关于今晚胡老师分享的话题，有一些疑问
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1.业务逻辑和数据模型的问题：如果分开业务逻辑和数据模型，那么建立数据模型，其实就是对各类原始数据进行简单的合并到一张大宽表，那这其实是少了一步汇总，多了一步大合并？可否这样，在平台的容量足够大的情况下，可以同时建立CUBE和大宽表的保存方式，如果需求可以直接通过CUBE实现，那么就可以避免通过大宽表来进行汇总加工？
2.HADOOP平台的实时处理问题：HADOOP平台的实时处理能力在数据获取这一块如何做到快速提取数据？我之前项目碰到过过HADOOP里的HIVE库虽然存储量很大，但是数据的提取速度要远远慢于mysql这类数据库。
3.在用户精准营销这一块，用户画像跟传统的用户画像有什么不同呢？看上去两者似乎差不多啊，包括人口属性、兴趣属性等等
4.在线平台对数据的处理这一块，业务是如何做到避免在数据的处理方面投入过多的精力的呢？能否将以前和现在做一个简单的对比呢？
2.HADOOP平台的实时处理问题：HADOOP平台的实时处理能力在数据获取这一块如何做到快速提取数据？我之前项目碰到过过HADOOP里的HIVE库虽然存储量很大，但是数据的提取速度要远远慢于mysql这类数据库。
3.在用户精准营销这一块，用户画像跟传统的用户画像有什么不同呢？看上去两者似乎差不多啊，包括人口属性、兴趣属性等等
4.在线平台对数据的处理这一块，业务是如何做到避免在数据的处理方面投入过多的精力的呢？能否将以前和现在做一个简单的对比呢？
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1 个回复
Bob - 同程旅游大数据+BI 架构师 2016-05-04 回答
赞同来自: mingfeng07
2.hadoop的实时处理问题：从你的字面意思来理解，你是想获得即席查询的效果。这点可以在hadoop集群上部署impala来得到此效果。类似的还可以选择drill、prestodb来完成
3.用户画像方面与传统的相比，个人觉得没什么太大的差异，主要是借助于大数据技术，很多之前不能计算的属性都可以得到了
4.在线平台对数据的处理方面。这点可以从一个点去考虑，如果分析人员原来是用sql访问数据库，现在是用sql访问hadoop，这样的环境可让用户投入比较少的精力。
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