抽取數(shù)據(jù)的存儲是以列為單位的,，同一列數(shù)據(jù)連續(xù)存儲，在查詢時可以大幅降低I/O,，提高查詢效率,，并且連續(xù)存儲的列數(shù)據(jù)，具有更大的壓縮單元和數(shù)據(jù)相似性,，可以大幅提高壓縮效率,。為了減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南模苊獠槐匾膕huffle,，利用Spark的調(diào)度機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化計算,。在知道數(shù)據(jù)位置的前提下，將任務(wù)分配到擁有計算數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)上,，節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸?shù)南模瓿删蘖繑?shù)據(jù)計算的秒級呈現(xiàn),。位圖索引即Bitmap索引,，是處理大數(shù)據(jù)時加快過濾速度的一種常見技術(shù),，并且可以利用位圖索引實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量并發(fā)計算，并指數(shù)級的提升查詢效率,，同時我們做了壓縮處理,，使得數(shù)據(jù)占用空間降低。直連模式下會直接和數(shù)據(jù)庫對話,，性能會受到數(shù)據(jù)庫的限制,，因此引入encache框架做智能緩存，以及針對返回數(shù)據(jù)之后的操作有多級緩存和智能命中策略,，避免重復(fù)緩存,，從而大幅提升查詢性能。采用Spider引擎的本地模式,，將數(shù)據(jù)抽取到本地磁盤中,，以二進(jìn)制文件形式存放，查詢計算時候多線程并行計算,，完全利用可用CPU資源,。從而在小數(shù)據(jù)量情況下，展示效果優(yōu)異,。計算引擎與Web應(yīng)用放在同一服務(wù)器上,，輕量方便。 品質(zhì)大數(shù)據(jù)分析是真的嗎,？晉中大數(shù)據(jù)分析前景

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