數(shù)據(jù)計(jì)算中間件介紹

1、如何高效處理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算中間件介紹目錄頁CONTENTS數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例過渡頁CONTENTS中間件回顧什么是中間件中間件是一種獨(dú)立的系統(tǒng)軟件或服務(wù) 程序，分布式應(yīng)用軟件借助這種軟件 在不同的技術(shù)之間共享資源，中間件 位于客戶機(jī)服務(wù)器的操作系統(tǒng)之上， 管理計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)通信。 I D C 中間件特性滿足大量應(yīng)用的需要運(yùn)行于多種硬件和OS平臺(tái)支持分布計(jì)算，提供跨網(wǎng)絡(luò)、硬件和 OS平臺(tái)的透明性的應(yīng)用或服務(wù)的交互 支持標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議支持標(biāo)準(zhǔn)的接口中間件分類01通信處理中間件02網(wǎng)絡(luò)中間件0

2、3安全中間件04WEB服務(wù)器中間件05事務(wù)處理中間件06數(shù)據(jù)存取管理中間件07數(shù)據(jù)計(jì)算中間件什么是數(shù)據(jù)計(jì)算中間件位于數(shù)據(jù)源和應(yīng)用之間提供通用計(jì)算服 務(wù)的中間件稱為“數(shù)據(jù)計(jì)算中間件”， 簡稱：DCM(Data Computing Middleware)DCM數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用數(shù)據(jù)源DCM適應(yīng)癥狀報(bào)表開發(fā)沒完沒了，新的不斷加，老的總要改1查詢與分析響應(yīng)太慢，BI系統(tǒng)體驗(yàn)差2數(shù)據(jù)庫資源總不夠用，需要擴(kuò)容3ETL時(shí)間過長，影響業(yè)務(wù)進(jìn)程4應(yīng)用耦合性過強(qiáng)，無法拆分?jǐn)U容5前人的代碼怎么看也看不明白，維護(hù)累死人6新需求業(yè)務(wù)提完一直催，想快速實(shí)現(xiàn)7DCM適應(yīng)癥狀多應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)難以整合溝通8網(wǎng)絡(luò)、日志等庫外數(shù)據(jù)處

3、理效率太低9技 術(shù) 團(tuán) 隊(duì) 很 受 傷Hadoop性能功能不過關(guān)，還要指望傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫10MySQL沒有窗口函數(shù)，復(fù)雜計(jì)算難實(shí)現(xiàn)11NoSQL做不了JOIN，無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜計(jì)算12直接用Java計(jì)算，編碼維護(hù)難，庫外代碼滿天飛13存儲(chǔ)過程調(diào)試繁瑣，編譯執(zhí)行，存在安全隱患14為什么需要DCM提升擴(kuò)展性降低耦合性提升移植性降低維護(hù)難度提升計(jì)算性能降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度為什么需要DCM提升開發(fā)效率算法實(shí)現(xiàn)效率 - 編碼明明知道算法邏輯，為啥用SQL咋就這么難？SQL是命令式編程，中間結(jié)果不可復(fù)用程序維護(hù)效率 - 運(yùn)維存儲(chǔ)過程是用來做高性能數(shù)據(jù)處理，不是用來做數(shù)據(jù)查詢別讓復(fù)雜查詢，變的不可維護(hù)為什么需要DCM減輕

4、數(shù)據(jù)源（庫）負(fù)擔(dān)訪問負(fù)擔(dān) - 緩存計(jì)算負(fù)擔(dān) - 計(jì)算引擎管理負(fù)擔(dān) - 優(yōu)化工具為什么需要DCM優(yōu)化應(yīng)用結(jié)構(gòu)應(yīng)用與應(yīng)用解耦應(yīng)用與數(shù)據(jù)源解耦異構(gòu)數(shù)據(jù)源混合使用為什么需要DCM提升計(jì)算性能單線程計(jì)算能力 多線程計(jì)算能力 分布式計(jì)算能力數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例過渡頁CONTENTS應(yīng)用場景報(bào)表應(yīng)用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)引擎數(shù)據(jù)計(jì)算前置機(jī)ETL數(shù)據(jù)處理庫外存儲(chǔ)過程邊緣計(jì)算服務(wù)可編程數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)嵌入式數(shù)據(jù)計(jì)算報(bào)表應(yīng)用數(shù)據(jù)準(zhǔn)備展現(xiàn)層動(dòng)態(tài)并發(fā)控制日志服務(wù)緩存同步計(jì)算層內(nèi)存計(jì)算流式計(jì)算外存計(jì)算參數(shù)查詢靜態(tài)報(bào)表導(dǎo)出打印DB/DWFileSystemHDFS其他數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源計(jì)算層

5、優(yōu)點(diǎn)提高報(bào)表開發(fā)效率降低報(bào)表與應(yīng)用耦合度降低報(bào)表與數(shù)據(jù)源耦合度提升報(bào)表計(jì)算性能BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)引擎組合分析透視分析大屏展示查詢轉(zhuǎn)發(fā)EDWETLBI前端DB計(jì)算層數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)引擎優(yōu)點(diǎn)OLAP引擎負(fù)載過高CUBE建設(shè)過于復(fù)雜冷熱數(shù)據(jù)混合查詢數(shù)據(jù)計(jì)算智能分布CUBE多維 服務(wù)器數(shù)據(jù)計(jì)算前置機(jī)數(shù)據(jù)前置機(jī)優(yōu)點(diǎn)降低應(yīng)用自身耦合性降低應(yīng)用與數(shù)據(jù)源耦合性提升系統(tǒng)擴(kuò)展性靈活選擇共享和嵌入前置共享計(jì)算前置機(jī)node1node2nodexDB/DWFileSystemHDFS其他數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源業(yè)務(wù)邏輯業(yè)務(wù)邏輯業(yè)務(wù)邏輯嵌入計(jì)算 前置機(jī)嵌入計(jì)算 前置機(jī)嵌入計(jì)算 前置機(jī)應(yīng)用1應(yīng)用2應(yīng)用nETL數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)源目標(biāo)源ETL過程嵌入E

6、TL數(shù)據(jù)處理優(yōu)點(diǎn)縮短時(shí)間窗口占用提高處理性能實(shí)現(xiàn)簡單靈活允許多源混合處理抽取轉(zhuǎn)換L加載ET抽取轉(zhuǎn)換ETL加載庫外存儲(chǔ)過程MySQLVerticaHadoop其他數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源庫外存儲(chǔ)過程優(yōu)點(diǎn)繼承存過過程化、集合計(jì)算優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)跨庫計(jì)算方便調(diào)試，便于移植應(yīng)用與數(shù)據(jù)源解耦應(yīng)用1庫外存儲(chǔ)過程應(yīng)用2庫外存儲(chǔ)過程應(yīng)用n庫外存儲(chǔ)過程邊緣計(jì)算服務(wù)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算服務(wù)優(yōu)點(diǎn)充分發(fā)揮集合計(jì)算能力業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)簡單提高可維護(hù)性支持獨(dú)立計(jì)算服務(wù)器智能網(wǎng)關(guān)智能資產(chǎn)端到端業(yè)務(wù)邊緣 計(jì)算服務(wù)可編程數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)FileSystemHDFS其他數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源DB/DW系統(tǒng)1系統(tǒng)2系統(tǒng)n應(yīng)用層可編程 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)路由數(shù)據(jù)脫敏權(quán)限控制數(shù)據(jù)匯總可編程

7、數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)優(yōu)點(diǎn)支持嵌入，可結(jié)合已有網(wǎng)關(guān)集成使用可編程邏輯控制靈活同一任務(wù)可路由至不同源 并在網(wǎng)關(guān)中進(jìn)行分支歸并嵌入式數(shù)據(jù)計(jì)算MongoDBFile應(yīng)用層表現(xiàn)層應(yīng)用接口計(jì)算邏輯業(yè)務(wù)邏輯業(yè)務(wù)控制數(shù)據(jù)源MySQL數(shù)據(jù)交換嵌入式數(shù)據(jù)計(jì)算優(yōu)點(diǎn)可為應(yīng)用或其他服務(wù)提供統(tǒng)一計(jì)算輸出增強(qiáng)系統(tǒng)擴(kuò)展性增強(qiáng)可維護(hù)性支持熱部署數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例過渡頁CONTENTS數(shù)據(jù)計(jì)算中間件特征CHEASECompatible Hot-deployEfficient AgileScalable Embeddable數(shù)據(jù)計(jì)算中間件標(biāo)準(zhǔn)兼容性Compatible熱部署Hot-deploy高

8、性能Efficient敏捷性Agile擴(kuò)展性Scalable集成性EmbeddableCHEASECHEASE數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例過渡頁CONTENTS語言0604020C-兼容性 10080H-熱部署E-高性能A-敏捷性S-擴(kuò)展性E-集成性JAVA PYTHON SQL C+C兼 容 性H熱 部 署E高 性 能A敏 捷 性S擴(kuò) 展 性E集 成 性JAVAXXSQLXXXXPythonXXXC+XXXXX技術(shù)0604020C-兼容性 10080H-熱部署E-高性能A-敏捷性S-擴(kuò)展性E-集成性MR SPARK MPP REDISC兼 容 性H熱 部

9、 署E高 性 能A敏 捷 性S擴(kuò) 展 性E集 成 性MRXXXSparkXXMPPXXXRedisXXXX數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例過渡頁CONTENTSSPL與集算器C兼容性H熱部署E高性能A敏捷性S擴(kuò)展性E集成性集算器 esProcJAVA開發(fā)SPL(Structured Process Language)解釋執(zhí)行并行計(jì)算敏捷語法分布式環(huán)境中間件定位SPL0C-兼容性10080604020H-熱部署E-高性能A-敏捷性S-擴(kuò)展性E-集成性SPL0100CHESE50050100CHESEJAVAPythonA C100ASQLA C100AE50HE

10、50H00SESEC+集算器esProc0604020C-兼容性10080H-熱部署E-高性能A-敏捷性S-擴(kuò)展性E-集成性esProc050100CHESE050100CHEASE0HEAA C100E50MRSparkSMPP0C10050HERedisASE敏捷語法1select max(連續(xù)日數(shù))-12from (select count(*) 連續(xù)日數(shù)3from (select sum(漲跌標(biāo)志) over(order by 交易日) 不漲日數(shù)4from (select 交易日,5case when 收盤價(jià)lag(收盤價(jià)) over(order by 交易日)6then 0 else

11、 1 end 漲跌標(biāo)志7from 股價(jià)表) )8group by 不漲日數(shù))A1=股價(jià)表.sort(交易日)2=03=A1.max(A2=if(收盤價(jià)收盤價(jià)-1,A2+1,0)某支股票最長連續(xù)漲了多少交易日？開發(fā)環(huán)境執(zhí)行、調(diào)試執(zhí)行、單步執(zhí)行設(shè)置斷點(diǎn)網(wǎng)格結(jié)果所 見即所得， 易于調(diào)試； 方便引用中 間結(jié)果語法簡單，符合自然思維，比其他高級(jí)開發(fā)語言更簡單系統(tǒng)信息輸出，異常隨時(shí)查看專門設(shè)計(jì)的語法體系特別適合復(fù)雜過程運(yùn)算天然分步、層次清晰、直接引用單元格名無需定義變量專門針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)豐富的運(yùn)算類庫分組、循環(huán)排序、過濾集合運(yùn)算有序集合集算器作為集合化的程序語言，支持lamada語法和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)A

12、1=file(“D.csv”).importtc(name,sex,age)2=A1.select(sex=”M”&age=25)過濾3=A2.sort(name)排序4=A2.groups(sex;avg(age):age)分組匯總，產(chǎn)生新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)5=A2.id(left(name,1)唯一值集合運(yùn)算集算器具備良好的離散性，有效支持分步驟的過程計(jì)算A1=file(“D.csv”).importtc()讀入表數(shù)據(jù)2=file(“P.txt”).importt(id,area)3=A1.switch(aid,A2:aid)關(guān)聯(lián)，建立外鍵引用4=A3.select(aid.area=”Beijin

13、g”)用外鍵引用記錄的字段過濾過程計(jì)算A有序計(jì)算在集合化和離散性配合下，可輕松完成有序計(jì)算A1=db.query(select * from S order by prod,month)讀入表數(shù)據(jù)2=A1.select(if(prod=prod-1,sales/sales-1)1.1)銷量比上月多10%記錄熱切換集算器腳本解釋執(zhí)行，支持不停機(jī)熱切換Running應(yīng)用系統(tǒng).dfxinputoutput低耦合計(jì)算邏輯腳本單獨(dú)維護(hù)，方便模塊化業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算邏輯業(yè)務(wù)邏輯計(jì)算邏輯集成性集算器使用JAVA開發(fā)，提供標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用接口可無縫集成到應(yīng)用中應(yīng)用程序集算器IDE計(jì)算層集算器腳本（DFX）集算器JDBC/O

14、DBC/HTTP數(shù)據(jù)源（RDB、NoSQL、TXT、CSV、JSON、Hadoop）直接使用多個(gè)數(shù)據(jù)源混 合計(jì)算，無需后臺(tái)先將 數(shù)據(jù)統(tǒng)一（ETL）后再 計(jì)算SQLDBNoSQLDBFile/HDFS多源混算多樣性數(shù)據(jù)源外部數(shù)據(jù)接口RDB：Oracle,DB2,MS SQL,MySQL,PG,.TXT/CSV，JSON/XML，EXCELHadoop：HDFS，HIVE，HBASEMongoDB，REDIS，HTTP、ALI-OTS內(nèi)置接口，即裝即用文件SQL查詢針對(duì)MongoDB和文件等使用SQL進(jìn)行查詢客 戶 端SQLResultMongoDBFile集算器賦予NoSQL和文件SQL查詢能力

15、多線程并行方便地針對(duì)單任務(wù)實(shí)施多線程計(jì)算TasksubTask1subTask3subTask2Resultcalc1splitcalc2calc3merge數(shù)據(jù)緩存提供多樣緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式壓 縮 數(shù) 據(jù)自 由 列 存多 層 序 號(hào) 主 鍵多 層 復(fù) 式 表緩 存 索 引目前T+0在線計(jì)算常用方式與存在問題1歷史和當(dāng)期數(shù)據(jù)同庫存儲(chǔ)大量的歷史數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致高昂的數(shù)據(jù)庫成本（存儲(chǔ)成本和性能成本）歷史和當(dāng)期數(shù)據(jù)分庫存儲(chǔ)2需要數(shù)據(jù)庫具有跨庫運(yùn)算能力，但實(shí)施復(fù) 雜度較高，性能較低；當(dāng)數(shù)據(jù)庫類型不同 時(shí)難以實(shí)現(xiàn)集算器可以基于多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫完成 報(bào)表T+0查詢；還可以將歷史數(shù)據(jù)存放到IO性能更佳的文件系統(tǒng)中采用

16、集群運(yùn)算獲得更高性 能和更低成本T+0查詢數(shù)據(jù)庫缺乏庫外計(jì)算能力擾亂ETL過程ETL？ELT？LET？加大數(shù)據(jù)庫負(fù)擔(dān)庫外計(jì)算實(shí)現(xiàn)合理的ETL外部文件LETETLETL數(shù)據(jù)處理使用JAVA做處理在線計(jì)算會(huì)導(dǎo)致與應(yīng)用耦合度過高JAVA模塊化困難Java程序必須和主應(yīng)用一起編譯打包，耦合度 高難以熱切換使用Java編寫的算法有修改后會(huì)導(dǎo)致整個(gè)應(yīng)用 重新編譯部署，很難做到熱切換。模塊化簡單集算器腳本文件可以單獨(dú)維護(hù)，方便模塊化容易熱切換集算器是解釋執(zhí)行的語言，很容易做到熱切換應(yīng)用解耦集算器數(shù)據(jù)庫文件系統(tǒng)壓縮 存儲(chǔ)列式 存儲(chǔ)內(nèi)存 引用分布 式計(jì) 算I/O性能更高在線計(jì)算ETL文件系統(tǒng)IO性能高于數(shù)據(jù)庫，

17、還可以使用壓縮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、列式存儲(chǔ)、內(nèi)存記錄引用，以及分布式集群等獲得更高性能，減輕數(shù)據(jù)庫負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)庫解耦分布式計(jì)算無中心負(fù)載均衡與容錯(cuò)外存數(shù)據(jù) 分布內(nèi)存數(shù)據(jù)分布集群維表支持橫向擴(kuò)展scale-out橫向擴(kuò)容無中心避免單點(diǎn)失效提供集群負(fù)載均衡與容錯(cuò)機(jī)制提供自由的外存數(shù)據(jù)冗余方案提供備胎式冗余方案支持大維表集群數(shù)據(jù)計(jì)算中間件應(yīng)用場景特征與標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)技術(shù)集算器esProc應(yīng)用案例過渡頁CONTENTS某保險(xiǎn)公司-庫外存儲(chǔ)過程Vertica數(shù)據(jù)源MySQL應(yīng)用層成本控制系統(tǒng)（BIRT&BI)盡量用單源，萬不得已多源用JAVA硬編碼使Vertica支持存儲(chǔ)過程，方便跨源計(jì)算數(shù)據(jù)源應(yīng)用層集算器-庫外存儲(chǔ)過程計(jì)

18、算層AACCESS混算層JAVA成本控制系統(tǒng)（BIRT&BI)VerticaMySQLAACCESS應(yīng)用效果“The best use for us is to pass parameters to the Vertica database.”“ Each cell becomes a data array that are easy to use, compare and manipulate. It is very logical and you have made it user friendly. ”用戶 評(píng)價(jià)應(yīng)用 效果Vertica與MySQL等跨源混算過程化算法實(shí)施簡單，友好BIR

19、T數(shù)據(jù)準(zhǔn)備簡單高效某大型銀行-CUBE重構(gòu)核心數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源ODSMSSQL數(shù)據(jù)庫MSSQL多維數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)層應(yīng)用層信貸報(bào)表核心報(bào)表績效報(bào)表風(fēng)險(xiǎn)報(bào)表服務(wù)層RadarCubeASP報(bào)表服務(wù)WEB服務(wù)OLAP服務(wù)DTS服務(wù)核心數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源ODSGP數(shù)據(jù)庫集算器 數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)層應(yīng)用層信貸報(bào)表核心報(bào)表績效報(bào)表風(fēng)險(xiǎn)報(bào)表WEB服務(wù)計(jì)算服務(wù)層報(bào)表服務(wù)集算器 計(jì)算節(jié)點(diǎn)舊系統(tǒng)維護(hù)困難、跑批時(shí)間長、查詢性能差并行計(jì)算、文件數(shù)據(jù)優(yōu)化結(jié)構(gòu)，提升性能應(yīng)用效果8小時(shí) - 2小時(shí)內(nèi)ETL時(shí)間架構(gòu)變化單機(jī) - 分布式指標(biāo)舊方式新方式提升代碼量3500行80行43倍工作量未知7人天-執(zhí)行性能150-420s1-3s140倍可維護(hù)性

20、困難容易質(zhì)變可優(yōu)化性困難容易質(zhì)變開發(fā)與性能代碼量：3500行-80行 性能：420秒-3秒用戶評(píng)價(jià)集算器-倉庫版 很好解決了高并發(fā)訪問、大數(shù)據(jù)量計(jì)算造成的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí) 間過長的問題！用集算器將高頻次熱點(diǎn)數(shù)據(jù)前置，構(gòu)建數(shù)據(jù)計(jì)算中間層， 可以說是最佳解決方案，在很多場景下要優(yōu)于價(jià)值百萬的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品！某國有銀行-計(jì)算中間件數(shù)據(jù)庫java程序銀行生產(chǎn)系統(tǒng)銷售系統(tǒng)客服系統(tǒng)OA導(dǎo)出EXCEL數(shù)據(jù)web前端展示(柜員考核匯總數(shù)據(jù)/考核明細(xì)數(shù)據(jù))績效考核系統(tǒng)java數(shù)據(jù)維護(hù)系統(tǒng)管理考核規(guī)則 維護(hù)java程序存儲(chǔ)過程客戶服務(wù)考核財(cái)務(wù)銷售業(yè)績考核內(nèi)部流程 考核學(xué)習(xí)成長 考核考核指標(biāo)計(jì)算數(shù)據(jù)庫集算器解析Excel入庫

21、銀行生產(chǎn)系統(tǒng)銷售系統(tǒng)客服系統(tǒng)OA導(dǎo)出EXCEL數(shù)據(jù)web前端展示(柜員考核匯總數(shù)據(jù)/考核明細(xì)數(shù)據(jù))績效考核系統(tǒng)java數(shù)據(jù)維護(hù)系統(tǒng)管理考核規(guī)則 維護(hù)集算器腳本客戶服務(wù)考核財(cái)務(wù)銷售業(yè)績考核內(nèi)部流程 考核學(xué)習(xí)成長 考核考核指標(biāo)計(jì)算應(yīng)用效果全部44種Excel解析由原來 的30人天下降到6人天降低開發(fā)成本提升開發(fā)效率每種Excel解析代碼量由100 行變?yōu)?行指標(biāo)JAVA編程集算器提升代碼量4400行132行33倍工作量30人天6人天5倍可維護(hù)性-容易質(zhì)變可優(yōu)化性-容易質(zhì)變降低維護(hù)成本除代碼量簡短易維護(hù)外；腳本熱部署即修改即生效某大型產(chǎn)權(quán)交易所-數(shù)據(jù)集市應(yīng)用層ORAORA數(shù)據(jù)源查詢報(bào)表應(yīng)用層ORAORA數(shù)據(jù)源業(yè)務(wù)接入層業(yè)務(wù)接入層手工導(dǎo)出Excel新系統(tǒng)老系統(tǒng)新老系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式、規(guī)范不同導(dǎo)致無法互通數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集 集算器ETL集算器DM查詢報(bào)表自動(dòng)生成Excel應(yīng)用層業(yè)務(wù)接入層標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用接口分布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（集算器數(shù)據(jù)文件）ORAORA新系