摘要：Linkedin周二宣布开源其大数据计算引擎Cubert，据悉，这个开源框架将让工程师使用一套专门的算法，在不浪费CPU资源的情况下，更轻松的运行查询，该公司还为此开发出新的语言Cubert Script。

【编者按】Linkedin周二宣布开源其大数据计算引擎Cubert，其名字来源于鲁比克方块（Rubik’s Cube），为了让开发人员更容易使用Cubert，而无需做任何形式的自定义编码，Linkedin为此开发了新的编程语言Cubert Script。

以下为译文：

Linkedin周二宣布开源其大数据计算引擎Cubert，这个框架可以使用一种专门的算法来组织数据，让其在没有超系统负荷和浪费CPU资源的情况下，更轻松的运行查询。

Cubert，其名字来源于鲁比克方块（Rubik’s Cube），据悉，它可以作为一个Java应用程序，从而很容易被工程师接受，它包含一个“类似script用户界面”，因此工程师可以在运行查询时，使用诸如MeshJoin 和 Cube算法在组织数据上节省系统资源。

从 LinkedIn博客我们知道： 

现存引擎Apache Pig、Hive 以及Shark提供一个合乎逻辑的声明性语言，然后被翻译成一个实物计划。这个计划执行分布式引擎（Map-Reduce、Tez 或者Spark），在此物理操作者针对数据分区执行。后，数据分区将由HDFS提供的文件系统抽象管理。

Cubert 架构

Cubert运行在Hadoop之上，新的框架可以抽象所有的存储到数据块，这将除了让操作者能帮助更好的管理数据之外，还能让其更易于运行它的资源节约算法，例如，COMBINE操作者可以合并多个数据块在一起，PIVOT操作者可以创建数据块的子集。

LinkedIn也创建了一门名为Cubert Script的新语言，其目的是使开发人员更容易使用Cubert，而无需做任何形式的自定义编码。

LinkedIn现在使用Cubert作为一个关键组件来处理数据。当Kafka实时消息传递系统从LinkedIn的众多应用程序中获取所有信息并将其发送到Hadoop，Cubert然后处理这些数据，以确保它不占用系统资源并帮助工程师解决“各种各样的统计、分析和图形计算问题。”

被处理后，数据流向LinkedIn的Pinot实时数据分析系统，然后该公司分析其众多数据跟踪特性，如近谁查看了用户的资料。

LinkedIn Data Pipeline

现在Cubert已经和LinkedIn的基础设施连接，公司不再担心Hadoop脚本终结“在集群上占用太多资源”或浪费时间去做他们为此应该做的。

原文链接： LinkedIn open sources Cubert, a big data computation engine that saves CPU resources