
大數(shù)據(jù)的OLAP技術(shù)_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
在互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)浪潮沖擊下,不少傳統(tǒng)企業(yè)也紛紛涉水大數(shù)據(jù)技術(shù)。以筆者經(jīng)歷的兩個(gè)項(xiàng)目為例,傳統(tǒng)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)公司相比有兩個(gè)特點(diǎn):
①企業(yè)應(yīng)用比較笨重和復(fù)雜,云計(jì)算等基礎(chǔ)架構(gòu)平臺,互聯(lián)網(wǎng)需要的是水平規(guī)模化擴(kuò)展,但對傳統(tǒng)企業(yè)來講,更需要的是垂直一體化部署復(fù)雜的依賴并且方便重用;
②企業(yè)數(shù)據(jù),包括關(guān)系型的交易數(shù)據(jù)、日志、文檔、電子郵件等等,但總體還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占多數(shù);互聯(lián)網(wǎng)則是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,如網(wǎng)頁、圖片、服務(wù)器日志等,在網(wǎng)頁搜索或廣告推薦等領(lǐng)域,高維數(shù)據(jù)分析比較常見。
和企業(yè)私有云的架構(gòu)一樣,對企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺,我們很難直接去簡單復(fù)制互聯(lián)網(wǎng)的海量存儲(chǔ)或計(jì)算平臺技術(shù),如Hadoop、HBase、Spark;因?yàn)檫@些技術(shù)搭建的只是一個(gè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施,要在傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)施“大數(shù)據(jù)平臺”,我們的思路是,如何將傳統(tǒng)的商業(yè)智能運(yùn)行在“大數(shù)據(jù)平臺”之上。
OLAP – 聯(lián)機(jī)分析
OLAP聯(lián)機(jī)分析是從多維信息、針對特定問題的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問和分析的技術(shù)。從分析的角度出發(fā),數(shù)據(jù)源需提供以下操作支持:
下面是一個(gè)數(shù)據(jù)表示例:
通常OLAP的多維數(shù)據(jù)源由數(shù)據(jù)方(Cube)提供,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫都能提供數(shù)據(jù)方的設(shè)計(jì),相對于數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫是昂貴的軟硬件解決方案,而互聯(lián)網(wǎng)普遍采用基于Hadoop技術(shù)構(gòu)建的海量數(shù)據(jù)處理平臺,在這里是否可以作為數(shù)據(jù)倉庫的替代品呢?其核心技術(shù)還是,如何基于Hadoop來構(gòu)建數(shù)據(jù)方。
Pre-aggregate – 預(yù)聚合數(shù)據(jù)
對數(shù)據(jù)庫來說,數(shù)據(jù)聚合通常是實(shí)時(shí)的。實(shí)時(shí)聚合的好處是靈活,可以對任意列進(jìn)行查詢,缺點(diǎn)是CPU、I/O開銷較大,數(shù)據(jù)量大時(shí)查詢緩慢,吞吐量低;而對Hadoop這樣的非實(shí)時(shí)計(jì)算、大量數(shù)據(jù)處理的平臺來說,很適合對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)聚合處理,預(yù)聚合的優(yōu)點(diǎn)是查詢快速高效,但缺點(diǎn)是無法靈活查詢,比如未進(jìn)行聚合處理的數(shù)據(jù)。
在基于Hadoop進(jìn)行預(yù)聚合處理上,Adobe提供了一些經(jīng)驗(yàn):
這個(gè)步驟的目的是理解數(shù)據(jù)并且構(gòu)建出領(lǐng)域模型,包括:
下面是Adobe SiteCatalyst的設(shè)計(jì)參考,源數(shù)據(jù)是一條日志,使用reports.json來描述整個(gè)設(shè)計(jì):
數(shù)據(jù)采集優(yōu)化策略
對歷史數(shù)據(jù),采用大量數(shù)據(jù)批處理來提高吞吐量,對新增的增量數(shù)據(jù),盡量達(dá)到低延時(shí)查詢。一些優(yōu)化策略包括:
對輸入進(jìn)行條件過濾:
提升Map的任務(wù)數(shù):
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理的過程包括讀取源數(shù)據(jù)、預(yù)聚合并且生成可供查詢的數(shù)據(jù)表,對OLAP而言,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理:
以下是Adobe在線數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)和SQL查詢的映射:
在reports.json中定義了觸發(fā)各個(gè)處理的類:
整個(gè)處理過程如下:
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