快速，实时处理大量数据，架构如何解？

随着业务越来越大，数据也是越来越多，怎么能让业务在数据大的时候还能保证快呢。

互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景，这两种场景，数据量增大后，我们应该分别怎么应对呢。

【OLTP】

在业务初期，单库单表，就能满足绝大部分业务需求，其典型的架构为：

此时需要对数据库进行水平切分。

在数据量上来后，我们一般都会采用大数据平台进行数据分析。MapReduce 能很好的解决大数据的计算问题，但是我们怎么能让数据更快呢？此时需要对数据进行实时计算了，比如Flink。

（1）有界流，就是通常的批处理，Flink专为固定大小数据集特殊设计的算法，让批处理有出色的性能

（2）无界流的数据必须持续处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。Flink擅长精确的时间控制和状态化，使得运行时能够推断事件结果的完整性，从而运行任何处理无界流的应用。

Flink以及大数据各种计算引擎，到底怎么实现更大数据、更快处理的呢？相信大家一定愿意更加深入的了解。

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DAY1 (8.18)

（1）离线计算和实时计算的应用场景

（2）大数据离线计算框架MapReduce的编程模型

（3）MapReduce实现共同好友推荐的编程思路

（4）共同好友推荐的编程实现案例

（5）如何解决计算过程中遇到的数据倾斜

DAY2 (8.19)

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