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大数据数据分析的大规模并行处理模型 Big Data Massive Parallel Processing(MPP) Model

最近研究高性能OLAP和MPP的课题， 感觉应用编程中并发编程的困难， 使得MPP技术在数据库之外好像没有什么用途， 另外，传统SMP数据库主机的性能提升也遇到了障碍， 倒不如直接MPP和Database一体化， 借助ARM或者ATOM的低功耗并发集群， 最好加上In-Memory Database， 容量小点不怕，内存能上T就行， 再内置DBMS，使用软件接口控制， 用起来像超

大数据数据分析云模型 Big Data Analysis Cloud(MapReduce) Model

Cube类型 量级 代表工具 计算单元数 技术类型 桌面文件 10万级 Excel 实时计算 桌面内存 100万级 PowerPivot 实时计算 桌面文件流 1000万级 SPSS 实时计算 主机文件 1亿级 SSAS/BO/BIEE/Cognos 异步计算 主机内存 1亿级 Hana/Tabu

Event-Model-View-Controller 架构 如何在系统运行过程中动态调整全局字号或者控件尺寸 在Android中引入Greenbot的EventBus，在Flex里面引入CommandDispatcher， 将原来依赖Runtime的Event机制包含进来，脱离对于语言平台的依赖。

当下，在IT领域编程

博客好久没写了，因为转行了，不干程序员了， 偶然读了“自由飞”的《架构之路》，同感强烈。 我的从业历史与“自由飞”略有相似， 02年开始读了四年的金融，毕业干了两年装修， 08年开始做程序员，7年中从零开始， 程序员生涯中以RealProgrammer为自我要求， 最终成就了架构师和全栈工程师的状态， 无论是Web、Client、Mobile、跨平台， 还是各种数据库和BI平台，都

直入正题。 没有互联网的时候生意是怎么做的？该怎么做怎么做！ 日常用品，哪些品类是互联网创造出来的呢？几乎没有！ 那么，互联网对商业到底做了什么？ 这个问题我想了很久， 直到我又开始思考OLAP计算时空分布问题， 我可能找到了答案。 前提：脑子里的是知识，说话内容是信息，记录下来的是数据。 没有互联网（电商）时候的生意，是这样的： 通过电视、广播、报纸、或者去义乌