O'Reilly、Cloudera 主办
Make Data Work
2017年7月12-13日:培训
2017年7月13-15日:会议
北京,中国

Hadoop上的OLTP,BeagleData赞助议题(OLTP on Hadoop—sponsored by BeagleData)

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

乔旺龙 (天云融创数据科技(北京)有限公司)
13:10–13:50 Friday, 2017-07-14
赞助商赞助 (Sponsored)
地点: 多功能厅8A+8B(Function Room 8A+8B)

在电信运营商、银行、保险、公安、军队、广电、政府等多个行业,每天都有巨量的数据产生,为了及时准确从数据中获取价值,合理高效的处理数据,我们结合在各个项目上的实施工作,在大数据领域做了很多实际的研究,在这里分享下我们在大数据领域里是如何实现高并发实时事务的。
主题包括:实现高并发实时事务需要解决哪些问题。

  • 大数据hadoop领域内能不能做到高并发
  • No SQL技术的发展
  • hbase下数据分布不均怎么解决
  • CAP理论以及Hbase,如何增强CAP
  • 怎样打造一个高并发实时事务引擎


A huge amount of data is generated every day by the telecom, banking, insurance, police, military, radio and TV, and government industries, among many others. BeagleData is working on implementation practices to timely and accurately extract value from that data and efficiently and effectively process it. 乔旺龙 explains how to achieve highly concurrent and real-time transactions in the big data context.

Topics include:

  • The issues that need to be addressed to achieve highly concurrent and real-time transactions
  • Is high concurrency achievable in the big data domain?
  • The development of NoSQL technology
  • How to resolve the uneven data distribution problem in HBase
  • CAP theory and HBase and how to enhance CAP
  • How to build a highly concurrent and real-time transaction engine

乔旺龙

天云融创数据科技(北京)有限公司

大数据技术专家,多年大数据实践经验,参与了天云大数据公司主要项目的技术规划,公司大数据产品技术负责人。

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