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"大数据产品中的异构数据源整合"分享总结

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：


"大数据产品中的异构数据源整合"分享总结_第1张图片
 

 

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

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