概述：
此分享是关于大数据产品中的异构数据源整合的汇总,作者来自于淘宝
挑战：
计算 • 离线计算：灵活性低，但性能可控，数据产品的主流模式 • 实时计算：灵活性高，技术挑战较大 • 流式计算：数据时效性高，技术挑战较大 存储与查询 • 如何让查询更快 • 大数据的存储成本
架构图：
技术点：
用中间层隔离前后端，解耦合； 内存sql执行； Node.JS：使用多核；
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"大数据产品中的异构数据源整合"分享总结
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转载自snv.iteye.com/blog/1934704
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