录制于加利福尼亚州圣克拉拉的 SpringOne2GX 2013 大会

演讲者：Jags Ramnarayan, Anthony Baker

Hadoop 以低廉的价格为我们提供了巨大的容量可伸缩性。但是核心 Hadoop 是为顺序访问设计的——一次写入，多次读取；这使得无法从实时/在线应用程序中使用 Hadoop。在其前面添加一个分布式内存层，您就可以获得两全其美——极高的速度、并发性以及扩展到非常大容量的能力。我们提出了内存数据网格与 Hadoop 的无缝集成，以实现有趣的新设计模式——将原始或处理后的数据摄取到 Hadoop 中，在内存中对操作数据进行随机读写，或者在 Hadoop 中进行大规模历史数据查询，查询时间为 O(1)，无需 ETL Map-reduce 处理，从而能够对 Hadoop 中的数据进行深度 SQL 处理，或者能够轻松地将分析模型从 Hadoop 输出到内存中。我们将通过 Pivotal 内存实时和 Hadoop 平台来介绍这些想法和代码示例。

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了解更多关于 Spring 和 Hadoop 的信息，请访问：http://projects.spring.io/spring-hadoop

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了解更多关于 Pivotal HD 的信息 http://www.gopivotal.com/products/pivotal-hd

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