《唯品会海量实时OLAP分析技术升级之路》 读后感
作者:互联网
NW:
OLAP引擎、长迭代、mpp、 Presto
数据量增大可能带来的问题:
- 存储问题,数据的暴涨导现有系统无法承载
- 查询性能,大量数据的查询导致,所需的时间大大增加,以致于无法忍受。
- 在变更相关数据报表时,对历史数据的处理,需要耗费大量的时间。导致每次迭代开发,需要耗费较长的时间。
- 灵活性:数据发布后,用户可以进行先相关处理。而不是只能看,不能做。
- 门槛低:学习成本低,用户使用工具处理时,必须要能够快速的入手
- 开发周期短
- 没有预计算的模型
- 速度要足够快
- 支持横向扩展
标签:读后感,迭代,数仓,用户,唯品,OLAP,每次 来源: https://www.cnblogs.com/lt1548748657/p/11211851.html