"大数据交互式分析实践"
CarbonData 是一个用于大数据交互式分析的统一存储解决方案，它可以满足多种业务需求，实现与大数据生态的无缝集成。下面是 CarbonData 的详细知识点：
1. 为什么需要 CarbonData？
随着数据的快速增长和多维度的特点，大数据分析变得越来越复杂。传统的关系数据库和数据仓库已经无法满足大数据分析的需求。因此，需要一个统一的存储解决方案来满足多种业务需求。
2. CarbonData 介绍
CarbonData 是一个基于列存储的统一存储解决方案，旨在解决大数据分析的挑战。它具备高性能、低延迟、灵活查询和高可扩展性的特点，可以满足多种业务需求，如批处理、机器学习、报表和仪表盘等。
3. 性能测试
CarbonData 的性能测试结果表明，它可以满足高性能和低延迟的要求。在大规模数据场景下，CarbonData 的查询性能远远优于传统的关系数据库和数据仓库。
4. 应用案例
CarbonData 的应用场景非常广泛，包括商业智能、批处理、机器学习、报表和仪表盘等。在大数据分析领域，CarbonData 是一个非常有价值的解决方案。
5. 未来计划
CarbonData 的未来计划是继续完善其功能和性能，满足越来越多的业务需求，并且与大数据生态保持紧密的集成。
6. 来自数据的挑战
大数据分析面临着多种挑战，如数据规模庞大、单表大于10亿行、快速增长、多维度、每条记录超过100维等。这些挑战使得大数据分析变得越来越复杂。
7. 来自应用的挑战
大数据分析还面临着来自应用的挑战，如企业集成、SQL 2003标准语法、BI集成、JDBC/ODBC、灵活查询等。这些挑战使得大数据分析变得越来越复杂。
8. 如何选择存储？
选择存储解决方案需要考虑多种因素，如数据规模、查询性能、可扩展性等。在大数据分析领域，选择合适的存储解决方案是非常重要的。
9. 选择1: NoSQL Database
NoSQL Database 是一种低延迟的存储解决方案，适合实时应用对接，但是不适合分析型应用。
10. 选择2: Parallel database
Parallel database 是一种并行计算的存储解决方案，适合中小规模数据分析，但是不适合大规模数据分析。
11. 选择3: Search engine
Search engine 是一种基于索引的存储解决方案，适合多条件过滤和文本分析，但是不适合复杂计算。
12. 选择4: SQL on Hadoop
SQL on Hadoop 是一种现代化的分布式架构，适合海量数据计算，但是仍然使用为批处理设计的存储，场景受限。
13. 架构师如何选择？
架构师在选择存储解决方案时需要考虑多种因素，如数据规模、查询性能、可扩展性等，并且需要考虑业务需求和应用场景。
14. CarbonData：Unified Storage
CarbonData 是一种统一的存储解决方案，旨在满足多种业务需求，实现与大数据生态的无缝集成。 CarbonData 的目标是实现一份数据满足多种分析场景。
15. Apache CarbonData 社区介绍
Apache CarbonData 是一个开源的社区，旨在推广 CarbonData 的应用和发展。
