Анатолий Левенчук (TechInvestLab) – об аппаратном ускорении аналитики в больших данных на Big Data Conference
По итогам прошедшей 15 сентября 2017 года Big Data Conference, организованной Rusbase и Global Innovation Labs, публикуем подробные отчеты с выступлений всех спикеров.
В рамках конференции в трёх залах были представлены кейсы в «Бизнес-треке», технологические решения в «Техническом треке» и доклады на «Научном семинаре». Общий отчет с мероприятия можно найти по ссылке.
Анатолий Левенчук из TechInvestLab рассказал об аппаратном ускорении аналитики в больших данных.
Благодаря сервису Penxy презентацию TechInvestLab можно не только посмотреть, но и послушать.
После презентации спикеру задали вопрос через сервис WhenSpeak:
Говоря о приложениях и об аналитике, часто имеет смысл говорить о колоночно-ориентированной базе данных. Можете как-то прокомментировать, что делают для их ускорения?
Ускорение проходит не только с колоночными базами данных. Например, Kinetica колоночная база данных, а вот Swarm64 – нет. Swarm64 – это не колоночное хранилище, а скорее строковая база с безиндексной структурой. Отсутствие индекса сокращает объем метаданных и позволяет обрабатывать данные практически в реальном времени. Swarm64 также хранит данные в собственных таблицах, и они очевидно не того же формата, что и индексированные таблицы MySQL, MariaDB и PostgreSQL. Так что с разгоном колоночных баз данных всё в порядке, равно как всё в порядке и с разгоном обычных строковых баз.
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
- 1 Big Data Conference — итоговый отчет
- 2 Андрей Шумов (Vizex) – о геймификации больших данных на Big Data Conference
- 3 Александр Сербул (1С-Битрикс) – об инверсном индексе для чатботов на Big Data Conference
- 4 Максим Кулиш (OWOX) – об извлечении смысла из больших данных e-commerce на Big Data Conference
- 5 Андрей Орлов (IBM) – об использовании когнитивной платформы в реальных проектах на Big Data Conference
ВОЗМОЖНОСТИ
20 апреля 2024
21 апреля 2024
21 апреля 2024