- 授权协议: Apache
- 开发语言: Java
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/linkedin/pinot
- 软件文档: https://github.com/linkedin/pinot/wiki/How-To-Use-Pinot
软件介绍
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。LinkedIn 使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从离线数据源（包括 Hadoop 和各类文件）和在线数据源（如 Kafka）中攫取数据进行分析。Pinot 被设计是可以进行水平扩展的。
Pinot 特别适合这样的数据分析场景：分析模型固定，数据只追加以及低延迟，以及分析结果可查询。
关键特性：
面向列的数据库，提供多种压缩模式，如运行长度、固定比特长度
可插入式的索引技术，包括可排序索引、Bitmap 索引和反向索引
可根据查询和段元数据对查询和执行进行优化
近乎实时的从 Kafka 获取数据，以及批量从 Hadoop 获取数据
类 SQL 的语言支持查询、聚合、过滤、分组、排序和去重
支持多值字段
水平伸缩以及容错
Pinot 非常使用用来查询时许数据以及大维度的数组。
Pinot 的组件架构：
Pinot 核心概念：
示例查询：
/*Total number of documents in the table*/
select count(*) from baseballStats limit 0
/*Top 5 run scorers of all time*/
select sum('runs') from baseballStats group by playerName top 5 limit 0
/*Top 5 run scorers of the year 2000*/
select sum('runs') from baseballStats where yearID=2000 group by playerName top 5 limit 0
/*Top 10 run scorers after 2000*/
select sum('runs') from baseballStats where yearID>=2000 group by playerName limit 0
/*Select playerName,runs,homeRuns for 10 records from the table and order them by yearID*/
select playerName,runs,homeRuns from baseballStats order by yearID limit 1
CLR via C#
(美)Jeffrey Richter / 周靖 / 清华大学出版社 / 2010-9 / 99.00元
本书针对CLR和.NET Framework 4.0进行深入、全面的探讨，并结合实例介绍了如何利用它们进行设计、开发和调试。全书5部分29章。第Ⅰ部分介绍CLR基础，第Ⅱ部分解释如何设计类型，第Ⅲ部分介绍基本类型，第Ⅳ部分以实用特性为主题，第Ⅴ部分花大量篇幅重点介绍线程处理。 通过本书的阅读，读者可以掌握CLR和.NET Framework的精髓，轻松、高效地创建高性能应用程序。一起来看看 《CLR via C#》 这本书的介绍吧!
