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Apache Kylin权威指南3.1 为什么要增量构建

第3章 增量?构建 第2章介绍了如何构建Cube并利用其完成在线多维分析的查询。每次Cube的构建都会从Hive中批量读取数据,而对于大多数业务场景来说,Hive中的数据处于不断增长的状态。为了支持Cube中的数据能够不断地得到更新,且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube,因此对于Cube引入了增量构建的功能。 我们将Cube划分为多个Segment,每个Segment用起始时间和结束时间来标志。Segment代表一段时间内源数据的预计算结果。在大部分情况下(例外情况见第4章“流式构建”),一个Segment的起始时间等于它之前那个Segment的结束时间,同理,它的结束时间等于它后面那个Segment的起始时间。同一个Cube下不同的Segment除了背后的源数据不同之外,其他如结构定义、构建过程、优化方法、存储方式等都完全相

Google停用MapReduce,高调发布Cloud Dataflow

Google已经停用自己研发的,部署在服务器上,用以分析数据的MapReduce,转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计算的一个非常受欢迎的基础架构和编程模型。它是被广泛部署并已经成为很多公司商业产品的大数据基础架构平台Hadoop的基础。 但是近日,这项技术已经不能处理谷歌想要分析的大量数据。技术基础设施部高级副总裁UrsHölzle表示,一旦数据规模达到数PB级字节,处理起来将变得非常困难。 “我们已经不再使用MapReduce。”Hölzle在周三于旧金山举行的谷歌I/O大会上发表主题演讲时表示,公司已经在几年前停止使用这个系统。 Cloud DataFlow,将作为一项服务提供给使用它们云服务的开发者,这些服务并没有MapReduce的扩展限制。 “

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