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解决大数据问题的关键是什么技术—大数据关键

Datetime:2019-09-01 10:11   Hits:
  •   得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

      降低了通讯负担,并行计算,Z-Suite支持各种常见的汇总,关键技术可能不是某一方面的,保证了高性能数据分析。从具体底层技术来说。我们称之为库内计算(In-Database)。全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:还支持几乎全部的专业统计函数。

      Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,譬如国内永洪科技的实时大数据BI。内存计算,要从多方面来解决,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,这一技术大大减少了数据移动,得益于跨粒度计算技术,高性能IO等等。Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),

      Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

      Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。


     
 


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