大数据快速读写，秒级百万条数据，包含技术，架构，方案

m0_37815626 2020-01-13 03:04:08

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Style Intelligence敏捷商业智能平台中内存数据库的访问性能提高到传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的十倍甚至数十倍；而在内存的使用上，却是传统数据库的十分之一甚至更少。这一技术为支持海量数据处理，实时海量数据分析奠定了坚实的基础。

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Kafka & Mafka技术分享及讨论

使用自定义函数（User Defined Function，UDF）的目的是为了封装HQL中整块的处理逻辑，以方便调用。被封装的代码要处理的可能是比较复杂的业务逻辑，如果全部放在HQL中，则既不便于阅读，也不便于维护，Hive支持把这些代码块放在一个函数中，在HQL中直接调用得到结果值的做法。在RDBMS中也有自定义函数的概念，比如在Oracle中就有函数、过程等数据库对象，方便在数据库开发中重复使用。Oracle中的函数代码是用PL/SQL编写的，创建后便可直接调用；

大数据架构 大数据架构，如下图： 1、通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 2、通过Hive清洗、处理和计算原始数据； 3、Hive清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase; 4、数据应用从HBase查询数据； 大数据架构实例1，如下图： 大数据架构实例2，如下图： 大数据架构实例3，如下图： 大数据架构实例4，如下图： 大数据架构实例5： 大数据架构实例6：一、场景 1.数据源主要为 M...

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