说明：本章是数据仓库体系结构的专题讨论区，关于数据仓库的体系结构问题，统一放到此处进行答复。
分布式数据仓库实践指南：第一章-数据仓库体系结构
2016-08-31
6102
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
第一章 数据仓库体系结构
（1）
目录
相关文章
|
24天前
|
存储
数据采集
数据挖掘
|
数据采集
运维
监控
|
存储
监控
物联网
|
算法
|
SQL
存储
分布式计算
Apache Tajo：一个运行在YARN上支持SQL的分布式数据仓库
将SQL转化为MapReduce。典型代表是Apache Hive，这种系统的特点是扩展性和容错性好，但性能低下。为了弥补SQL on MapReduce的不足，google提出了Tenzing（见参考资料[3]），与Hive不同，Tenzing充分借鉴了MapReduce和DataBase的优势，首先，它对传统的MapReduce进行了优化（比如Map 可以不写磁盘，Reduce可不必排序等），使其性能更高，采用MapReduce一大优势是使Tenzing具有了很好的扩展性和容错性，Tenzing论文是这样表述的
202
0
0
|
存储
分布式计算
Cloud Native
|
Java
数据库
算法
《Akka应用模式：分布式应用程序设计实践指南》读书笔记9
性能
这也是一个比较大的问题，因为性能不一定是Akka本身的问题，还可能是你代码写的有问题。
优化的第一步就是找出性能的瓶颈，隔离出应用程序里面比较耗时的部分，然后尝试对其优化，减少需要耗费的时间成本。
1635
0
0
|
缓存
运维
数据库
《Akka应用模式：分布式应用程序设计实践指南》读书笔记8
可用性
简单点来说就是系统能否正常使用。如果系统能够及时响应一个请求，则认为是可用的；如果响应时间过长或者根本不响应，则是不可用的。系统在停机或超载时是不可用的。一般用系统正常运行时长的百分比来计量系统的可用性，例如常常用N个9表示系统的可用性。
1883
0
0
|
存储
缓存
NoSQL
《Akka应用模式：分布式应用程序设计实践指南》读书笔记6
一致性和可扩展性
一致性是系统内比较复杂的属性，它会随着系统的变化而变化。简单来说，一致性就是数据保持一致，在分布式系统中，可以理解为多个节点中数据的值是一致的。一旦系统具有并行性（分布式只是并行的一种表现），保持一致性就变得困难了，毕竟需要协调全局状态。
1363
0
0
|
运维
Java
《Akka应用模式：分布式应用程序设计实践指南》读书笔记7
容错
容错绝对是分布式系统最难搞定的事儿，至少我这样认为，因为意外总是会发生。
处理故障在许多方面意味着要放弃全局一致性。Akka是基于不粗要调用方负责处理故障的想法而建立的。它主张由发生故障的actor负责处理问题，在actor不能处理的情况下，会向其“监督者”寻求帮助。
1706
0
0
热门文章
最新文章
1
TorchAcc：基于 TorchXLA 的分布式训练框架
2
GaussDB分布式与单机模式的比较
3
【Springcloud Alibaba微服务分布式架构 | Spring Cloud】之学习笔记（八）Config服务配置+bus消息总线+stream消息驱动+Sleuth链路追踪
4
【亿级数据专题】「分布式服务框架」 盘点本年度我们探索服务的保障容量的三大关键方案实现
5
推荐一款好用的Java分布式任务调度框架！
6
缓存、分布式缓存和持久化
7
【构建一套Spring Cloud项目的大概步骤】&【Springcloud Alibaba微服务分布式架构学习资料】
8
【Springcloud Alibaba微服务分布式架构 | Spring Cloud】之学习笔记（七）Spring Cloud Gateway服务网关
9
【分布式技术专题】「分布式技术架构」MySQL数据同步到Elasticsearch之N种方案解析，实现高效数据同步
10
TiDB分布式事务处理机制
