概述：
此分享是关于大数据产品中的异构数据源整合的汇总,作者来自于淘宝
挑战：
计算• 离线计算：灵活性低，但性能可控，数据产品的主流模式• 实时计算：灵活性高，技术挑战较大• 流式计算：数据时效性高，技术挑战较大存储与查询• 如何让查询更快• 大数据的存储成本
架构图：
技术点：
用中间层隔离前后端，解耦合；内存sql执行；Node.JS：使用多核；
更多详情参见附件
"大数据产品中的异构数据源整合"分享总结
本文共 186 字，大约阅读时间需要 1 分钟。
转载地址：http://qnqsi.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
CF #165 DIV2 E 最大流的流向
查看>>
Manthan 2011 A. Partial Teacher 拓扑排序or直接数组处理
查看>>
AVL树与红黑树比较
查看>>
排序算法比较与分析
查看>>
似然函数 极大似然估计
查看>>
逻辑回归
查看>>
翻转二叉树
查看>>
核函数
查看>>
自旋锁
查看>>
在构造函数中需要初始化列表初始化的有如下三种情况
查看>>
函数参数——普通形参与引用形参
查看>>
静态绑定 动态绑定 缺省参数(2019.10.23)
查看>>
智能指针入门
查看>>
指针函数与函数指针
查看>>
enum 枚举类型
查看>>
不能重载的运算符（2019.10.23）
查看>>
C++中struct与class的区别
查看>>
C++数据存储区
查看>>
const与指针及初始化
查看>>
priority_queue 建立最小堆
查看>>