大数据平台 性能

PetaBaseV作为Vertica基于宜信的分析产品定制版，为large 数据提供实时分析服务，采用共享大规模并行架构(MPP)，可以线性扩展集群的计算能力和处理能力，基于column-2，PetaBaseV具有高性能、高扩展性、高压缩率、高健壮性的特点，可以完美解决报表计算速度慢、明细数据查询等等性能。目前“Da-2”技术的研究可以分为几个方向:结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、Web 数据分析。

真的感兴趣，不请自来，在国内，刚下...算了，在办公室。凡软，其实大家都不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调工作十余年，入选Gartner市场指南。一开始做的是报表工具finereport，后来开发了BI商业智能finebi。产品经过多年打磨。后来又为工业数据管理解决方案增值，包括阿米巴经营和数字化运营体系建设项目，都是非常成熟的老牌厂商。

目前常用的解决方案有以下几类:1。Hadoop。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的。另外，Hadoop依赖于社区服务器，所以成本相对较低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC的缩写，高性能计算与通信(high性能computing and communication)。

第三，风暴。Storm是一个免费的开源软件，一个分布式和容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠地处理巨大的数据 stream，用于处理Hadoop 数据的批处理。Storm支持许多编程语言，使用起来非常有趣。Storm来自Twitter开源。第四，ApacheDrill。

这两个基本功能是:1 数据收藏；II 数据分析归纳。扩展:首先，它必须容纳大量的人数据如果它很大数据Analysis平台它不能扩展到存储或管理大量的人数据，那么单纯提高速度的效果是相当有限的。大数据分析平台必须能够容纳大量数据。大规模并行处理是扩展分析处理的理想技术，因为它同时使用计算机集群的存储和计算能力。它不仅对性能进行了扩展，还提高了处理大量传入数据流的能力。

结构化数据 library可以更好的了解数据in数据ocean的位置，可以准确的访问数据。一般来说，非结构化的数据库很难扩展到列设计的结构化的数据库所能达到的程度。但是Da数据Analysis平台可能集成了可以提高非结构化数据 library和性能的可伸缩性的函数。第二，必须非常快。简单来说，在数字时代，用户在运行查询时不希望长时间等待结果。他们希望在不影响其他工作负载的情况下，立即获得满足感和结果。

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集群监控管理毫无疑问，集群需要有整体管理和监控的能力，否则运维团队在做运维的时候无从下手。资源访问数据是一个企业的核心资源。我们需要在原有数据的基础上构建、分析、挖掘商业模式，而这些数据有很多来源(日志、关系数据库。体积大所以大数据 平台需要能够连接各种来源和各种类型的群众数据。

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