
面對(duì)大數(shù)據(jù)OLAP分析的一些問(wèn)題_數(shù)據(jù)分析師考試
OLAP分析需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分組和表間關(guān)聯(lián),而這些顯然不是NoSQL和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的強(qiáng)項(xiàng),往往必須使用特定的針對(duì)BI優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)。
比如絕大多數(shù)針對(duì)BI優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)采用了列存儲(chǔ)或混合存儲(chǔ)、壓縮、延遲加載、對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊的預(yù)統(tǒng)計(jì)、分片索引等技術(shù)。 Hadoop平臺(tái)上的OLAP分析,同樣存在這個(gè)問(wèn)題,F(xiàn)acebook針對(duì)Hive開(kāi)發(fā)的RCFile數(shù)據(jù)格式,就是采用了上述的一些優(yōu)化技術(shù),從而達(dá)到了較好的數(shù)據(jù)分析性能。如圖2所示。 然而,對(duì)于Hadoop平臺(tái)來(lái)說(shuō),單單通過(guò)使用Hive模仿出SQL,對(duì)于數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapReduce的時(shí)候進(jìn)行了優(yōu)化,但依然效率低下。多維分析時(shí)依然要做事實(shí)表和維度表的關(guān)聯(lián),維度一多性能必然大幅下降。
其次,RCFile的行列混合存儲(chǔ)模式,事實(shí)上限制死了數(shù)據(jù)格式,也就是說(shuō)數(shù)據(jù)格式是針對(duì)特定分析預(yù)先設(shè)計(jì)好的,一旦分析的業(yè)務(wù)模型有所改動(dòng),海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換格式的代價(jià)是極其巨大的。最后,HiveQL對(duì)OLAP業(yè)務(wù)分析人員依然是非常不友善的,維度和度量才是直接針對(duì)業(yè)務(wù)人員的分析語(yǔ)言。
而且目前OLAP存在的最大問(wèn)題是:業(yè)務(wù)靈活多變,必然導(dǎo)致業(yè)務(wù)模型隨之經(jīng)常發(fā)生變化,而業(yè)務(wù)維度和度量一旦發(fā)生變化,技術(shù)人員需要把整個(gè)Cube(多維立方體)重新定義并重新生成,業(yè)務(wù)人員只能在此Cube上進(jìn)行多維分析,這樣就限制了業(yè)務(wù)人員快速改變問(wèn)題分析的角度,從而使所謂的BI系統(tǒng)成為死板的日常報(bào)表系統(tǒng)。 使用Hadoop進(jìn)行多維分析,首先能解決上述維度難以改變的問(wèn)題,利用Hadoop中數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征,采集來(lái)的數(shù)據(jù)本身就是包含大量冗余信息的。
同時(shí)也可以將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中,這樣可以在冗余維度下靈活地改變問(wèn)題分析的角度。其次利用Hadoop MapReduce強(qiáng)大的并行化處理能力,無(wú)論OLAP分析中的維度增加多少,開(kāi)銷(xiāo)并不顯著增長(zhǎng)。換言之,Hadoop可以支持一個(gè)巨大無(wú)比的Cube,包含了無(wú)數(shù)你想到或者想不到的維度,而且每次多維分析,都可以支持成千上百個(gè)維度,并不會(huì)顯著影響分析性能。
因此,我們的大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)在這個(gè)巨大Cube的支持下,直接把維度和度量的生成交給業(yè)務(wù)人員,由業(yè)務(wù)人員自己定義好維度和度量之后,將業(yè)務(wù)的維度和度量直接翻譯成MapReduce運(yùn)行,并最終生成報(bào)表。可以簡(jiǎn)單理解為用戶(hù)快速自定義的“MDX”(多維表達(dá)式,或者多維立方體查詢(xún))語(yǔ)言→MapReduce的轉(zhuǎn)換工具。同時(shí)OLAP分析和報(bào)表結(jié)果的展示,依然兼容傳統(tǒng)的BI和報(bào)表產(chǎn)品。
在年收入上,用戶(hù)可以自己定義子維度。另外,用戶(hù)也可以在列上自定義維度,比如將性別和學(xué)歷合并為一個(gè)維度。由于Hadoop數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化特征,維度可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求任意地劃分和重組。
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