说实话，做报表的人谁不想把那些繁琐的数据清洗工作甩掉？润乾集算器这东西，初看像是个轻量级的“数据搬运工”，但用久了你会发现它更像是一个懂你痛点的老搭档。它最绝的地方在于，你根本不需要为了那点计算能力去硬塞一个庞大的关系型数据库进去，直接就能啃非结构化数据，这省下的开发成本和避免的数据不一致风险，简直是给中小团队的一剂强心针。
很多人还在纠结Java代码写得头秃或者SQL语句改得眼花，集算器这种语法简直是把门槛拆了个干净，比前两者都更直观，甚至有点像在写伪代码，天然分步调试起来毫无压力。最让我心动的是它的架构逻辑，它不依赖Hadoop那种重型基建，而是搞了一套独立的轻量级计算体系，几个节点就能跑通，既自主可控又不用为高昂的维护成本买单。对于咱们这种既要处理T+0实时报表，又要应对多源数据整合的场景，它能像热补丁一样替换脚本就生效，完全不需要重启主程序。说白了，它不是来抢饭碗的，而是专门来帮你把那些藏在后台、没人愿意干的脏活累活干得漂亮又高效，让业务决策真正跑在数据之上，而不是被数据拖后腿。
软件特色
1、直接使用多样性数据源集算器可以计算非关系型数据库和文件数据，直接使用多样性数据源制作报表，这不仅减少了将数据导入关系数据库的开发工作量，而且在应用体系上也更为简单，没必要为了获得更强的计算能力增加多余的关系数据库，成本降低还减少了数据导入过程中导致的不一致风险。
2、ETL式批处理
集算器经常用于ETL式计算过程，支持抽取各类关系型和非关系型数据源，可根据数据规模和时效性，灵活采用内存式、流式、外存式计算技术。对于大数据处理，先落地二进制文件，后续计算将更高效和稳定，任务重做也更容易。编程式批处理，尤其适合计算规则复杂的任务流程，可轻松被外部调度工具整合。轻量级架构，从单机并行到多机运行扩展方便、性能线性提升。
3、即装即用，易学易用
内置集成了各种外部数据接口，无需为连通不同数据源浪费时间和精力。界面简洁，语法简单，天然分步，轻松调试。
4、比Java和SQL更易写
当前复杂报表的数据准备工作一般是采用Java或SQL完成的，存储过程以及中间表也可以看作是SQL。集算器的语法比Java和SQL更为简单易懂，采用集算器能在很大程度上简化这些开发量。
5、优化报表应用结构
集算器写出来的脚本类似报表模板的外置文件，不需要和主应用程序一起编译打包，可以和报表模板一起放在文件系统中管理维护。集算器是解释执行的动态语言，如有修改时不需要涉及主应用程序，只要把集算器脚本替换就可以，天然就支持热切换。
6、提升报表运算性能
（1）为报表应用引入计算型报表数据源，弥补了传统报表工具本身计算能力不足带来的各种性能问题。
（2）通过游标异步加载、多线程并行取数、分步控制SQL执行路径等内置计算技术，简单而有效的解决了常见于大数据报表、T+0报表、多源报表的性能问题。
7、轻量级大数据计算
（1）集算器也提供了集群并行机制，没有基于流行的Hadoop体系，拥有独立的存储和计算体系，设计目标是几个到十几个最多几十个节点的中小规模集群，为中小用户提供轻量级大数据解决方案。
（2）集算器集群部署简单、快捷，使用灵活、自主可控，可以针对每个节点进行个性化配置，更有效地利用硬件资源。Hadoop是个庞大的重型解决方案，虽然软件本身开源免费，但要配置用好它并不容易，维护支持成本不低。
（3）集算器集群是个单纯的计算体系，开放、不挑数据源，来自关系数据库、NoSQL数据库、文件数据，包括HDFS文件都可以被集群计算，计算结果也可以再写入这些数据源或直接为上层应用提供数据源。
软件功能
1、语法简单易学，易于调试和移植，能显著提升开发效率。
2、可接管报表数据源的准备工作，优化数据处理，提升报表的计算性能。
3、同时支持结构化和非结构化数据的计算，可灵活定制个性化算法。
4、可与Hadoop无缝集成，充当Hadoop的存储过程，充分发挥Hadoop的大数据优势。
5、可以部署在多个服务器上进行并行计算、以多节点并行的方式提高计算性能，有效减轻数据库的计算压力，并在保证性能的同时降低成本。
6、支持多数据源即多种数据库或数据库与非数据库之间的计算，特别是支持对HDFS的访问，并提供外存计算机制。
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