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润乾集算器论文参考文献：
在过去十多年,润乾（北京润乾信息系统技术有限公司）一直是国内主流报表工具厂商.现任董事长蒋步星既是公司的创始人,也是公司的核心技术带头人,在他看来,在经营报表的过程中,总能碰到用户希望协助开发复杂报表,而报表的复杂性不仅体现在格式上,更多的是在数据方面,数据库中的数据要经过很多步骤的复杂运算才能得到真正想到的数据,而报表工具只能解决呈现环节那一步的少量计算,对于进入报表工具的数据计算则无能为力.
对于这个问题,业界并没有什么好办法.从2007年底开始,当润乾报表4.x版本趋于稳定之后,蒋步星带领团队开始着手研究这个问题.从2007年底到2015年后期开始进入商用阶段,这段时间被蒋步星称做“八年抗战”,最终,集算器作为独立产品经营,全面与报表工具脱钩.
计算本身就是个业务
在技术上,集算器和报表工具是相互独立的,但集算器也能够和润乾报表集成,甚至也能和其他报表工具集成.“在最初商业化时,我们还是把它作为报表工具的一个附件模块组装出来销售,而没有独立经营.但是,我们很快就发现,计算本身就是个业务,而且是比报表工具应用面更加广阔的业务.”蒋步星说.
秉承“让数据计算变得简单、高效”的理念,润乾集算器应运而生.
通常情况下,人们习惯于用已经熟知的概念来类比一个新产品,比如电动汽车是用电而不是烧油的汽车.但是,如果找不到这个对标概念时,理解新产品就不那么容易了.比如在智能手机还没发明的时代,你也很难解释清楚iPhone是个什么东西.电话？便携影音*？数码相机？游戏机？手持工作设备？都是又都不是,功能太多时反而说不清了.
“集算器类似,它能干的事有点多：报表数据源、ETL、大数据计算、文本分析、Excel处理、Ja计算中间件、数据网关……每个应用场景都足够讲半小时,如果正好和用户的痛点匹配上,大家会听得津津有味,而如果匹配不上,那就索然无味.”蒋步星说.
那么,集算器到底是什么呢？“有不少朋友和客户问过我,能不能在一分钟内说清楚集算器是什么,仔细想想,到现在为止,这个答案还是不能！”即使一下子说不清,但还是得说,蒋步星谈到.简单讲,集算器是用来做数据计算的技术产品,主要针对（半）结构化数据,它的使用人群是程序员,或者至少是有程序设计能力的分析人员,而不是不会编程的行业业务人员.
从技术上看,集算器可以从三个方面去理解：
其一,程序设计语言.集算器提供了独特的语法体系和数据对象,使编写结构化数据计算更为简捷方便,而且在多数场合能表现出更好的运算性能,特别适合复杂的过程式运算.在这方面的对标技术大概是SQL、Ja和Python.
其二,数据计算引擎.集算器提供了不依赖于数据库的计算能力,能够独立完成各类结构化数据计算,而且特别强调集成性,易于嵌入应用程序内部,适合没有数据库或多个数据库场景下的计算.这方面的对标技术主要是数据库和ETL工具.
其三,大数据计算平台.集算器还有自己的集群体系,可用于实施数据量较大的计算任务,集算器集群为程序员提供可灵活控制任务分配的分布式计算环境,借以实现最合理、高效的算法.这方面的对标技术主要是Hadoop和MPP数据库.
开放的计算能力
上帝的归上帝,恺撒的归恺撒.
计算是无处不在的,并不是所有计算都适合数据库来实施,现代应用中有许多数据库之外的计算需求.很多年前,这个问题并不严重,因为那个时候的许多应用系统从交易到分析用一个数据库全部搞定.而现在则有很大不同,出现了许多数据库外的数据,比如互联网的网页信息、Excel文件、机器产生的文本日志、云服务提供的XML或Json数据……这些数据都需要参与计算.
另外,即使是在数据库中的数据,也可能因为所属的应用系统不同而存储于不同的数据库中,如果不同厂商的异构数据库需要混合计算时,就会涉及跨库问题.虽然许多数据库提供了跨库能力,但性能和方便性都不理想.
但集算器却可以带来不依赖于数据库的计算能力,它提供了开放的计算能力！
作为计算引擎,集算器并不关心数据放在什么类型的数据源中,它都可以取来计算,并且是实时计算.多个数据库也仅仅是多个数据源而已,跨库混合计算是很自然的事情.即使仍然要把外部数据导入数据库,但计算过程也可以由集算器来实施,而中间数据则完全不需要占用数据库空间和计算资源,直接存放在文件系统中,管理上也更为简单.
换句话说,集算器可以让数据库专心致志去做它最擅长和最应当做的事情,比如存储、一致性、模式及约束等,而不要仅仅为了获得计算能力就去部署和扩容更多的数据库,这些计算能力可以由更便宜、更轻量级而且性能也更好的集算器来提供.
在设计目标上,集算器希望提升计算的描述效率和计算的执行效率.蒋步星谈到：“确切地说,集算器并不负责解决问题,想出（高效）算法是程序员的任务.集算器的任务就是提供更好的数据类型及相关的语法体系,使得编写这类计算更容易更简洁,更贴近人们的自然思维习惯.”
大幅提升复杂运算的性能
作为一款理论创新产品,集算器的核心运算引擎全部由润乾团队自己编写.“有些底层的基本计算,包括表达式计算、分组、过滤等也有通用性,但要形成一套完整的体系,并且保证足够的性能,也还是要自己实现才能完全控制.而且,我们因为有十多年开发报表工具的经验,这些底层计算本来就有丰富的积累.”蒋步星补充道,集算器的实现技术和Hadoop也没有关系,只是将Hadoop作为数据源对待,集算器集群的运行不需要Hadoop环境.
那么,这套支撑集算器的理论体系从何而来呢？这就需要溯源到上个世纪70年代了.关系代数是上个世纪70年明的理论,已经有40多年历史了,其间虽有多次完善,但并没有发生关键性的革新.在发明关系代数的时代,计算机用于信息管理还不够普及,数据计算需求相对简单,用一些常规查询统计方法就够了.而当代企业不用计算机管理已经不可能运转,数据计算需求的复杂度大大提高,那个时代的理论体系很难适应这些新需求.
“举个例子,基于无序集合理论的关系代数很难处理有序计算,而有序计算又是用户天然需要的（比上期、比去年同期等）.而且,那个时代的计算机硬件还很差,要确保实用性,代数理论的设计也只能适应当时的环境,不可能考虑到今天的硬件情况,具体来讲主要是大内存、多CPU和集群,SQL的基础就是关系代数,这使得SQL很难充分利用当代计算机的硬件能力以获得最优的性能.”蒋步星谈到,这也是集算器能比SQL做得更好的原因.
在此背景下,蒋步星带领团队设计了新的语言SPL（Structured Process Language）.“SPL能比SQL做得更好,是因为SQL有点像是在用罗马数字做运算,非常别扭,而SPL像是用阿拉伯数字,会顺手很多.性能上的优势也类似,SPL发明了许多乘法,这些运算就不需要再用加法计算了.”
蒋步星补充说：“集算器在许多场合中测试出来的性能优势表明,这并不是我们的程序代码写得比别人好,而是在模型上有优势,能够采用复杂度更低的算法来实现.运算越复杂时,我们就越有机会想出优化算法,集算器的性能优势就越明显,同时还会伴随着代码更简单的好处,在运用集算器的案例中常常会出现代码短了数倍,性能却能提升数倍的情况.”
填补空白：定位中小规模的集群
目前的大数据计算平台大概是两种：数据库扩容以及相关的MPP方案和Hadoop体系.数据库本身扩容能力有限,在数据量较大时就撑不住了,而且MPP方案的建设成本相当高昂.而Hadoop体系的设计目标是超大规模集群,要几百甚至上千节点时才能显露出优势来,它消耗了大量资源用于容错和复杂的任务调度管理机制,在集群节点数不够多时反而没什么优势.这样,传统数据库解决小数据量,Hadoop解决超大数据量,占大多数的中等规模应用场景是个空白,目前用户也只能用Hadoop来做.
“杀鸡用了牛刀,因为没有鸡刀.集算器填补这一空白.集算器定位中小规模的集群,设计规模就是几个到几十个节点,原则上不要超过一个交换机,这是绝大多数用户的实际场景.”蒋步星说,在这个规模下,集算器不需要考虑太多容错问题,也没有太复杂的任务调度要求,把有限的资源尽量多地投入到计算本身中,从而获得更优的效率.
对于集算器的下一步,蒋步星也想得很清楚：“集算器的下一步是数据库和数据仓库,并将演变成和传统关系数据库、数据仓库正面竞争的产品.但是换个角度看,集算器也不会是一个阶段性产品,即使演化出数据仓库后,作为计算引擎的集算器仍然有存在的意义,并且会长期完善下去.因为数据仓库的计算能力是相对封闭的,也难以被嵌入到应用程序中,而应用中总会有大量库外数据,永远会需要开放且可以被集成的计算能力.”
访谈实录
Q：中国大数据产业生态联盟、《软件和集成电路》杂志社
A：北京润乾信息系统技术有限公司董事长蒋步星
Q：集算器能不能提供兼容SQL的语法？
A：集算器不能基于关系代数来实现SQL.SQL难以获得（开发和运行的）高效率,本来就是关系代数造成的.这个问题是理论性的,不可能通过工程上的优化来解决.想获得高效率,就必须放弃关系代数.不过,对于简单运算,集算器也提供了SQL接口,毕竟用户已经习惯了,而对于复杂运算,我们建议用户学习SPL,会获得更高的效率.
Q：集算器采用开源技术吗？
A：集算器的核心运算引擎没有采用任何开源产品,完全是我们自己写出来的.因为理论模型不同,也没有什么开源产品可用.特别是,集算器不是Hadoop上的计算模块,在设计集群方案时也没有参考借鉴Hadoop体系,集算器的实现技术和Hadoop没有关系,只是将Hadoop作为数据源对待,集算器集群的运行不需要Hadoop环境.但是,我们在边缘和用了一些开源技术,比如读写Excel文件就用了poi包,这个包做得挺好的,还有国际化本地语言排序、日志输出等,另外,开发环境的外观以及表达式的编辑也用了开源技术.
Q：为什么一直坚持做基础软件而不做看起来更容易赚钱的应用软件？
A:对润乾来讲,我们只是在做自己擅长且喜欢的事,只是朴素地想通过这种方式来经营企业,基础软件有更大的重复销售量来获得超额利润,基础软件难度大更适合我们这种以技术为本的公司.这或许就是传说中的情怀吧,要钻研技术就必须有坚韧、持之以恒的态度和工匠精神,这能够建立起更高的技术门槛,结果还可以转化成利润.正因如此,我们研发团队异常稳定,很多“老研发”在这里一待就是18年,我们能做出别人做不出来的东西.
行业应用案例
案例名称：集算器助力构建北京银行综合可视化智能系统
核心特点：
北京银行综合可视化智能系统将以数据可视化服务体系搭建为基础,整个项目服务体系依托数据可视化规范、可视化服务平台,结合分行领导层以及业务分析岗在研判分析、决策指挥等场景下的业务需求,形成可视化智能大屏产品,以多元化、专业化、友好化的视觉通道,实时、准实时地将区域经营动态,产品热度等以大屏智能交互的形式对外展开服务.
应用解读：
该架构方案的数据源是由润乾公司通过从Control-M到集算器辅助ETL、集算器数据缓冲层再到集算器仓库来提供,用集算器仓库的模型来存储事实表和纬度表,用集算器的集文件（二进制文件）与组表来做数据存储,集算器在计算层负责计算单元,通过集算器应用接口,用可视化化组件来做数据的呈现.
应用价值：
在金融科技来临的时代,各大行业已基本具备海量数据规模,成熟高效的数据平台解决方案已经成为大数据时代背景下的迫切需求.
润乾公司自主研发运营的数据计算中间件,是一个通用性的轻量级大数据计算引擎,具有语法简单、类库丰富、集成性好、支持分步计算等特点,可以帮助用户实现提升开发效率、优化应用结构、提升运算性能等目标.
降低开发难度从而提高开发效率是集算器的设计初衷.用户通过内置的敏捷语法体系编写简单的代码即可完成原来在SQL或Ja中需要复杂编码的计算,达到让编码简单化的效果.
优化应用结构是集算器的重要作用.集算器是解释执行的语言,使用其实现数据算法可以降低应用的耦合度；通过集算器将算法外置减少存储过程数量,将数据外置减少中间表数量,从而优化数据库结构；集算器天然支持多样性数据源,避免统一数据来源带来的繁重工作,进而优化应用结构.
提升运算性能是集算器的显著效果.集算器的敏捷语法体系和内置的（半）结构化计算类库让大部分计算的实现变得简单的同时获得更高性能.此外,集算器还提供了分步式计算功能,通过多机（PC）集群达到甚至超过小型机的性能,整体造价和维护成本更低.
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