微服务
    • HDFS数据读取微服务 hdfsreader
    • ID生成中心微服务 idgenerator
    • 元数据存取微服务 meta
    • 核心搜索引擎服务 searcher
    • 搜索引擎代理服务 proxy

service

这里存放的是各个HTTP微服务服务的程序

  • hdfsreader :读取HDFS中某个文件路径的一段数据。
    • /service/hdfsreader
  • idgenerator :全局的ID生成中心
    • /service/idgenerator
  • meta :针对存放Meta信息的NoSQL提供统一的HTTP接口服务
    • /service/meta/business/doc/get : DocGzMeta 信息查询接口
    • /service/meta/business/doc/set : DocGzMeta 信息更新接口
    • /service/meta/business/index/get : InvertedIndexGzMeta 信息查询接口
    • /service/meta/business/index/set : InvertedIndexGzMeta 信息更新接口
  • searcher :Poseidon搜索引擎的核心检索服务
  • proxy :searcher的一个代理,并能实现跨时间的查询服务
  • allinone : 为简化部署,将 idgenerator/meta/searcher/proxy 四个微服务集成在一个进程中,提供统一的服务接口

其他

  • qq交流群:21557451

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> 标签

Gobig-datagolangmap-reduceposeidon

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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