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数据蒋堂 | 开放的计算能力为数据库瘦身

我们在上一期谈到,数据库的臃肿,也就是过多的中间表以及相关存储过程,是由于其计算封闭性造成的。如果能够实现独立的计算引擎,使计算不再依赖于数据库提供,那么就可以为数据库瘦身了。 内部来源的中间数据不必再以数据表的形式落地在数据库中,而可以放到文件系统中,由外部计算引擎提供进一步的计算能力。对于只读的中间数据,使用文件存储时不需要考虑再改写,可以更为紧致并采用一定的压缩手段,而且在访问时也不必考虑事务一致性,机制大为简化,这样能获得比数据库更好的吞吐性能。文件系统还可以采用树形组织方案,将各个应用(模块)的中间数据分类管理好,使其更加方便,并且可使中间数据将从属于应用模块,不会被其它模块访问到。当有模块修改或下线时,相应的中间数据可以跟随修改,而不必担心被共享而产生的耦合问题。用于生成中间数据的存储过程也可以移到数据库外部,作为应用程

使用超大规模数据分析技术支持大数据预测

我给大家带来的演讲内容是关于“使用超大规模数据分析技术支持大数据预测”这方面的。首先介绍一下我自己,我叫韩卿,很多人叫我Luke。我是Kyligence公司的联合创始人兼CEO,Apache Kylin开源项目的创始人,同时也是这个项目的项目管理委员会主席,以及Apache软件基金会会员。 一、超大规模数据分析的挑战 Hadoop 首先,我想和大家分享一下我们在大数据技术领域碰到的挑战,这里在座很多朋友都是从传统的数据仓库出来的,事实上以前是没有Hadoop的,因此数据并不是很大,我记得在07年、08年的时候,那时候说沃尔玛是全球最大的数据仓库,数据量是几个PB。那么如今又是怎样的量级呢?我原来在ebay工作,今年年初的时候ebay的整个Hadoop数据量已经超过几百个PB了,但这还不是最大的。由此可以看出,在这短短几年之间,数据的膨胀是相当大的。 Hadoop平台今年正好是第十年,发展到今天,它非常擅长批量处理,这里大部分的企业都用它做过批量的东西。那带来的第一个问题是什么呢?比如说,我的数据已经在Hadoop上面了,那么后面不管是报表分析、交叉分析还是预测分析,是不是也应该在平台上...

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