内存计算技术资料整理

先来看一下一张技术的全景图,其中涉及内存计算的技术标成红色。

1)事务处理:主要分为Cache(Memcached, Redis, GemFire)、RDBMS、NewSQL(以VoltDB为首的)三部分,缓存和NewSQL数据库是关注的重点。

2)流式处理:Storm本身只是计算的框架,而Spark-Streaming才实现了内存计算式的流处理。

3)分析阶段的对比:

?  通用处理:MapReduce,Spark

?  查询:Hive,Pig,Spark-Shark

?  数据挖掘:Mahout,Spark-MLLib,Spark-GraphX

从上可以看出,Spark生态圈的子项目以及Impala都是值得关注的重点。

理论

直接在Google或Bing.com搜索"论文名 pdf"

《Implementation Techniques for Main Memory Database Systems》

《Main Memory Database Systems: An Overview》

《The Revolution in Database Architecture》 – Jim Gary

《A Study of Index Structures for Main Memory Database Management Systems》

《High-Performance Concurrency Control Mechanisms for Main-Memory Databases》

《A bridging model for parallel computation》 (BSP model)

《SEDA: An Architecture for Scalable, Well-Conditioned Internet Services》

实时处理与流处理

关系代数的并行计算

并发计算模型BSP与SEDA

从NSM到Parquet:存储结构的衍化

产品

GemFire,VoltDB:

分布式缓存GemFire架构介绍

NewSQL数据库VoltDB特性简介

Spark:

Spark分布式计算和RDD模型研究

Spark发展现状与战线

分布式内存文件系统Tachyon

Impala(Dremel):

Google Dremel数据模型详解(上)

Google Dremel数据模型详解(下)

Impala中的代码生成技术

时间: 2024-10-14 22:49:58

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