大数据计算范式的分野与交融

• 作者: 吴甘沙
• 来源期刊: 程序员
• 学科: 工学
• 关键词: 数据计算 数据密集型计算 RDBMS 内存数据库 分布式缓存 计算模型 非结构化 分而治之
• 年，卷（期）: cxy_2013,（9）
• 页码范围: 104-108
• 页数: 5页
• 分类号: TP393

摘要

大数据问题纷繁芜杂，相对应的计算模型和架构万万千千，无法以数据密集型计算一言概之：有的注重体量和水平扩展性（从RDBMS／EDW到MPP到Hadoop），有的偏爱实时或低延迟（从分布式缓存到内存数据库到NoSQL到流式计算），有的强调精确性和一致性（从低活性到高活性，从ACID、CAP~JBASE），有的要求非结构化（schemaless）。那么，是否存在一些有普遍性的计算范式、抽象或模式能分而治之呢？本文试图枚举一些常用的计算范式，讨论它们的分野和交融。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴甘沙		12	4	1.0	2.0