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LinkedIn開(kāi)源Cubert，著眼于大數(shù)據(jù)分析
2014-12-22
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近日，LinkedIn開(kāi)源了一款用于復(fù)雜大數(shù)據(jù)分析的高性能計(jì)算引擎Cubert。這是為分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家編寫的一個(gè)框架，提供“手動(dòng)編寫Java程序的所有效率優(yōu)勢(shì)，并提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的、類似腳本的用戶接口，用于解決各種統(tǒng)計(jì)、分析和圖論問(wèn)題”。其目標(biāo)是，做上述所有工作而又不暴露底層細(xì)節(jié)。

Cubert圍繞著實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)處理算法需求而設(shè)計(jì)。當(dāng)性能是一個(gè)辨別因素時(shí)，Cubert可以提供幫助，正如LinkedIn工程師所聲稱的那樣，即使從磁盤置換出數(shù)十TB大小的數(shù)據(jù)，其性能也可以超出其它引擎5到60倍。

Cubert完全用Java開(kāi)發(fā)，并提供一種腳本語(yǔ)言。它是針對(duì)報(bào)表領(lǐng)域里經(jīng)常出現(xiàn)的復(fù)雜連接和聚合而設(shè)計(jì)的。Cubert使用MeshJoin算法處理大時(shí)間窗口下的大數(shù)據(jù)集，CPU和內(nèi)存利用率顯著提升。CUBE是Cubert定義的一個(gè)新操作符，可以計(jì)算累加和非累加分析維度。非累加維度是計(jì)算密集型的，如計(jì)算一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)不同的用戶數(shù)，但CUBE能加快這些運(yùn)算，而且還可以計(jì)算準(zhǔn)確的百分等級(jí)，如中位數(shù)統(tǒng)計(jì)，動(dòng)態(tài)上卷內(nèi)部維度以及在單個(gè)任務(wù)中計(jì)算多個(gè)度量值。

Cubert最適合于重復(fù)的報(bào)表工作流程，它利用部分結(jié)果緩存和增量處理技術(shù)來(lái)提高速度。最后，一種新的稀疏矩陣乘法算法可以用于大型圖的分析計(jì)算。

Pig UDF支持已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)計(jì)劃支持UDF以及來(lái)自Pig和Hive的存儲(chǔ)層。Cubert目前運(yùn)行在MR引擎上，不過(guò)，對(duì)Tez和Spark的支持正在進(jìn)行中。Cubert的文檔和代碼在GitHub上提供。


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