分布式系统理解 从核心技术到高可用实践(3)

分享大纲：

1. 仅以存储视角介绍Kubernetes集群编排系统，

2. 并将无状态和有状态应用对比分享有状态应用在实现上的难点，

3. 深入Kubernetes源码，了解实现存储子系统的几个重要模块

4. 结合RDS应用分享实践

适合人群：程序员、架构师，和运维工程师

听众受益：

1. 了解Kubernetes

2. 深入理解Kubernetes的存储技术

3. 了解如何在Kubernetes上编排有状态容器

卞昊穹 中国人民大学博士

演讲主题：数据仓库与HDFS的列存储技术

个人简介：卞昊穹，中国人民大学2012级博士，研究方向为系统和实时数据分析，从事SQL-on-Hadoop系统测试和开发。在HDFS列存储优化、高性能数据索引和装载、分布式等值连接算法、海量知识库扩充等方面的研究成果发表在SIGMOD、CIKM等国际顶级学术会议上。

主题简介：传统数据仓库中，存储格式是关系到数据查询性能的最重要因素之一，也是数据分析系统设计和研发的基础。在大数据时代，基于Hadoop的Spark/Hive/Presto等SQL on Hadoop系统借助HDFS优秀的扩展性，也借鉴了传统数据仓库中的现有技术，发展成为大数据查询分析的主流工具。列存储作为这些面向分析的系统中所必须支持的标准数据存储技术，经过多年的发展，已经成为数据分析人员必须深入理解的基本技术。本演讲将和大家分享列存储技术的基本概念、技术要点和最新的现状。

分享大纲：

1. 数据存储格式概述??

????????1.1 数据仓库与大数据分析系统的发展历程??

????????1.2 列存储与行存储??

????????1.3 混合存储

2. 数据仓库中的列存储技术??

????????2.1 C-Store??

????????2.2 Vertica??

????????2.3 GreenPlum

3. HDFS列存储技术??

????????3.1 RC File??

????????3.2 ORC和Parquet??

????????3.3 Carbondata

4. 列存储研究前沿

适合人群：熟悉HDFS基本原理，了解SQL on Hadoop的大数据初学者和从业人员

听众受益：帮助听众从入门的角度理解列存储技术和其他存储技术之间的关系，列存储技术的优点和使用场景，帮助听众在实际的数据分析中更好地使用列存储技术，帮助听众了解列存储技术的研究和实际应用的前沿。

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