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  这是Facebook的例子,Facebook来用HBase做Messaging,然后它发现单机是不行的,一旦单点失败了Facebook用户和用户之间、用户和系统之间的交互就会失效,于是做成了双机版,双活的版,到目前我还没有听说进到Hadoop里面去,它底下的对象是Haystack,Haystack有一篇很著名的论文,你们可以读一下,里面做了很多优化。谷歌的Spanner。谷歌是很有意思的一家公司,已经金蝉脱壳了,换了一个名字。它在数据的层面,十几年前它跟大家说SQL死了,大家应该用NoSQL,于是一大批人跟着它走,三年前它说SQL还是很有用的,于是大家就不知道怎么办了,十年前跟着你跑,跑了半天又绕回来,不是在忽悠我们吧?本质上SQL还是有用的,它做的F1&Spanner本质上就是实现全球的SQL,它把它叫第一个全球化的SQL,这个稍许夸大了一点,从使用上来讲是第一个使用的,别的有一些内部的秘密没有公开。它里面很重要的一个东西,它的数据是通过Paxos来它的高一致性的,Paxos是很著名的算法,大家有机会可以专门讨论。它的Paxos是在全球的大数据中应用,我们知道,数据一致性里面,分数据管理里面很重要的难题,根本上我们是用一个时间,以这个时间纬度作为数据到来的先后顺序决定数据的一致性,换句话说,当你有N个数据分析的时候,每个数据时钟有些微差异的时候,当你达到毫秒级、微秒级、纳秒级的时候,你的时钟和时钟之间的同步就变得异常重要,精度也变得异常重要,谷歌做这个的时候,每个数据中心要支一根天线接到GPS卫星,用GPS卫星时间来衡量先后,这是分布式问题的一个本质。谷歌未来会走成什么样子,这个不清楚,目前它们内部在使用这个事情。数据湖里面有很多,这后面有很多数据“库”,中间有原始数据,有一个目录,这边有很多数据和IT之间的交互,这边有很多读的交互,底下还有很多数据治理,数据治理是说你的数据进来什么人可以以什么方式把数据存进来?什么方式把数据提走?以什么方式使用这些数据?尤其金融数据很,你们构建这个的时候必须要考虑。其他跟数据进来,数据怎么清理,还有分析的工具有关,这是架构在数据之上的,这个概念知道以后,用什么样的数据和技术,大家可以来考虑。

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