先来看一下一张技术的全景图，其中涉及内存计算的技术标成红色。

1）事务处理：主要分为Cache(Memcached, Redis, GemFire)、RDBMS、NewSQL(以VoltDB为首的)三部分，缓存和NewSQL数据库是关注的重点。

2）流式处理：Storm本身只是计算的框架，而Spark-Streaming才实现了内存计算式的流处理。

3）分析阶段的对比：

?  通用处理：MapReduce，Spark

?  查询：Hive，Pig，Spark-Shark

?  数据挖掘：Mahout，Spark-MLLib，Spark-GraphX

从上可以看出，Spark生态圈的子项目以及Impala都是值得关注的重点。

理论

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《Implementation Techniques for Main Memory Database Systems》

《Main Memory Database Systems: An Overview》

《The Revolution in Database Architecture》 – Jim Gary

《A Study of Index Structures for Main Memory Database Management Systems》

《High-Performance Concurrency Control Mechanisms for Main-Memory Databases》

《A bridging model for parallel computation》 (BSP model)

《SEDA: An Architecture for Scalable, Well-Conditioned Internet Services》

实时处理与流处理

关系代数的并行计算

并发计算模型BSP与SEDA

从NSM到Parquet：存储结构的衍化

产品

GemFire，VoltDB：

分布式缓存GemFire架构介绍

NewSQL数据库VoltDB特性简介

Spark：

Spark分布式计算和RDD模型研究

Spark发展现状与战线

分布式内存文件系统Tachyon

Impala(Dremel)：

Google Dremel数据模型详解(上)

Google Dremel数据模型详解(下)

Impala中的代码生成技术

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