抽取數據的存儲是以列為單位的，同一列數據連續存儲，在查詢時可以大幅降低I/O，提高查詢效率，并且連續存儲的列數據，具有更大的壓縮單元和數據相似性，可以大幅提高壓縮效率。為了減少網絡傳輸的消耗，避免不必要的shuffle，利用Spark的調度機制實現數據本地化計算。在知道數據位置的前提下，將任務分配到擁有計算數據的節點上，節省了數據傳輸的消耗，完成巨量數據計算的秒級呈現。位圖索引即Bitmap索引，是處理大數據時加快過濾速度的一種常見技術，并且可以利用位圖索引實現大數據量并發計算，并指數級的提升查詢效率，同時我們做了壓縮處理，使得數據占用空間降低。直連模式下會直接和數據庫對話，性能會受到數據庫的限制，因此引入encache框架做智能緩存，以及針對返回數據之后的操作有多級緩存和智能命中策略，避免重復緩存，從而大幅提升查詢性能。采用Spider引擎的本地模式，將數據抽取到本地磁盤中，以二進制文件形式存放，查詢計算時候多線程并行計算，完全利用可用CPU資源。從而在小數據量情況下，展示效果優異。計算引擎與Web應用放在同一服務器上，輕量方便。 品質大數據分析是真的嗎？晉中大數據分析前景

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