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去看性价比，2017年我们选择了Bigbench。如图是我们最新发布的数据，

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再往上是新的方向，即怎么做到动态调整与自学习的调优。

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shuffle子场景中，利用Non-temporal Store优化shuffling中的缓存策略，在这样的策略上有30%的性能提升。

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有多种硬件支持和多种存储介质支持。图右是怎样去动态判别Join模式，

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刚开始骑得不好，速度比较慢甚至有的时候会摔倒，通过慢慢的学习，

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以我们提出一个基于历史信息的自学习回归优化，底层是如图的架构图，

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之前可以让用户自己去set，可以用一个普通的configuration去配置，

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同时我们发布了基于原生计算的新规格，可以实现最高70%的成本节省。

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每天有超过1万个员工在飞天大数据平台上做开发，

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账号会对应着权限，这样就把整套东西串联起来。