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开源大数据查询分析引擎现状

引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一,自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础,尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive项 目是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架,提供了一系列用于存储、查询和分析大规模数据的工具。当我们还浸淫在GFS、Map-Reduce、 Bigtable等Google技术中,并进行理解、掌握、模仿时,Google在2009年之后,连续推出多项新技术,包括:Dremel、 Pregel、Percolator、Spanner和F1。其中,Dremel促使了实时计算系统的兴起,Pregel开辟了图数据计算这个新方 向,Percolator使分布式增量索引更新成为文本检索领域的新标准,Spanner和F1向我们展现了跨数据中心数据库的可能。在Goog...

Kappa:比Lambda更好更灵活的实时处理架构

本篇文章中分析Lambda三层结构模型的适用场景,同时暴露出Lambda架构一个最明显的问题:它需要维护两套分别跑在批处理和实时计算系统上面的代码,而且这两套代码需要产出一致的结果。根据对此缺点的分析,我们引出当时还在LinkedIn的大神Jay Kreps提出的Kappa架构,本文会对Kappa架构原理进行介绍,并讨论两个架构的优缺点,最后给出一个Kappa架构的案例分析。 对Lambda架构不熟悉或者希望了解Lambda架构应用案例的读者,请回顾历史文章中的《深入浅出解析大数据Lambda架构》一文。 Lambda架构回顾Lambda架构的核心思想是把大数据系统拆分成三层:Batch Layer,Speed Layer和Serving Layer。其中,Batch Layer负责数据集存储以及全量数据集的预查询。Speed Layer主要负责对增量数据进行计算,生成Realtime Views。Serving Layer用于响应用户的查询请求,它将Batch Views和Realtime Views的结果进行合并,得到最后的结果,返回给用户。图1给出了Lambda的整体架构图: K...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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