Hadoop混合事务/分析处理(HTAP)

随着业务敏捷性的提高,事务型数据的实时和近实时分析也变得越发重要。对于资深的数据库从业人员,事务和分析属于两个不同的系统。这种竖井式的方法会产生:昂贵的ETL过程,专门化的数据集市,SLA问题,尤其是造成对旧数据的分析。

目前的架构趋势是,在同一个数据存储中同时进行事务和分析处理。Gartner将这样的功能称为混合事务/分析处理(HTAP)。

Gartner认为,有两种类型的HTAP——进程内HTAP、决策点HTAP。虽然业务中一直存在HTAP的需求,但是由于技术有限,目前还不能提供这样的功能。

  • 如何改变这种情况,加强业务的实时性?
  • 随着Hadoop和大数据的继续发展,是否能够使用这样的基础架构实现数据库的强化?
  • 是否有必要进行内存计算(IMC)还是利用中间步骤(例如,缓存)?

您将了解到:

  • 什么是混合事务/分析处理(HTAP)?
  • HTAP与现有的数据平台/架构有什么不同?
  • 如何区分进程内HTAP和决策点HTAP?
  • 为什么Hadoop是HTAP的新机遇?
  • HTAP可以带来怎样的商业利益?
  • 怎样执行HTAP?
  • HTAP与哪些工作负载有关?
  • 如何将HTAP扩展到结构化、半结构化和非结构化数据?

本视频的适用人群:

  • CIO,数据官
  • IT经理
  • 大数据和解决方案架构师

专家团队

Rohit Jain, CTO 


Rohit是易鲸捷公司的联合创始人兼CTO,拥有30多年的数据库经验,推动着基于开源Apache Trafodion(Apache顶级毕业项目)的EsgynDB技术和架构愿景。他是HTAP的专家,著有“寻找理想的数据库——HTAP的挑战”一书(O’Reilly Media出版)。创立易鲸捷之前,Rohit在惠普和天腾担任高级技术领导,交付了已应用于沃尔玛(Walmart)和美国富国银行(Wells Fargo)等全球性企业的创新数据库产品。Rohit拥有密西根大学安娜堡分校MBA学位,现居住于德克萨斯州奥斯汀。

Rao Kakarlamudi, 售前主管和首席架构师


Rao Kakarlamudi是易鲸捷的首席主管架构师,负责售前和POC项目。他曾是天腾电脑Tandem NonStop SQL产品团队的一员,后在惠普负责交付企业数据仓库(EDW)产品。Rao在设计、架构、构建本地和云端的可扩展数据库平台方面具有20多年的相关经验。
Rao拥有内华达大学计算机科学硕士学位,具有20多年的相关经验,擅长构建用于全球性企业的高可扩展的任务关键型事务系统。