Spider高性能分布式計算引擎,以輕量級的架構實現大數據分析
- 1. 存儲高壓縮:先進列式存儲,大幅降低磁盤IO,強大的數據壓縮,讓數據占用存儲空間大幅降低,節省磁盤空間。
- 2. 高擴展性:分布式引擎有單機版本,與集群版本。根據數據量級與災備需求,選擇不同模式部署。更可彈性擴展節點。
- 3. 高可用性:任意節點宕機,服務正常運行;完善的調度機制,均衡工作節點壓力
支持實時數據與抽取數據兩種模式,并可無縫切換
- 1.抽取數據:提供基于索引的高效計算引擎,通過數據預加載,支撐前端快速數據分析,適用于實時性要求不高的分析。
- 2.實時數據:對接大數據平臺,實時讀取企業數據庫的數據進行分析,適用于對實時性要求較高的數據分析場景。
Spider引擎的高性能可輕松實現億級數據秒級呈現
1億條數據量測試場景舉例:分組匯總(含第三方對比)
1億條數據量測試場景舉例:控件過濾
支持靈活的數據更新策略,讓數據準備更加高效
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