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抽取数据的存储是以列为单位的,同一列数据连续存储,在查询时可以大幅降低I/O,提高查询效率,并且连续存储的列数据,具有更大的压缩单元和数据相似性,可以大幅提高压缩效率。为了减少网络传输的消耗,避免不必要的shuffle,利用Spark的调度机制实现数据本地化计算。在知道数据位置的前提下,将任务分配到拥有计算数据的节点上,节省了数据传输的消耗,完成巨量数据计算的秒级呈现。位图索引即Bitmap索引,是处理大数据时加快过滤速度的一种常见技术,并且可以利用位图索引实现大数据量并发计算,并指数级的提升查询效率,同时我们做了压缩处理,使得数据占用空间降低。直连模式下会直接和数据库对话,性能会受到数据库的限制,因此引入encache框架做智能缓存,以及针对返回数据之后的操作有多级缓存和智能命中策略,避免重复缓存,从而大幅提升查询性能。采用Spider引擎的本地模式,将数据抽取到本地磁盘中,以二进制文件形式存放,查询计算时候多线程并行计算,完全利用可用CPU资源。从而在小数据量情况下,展示效果优异。计算引擎与Web应用放在同一服务器上,轻量方便。
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7、用户分群分析模型
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