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所属会议：2017中国大数据技术大会（BDTC）会议地点：北京

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2017年12月7-9日，2017中国大数据技术大会（BDTC）在京盛大召开。12月9日，在数据库论坛，犹他大学计算机系副教授，目前担任ACM TODS和IEEE副编辑的李飞飞，分享了《Towards Building Interactive and Online Analytical Systems》（译《建立互动和在线分析系统》）的主题分享。支持大数据交互查询和分析，是许多数据驱动应用程序的重要需求，但在大数据时代，基于IO优化的外部存储器模型由于高时延不再有效。新系统（如Spark，Impala）将更依赖于商用集群的内存计算来提供横向扩展的交互式数据分析。在大时空数据的背景下，李飞飞提出的Simba系统，提供了一个集群上的可扩展和高效的内存分析。Simba扩展了Spark SQL引擎，通过SQL和DataFrame API（例如，空间连接，knn连接，轨迹）支持丰富的查询和分析语义。通过设计一个有效的查询优化器，利用其索引支持和查询优化。

Michael Franklin

University of Chicago ACM Fellow

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