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大数据的下一站是什么?服务/分析一体化(HSAP) - InfoQ

大数据的下一站是什么?服务/分析一体化(HSAP)-InfoQ
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Summary | 47 Annotations
分析型的 OLAP 系统
2020/06/29 09:38
数据定期(比如说每天)同步到一个 OLAP 系统
2020/06/29 09:39
HTAP 的架构
2020/06/29 09:39
用户的实时行为做出个性化的推荐
2020/06/29 09:42
实时特征
2020/06/29 09:43
模型的连续更新
2020/06/29 09:43
大量的用户行为事件
2020/06/29 09:43
滑动窗口等方式去计算出各种不同维度和时间粒度的特征
2020/06/29 09:43
实时导入
2020/06/29 09:48
预聚合
2020/06/29 09:48
数据服务
2020/06/29 09:48
持续聚合
2020/06/29 09:48
交互式查询
2020/06/29 09:48
批处理
2020/06/29 09:48
实时化
2020/06/29 09:48
服务 / 分析的融合
2020/06/29 09:48
分析海量的数据
2020/06/29 09:50
业务的洞察
2020/06/29 09:50
另外一个系统提供在线数据服务
2020/06/29 09:50
数据孤岛
2020/06/29 09:50
实时分析的能力
2020/06/29 09:51
行存的数据格式
2020/06/29 09:52
具备分析的能力和能够高效地分析并不是一回事
2020/06/29 09:52
HSAP 面临着和已有的大数据以及传统的 OLAP 系统相比很不一样的挑战
2020/06/29 09:52
高并发的混合工作负载
2020/06/29 09:52
每秒钟数千万个查询
2020/06/29 09:53
海量数据的实时写入
2020/06/29 09:53
每秒钟数千万甚至上亿条事件
2020/06/29 09:53
HSAP 系统对数据的实时性有着很高的要求
2020/06/29 09:53
弹性和可扩展性的要求
2020/06/29 09:54
写入峰值能达到平均的 2.5 倍
2020/06/29 09:54
查询的峰值能达到平均的 3 倍
2020/06/29 09:54
存储计算分离
2020/06/29 09:54
存储计算分离的架构保证了不需要等待移动 / 拷贝数据就能快速完成这些操作
2020/06/29 09:54
用户、商品、商家属性数据和海量的用户行为数据经过实时和离线的数据清洗统一进入 HSAP 系统
2020/06/29 09:58
HSAP 系统向上承接了实时大屏
2020/06/29 09:58
实时报表
2020/06/29 09:58
效果跟踪
2020/06/29 09:58
实时数据应用等查询
2020/06/29 09:58
分析服务
2020/06/29 09:58
各种查询模式
2020/06/29 09:59
点查询
2020/06/29 09:59
复杂查询
2020/06/29 09:59
数据服务类
2020/06/29 09:59
分析类
2020/06/29 09:59
行存和列存
2020/06/29 10:00
SLO 是通过调度来保证的
2020/06/29 10:01