
数据处理
文章平均质量分 58
lmalds李麦迪
这个作者很懒,什么都没留下…
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SnappyData--一个统一OLTP+OLAP+流式写入的内存分布式数据库
一、背景: 阔别个人博客有大半年了,这大半年来我从一个all in flink的角色转变到了一个兼顾实时流式处理与实时OLAP处理的角色。 最近由于工作需要,在关注实时的OLTP+OLAP的HTAP场景的数据处理,优先保证低延迟的OLAP查询。说到这里,很容易让人想到Google的F1、Spanner,开源领域的代表TiDB。TiDB是个分布式的MySQL,对OLTP的支持很好原创 2018-01-19 18:50:50 · 6781 阅读 · 14 评论 -
SnappyData-一个构建在Spark上的支持实时HTAP场景的解决方案
1、设计目标1、实时的OLTP+OLAP型的操作2、数据规模在50TB-100TB以下:太大规模的数据(PB规模),还要求实时出结果的场景,并不是SnappyData的设计目标。3、微批的流失写入:实时数据的写入最好按批次写入。例如列表上的频繁的基于点的update,效率并不是很高。2、数据流 上图介绍了流数据的注入以及原创 2018-01-26 16:41:52 · 3481 阅读 · 3 评论 -
分享一个实时数仓系统--SnappyData的博客与中文社区
分享一个实时OLAP系统–SnappyData的博客与中文社区SnappyData中文博客 SnappyData中文社区原创 2018-04-23 15:29:40 · 6455 阅读 · 3 评论