适用于大数据环境的面向 OLAP 的数据库

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发布于 2023-10-25 19:31:48

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发布于 2023-10-25 19:31:48

这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。

数据系统及其角色

在数据处理和管理领域，数据系统在支持各种操作和任务方面发挥着至关重要的作用。这些系统旨在有效且高效地处理大量数据。一般来说，数据系统分为两个主要角色：事务型和分析型。

数据系统的事务角色

数据系统的事务作用主要集中于支持日常业务运营。这些系统负责实时处理和管理交易数据。事务数据是指组织内发生的各个事务的记录。这可能包括销售交易、客户互动、库存更新等。

为了执行其事务功能，系统针对高速处理和低延迟要求进行了优化。旨在确保数据完整性，维护 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性，并提供有关事务结果的即时反馈。

数据系统的分析作用

与事务性系统相反，分析系统专注于分析和处理历史数据。这些系统使组织能够根据对其数据的深入了解获得见解并做出明智的决策。分析系统旨在支持在线分析处理（OLAP）查询。

OLAP 查询涉及对大量数据的复杂分析，以发现模式、趋势和相关性。这些查询通常需要跨多个维度（例如：时间、地理位置、产品类别和客户群）聚合和汇总数据。OLAP 系统利用多维数据结构来有效地处理这些查询。

联机分析处理简介

OLAP 代表在线分析处理，是一种使组织能够执行复杂分析并生成数据报告的技术。OLAP 系统以多维结构（通常称为“立方体”）组织数据。这种结构允许跨多个维度查询的高效处理。

OLAP 多维数据集提供交互式数据处理功能，允许用户深入研究数据、执行聚合、应用过滤器以及可视化结果。这些功能对于决策过程至关重要，因为它们使用户能够从不同角度探索数据并获得重要的见解。

OLAP 用于分析处理的优势

OLAP 系统在分析处理方面具有多种优势：

快速查询性能： OLAP 多维数据集通过预先聚合不同粒度级别的数据来优化查询性能。即使在处理大型数据集时，也可以更快地检索和分析数据。
多维分析： OLAP 多维数据集支持跨多个维度的复杂分析。用户可以深入、汇总、切片和切块数据，以全面了解潜在趋势和模式。
交互式数据探索： OLAP 系统提供交互式界面，允许用户实时探索数据。用户可以动态过滤、排序和可视化数据，以获得更深入的见解。
可扩展性： OLAP 数据库旨在处理大量数据，并且可以扩展以适应不断增长的数据大小。这确保了分析过程可以随着数据的扩展而继续高效运行。
决策支持： OLAP 系统通过向用户提供所需的信息来提供决策支持功能。这有助于组织优化其运营、确定需要改进的领域并预测未来趋势。

OLAP 架构和技术

OLAP 系统依靠特定的架构和技术来有效地处理分析查询。

OLAP 系统的关键组件包括：

OLAP服务器： OLAP 服务器负责存储和管理多维数据立方体。它处理用户查询并检索相关数据进行分析。
数据仓库：数据仓库是一个中央存储库，保存来自各种来源的历史数据。它作为 OLAP 系统的主要数据源，提供分析所需的数据。
维度建模：维度建模涉及以有利于高效多维分析的方式构建数据仓库中的数据。这包括定义维度、层次结构和度量。
OLAP 查询工具： OLAP 查询工具提供与 OLAP 系统交互的用户界面。这些工具允许用户编写和执行 OLAP 查询、可视化数据并生成报告。

有多种可用的 OLAP 技术，包括：

MOLAP（多维 OLAP）： MOLAP 以多维格式存储和处理数据。它提供快速查询性能，但可能受到大型数据集存储要求的限制。
ROLAP（关系型 OLAP）： ROLAP 系统将数据存储在关系数据库中，并使用关系代数来处理 OLAP 查询。这种方法可以实现更大的可扩展性和灵活性。
HOLAP（混合 OLAP）： HOLAP 结合了 MOLAP 和 ROLAP 系统的优点。以多维格式存储摘要数据，同时在关系数据库中保留详细数据。

OLAP 在支持数据系统中的分析处理和决策方面发挥着关键作用。它使组织能够分析大量历史数据、发现见解并做出明智的决策。凭借其多维结构和交互式数据处理功能，OLAP 为理解数据和推动业务成功提供了强大的工具。

Hive：事实上的 SQL-on-Hadoop 引擎

Hive 是专为大数据环境设计的功能强大的软件项目。它提供了一种查询和管理存储在分布式存储系统中的大型数据集的方法。凭借其处理海量数据的能力，Hive 已成为事实上的 SQL-on-Hadoop 引擎。 Hive 的主要优点之一是它的语言 HiveQL，类似于 SQL。这意味着已经熟悉 SQL 的开发人员和数据分析师可以轻松过渡到使用 Hive 来满足其大数据需求。HiveQL 允许用户编写查询以结构化且高效的方式检索和操作数据。数据组织对于大数据环境中的高效查询至关重要，Hive 提供了多种机制来实现这一点。其中一种机制是使用表格。Hive 中的表与传统数据库中的表类似，提供了一种组织和存储相关数据的方法。通过在 Hive 中定义表，用户可以轻松地根据特定条件查询和检索数据。除了表之外，Hive 还支持分区的概念。分区用于进一步组织表中的数据。例如，如果您有一个包含销售数据的表，则可以按日期或按区域对数据进行分区。这允许更快的查询，因为数据可以分为更小、更易于管理的部分。 Hive 的另一个有助于提高查询性能的功能是存储桶的使用。存储桶是一种在表中水平分区数据的方法。通过将数据划分为存储桶，Hive 可以执行更有针对性的查询并仅检索必要的数据，从而缩短查询时间。 Hive 不仅仅局限于原始数据处理。它还能够处理数据仓库中常用的维度模型。维度模型是一种流行的数据组织方法，支持复杂的查询和分析。通过Hive，用户可以将这些维度模型转换为易于查询和分析的表格模型。转换过程涉及将维度模型映射到适合 Hive 的表格结构。此映射通常涉及创建 Hive 表并定义它们之间的必要关系。转换完成后，用户可以利用 Hive 的强大功能来查询和分析其表格模型。总之，Hive 是一个多功能软件项目，它提供类似 SQL 的接口，用于在大数据环境中查询和管理大型数据集。它提供表、分区和存储桶等功能来组织数据并提高查询性能。此外，还支持将维度模型转换为表格模型，使其成为数据仓库的宝贵工具。凭借其可扩展性和易用性，Hive 已成为大数据领域事实上的 SQL-on-Hadoop 引擎。

数据存储格式

在 Hive 中，数据可以以各种格式存储，为管理和查询大型数据集提供了灵活性和效率。Hive 支持多种数据存储格式，包括文本文件、序列文件、RCFiles、Avro 文件和 Parquet。每种格式在文件大小和查询性能方面都有自己的优势和考虑因素。

文本文件

文本文件是 Hive 中存储数据的最简单且最常见的格式。它们将数据存储为纯文本，每个记录位于单独的行上。文本文件易于理解和操作，使其成为存储非结构化或半结构化数据的流行选择。

要创建使用文本文件作为存储格式的表，可以使用以下语法：

CREATE TABLE my_table (col1 STRING, col2 INT)ROW FORMAT 
DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY '\t'STORED AS TEXTFILE;

在此示例中，数据存储为文本文件，字段由制表符 ('\t') 分隔。这种格式允许有效地查询和处理数据。

序列文件

序列文件是 Hive 中的一种二进制文件格式，可为大型数据集提供高性能存储。它们对于需要快速读取和写入数据的应用程序特别有用。序列文件将数据存储为键值对，其中键和值都可以是复杂的数据结构。

要创建使用序列文件作为存储格式的表，可以使用以下语法：

CREATE TABLE my_table (col1 STRING, col2 INT)STORED AS SEQUENCEFILE;

在此示例中，数据存储为序列文件。序列文件通常用于大规模数据处理和分析，因为它们可以轻松拆分和并行处理。

RC文件

RCFiles，即记录列式文件，是提供高效压缩和查询性能的列式存储文件。RCFiles 将数据组织成列而不是行，这允许高效的按列压缩和检索。这种格式特别适合数据仓库和分析应用程序。

要创建使用 RCFiles 作为存储格式的表，可以使用以下语法：

CREATE TABLE my_table (col1 STRING, col2 INT)STORED AS RCFILE;

在此示例中，数据存储为 RCFile。RCFiles 针对 OLAP（在线分析处理）工作负载进行了优化，其中快速查询性能至关重要。

Avro 文件

Avro 文件是 Hive 中紧凑且高效的二进制文件格式。Avro 文件以自描述格式存储数据，其中包括架构定义和数据。这种自描述性质使 Avro 文件具有高度可移植性，并支持数据验证和模式演化。

要使用 Avro 文件作为存储格式创建表，您需要定义数据的架构。这是一个例子：

CREATE TABLE my_tableROW FORMAT SERDE 
'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'STORED AS 
AVROTBLPROPERTIES ('avro.schema.literal'='{ 
"type":"record", "name":"my_table", "fields":[ 
{"name":"col1","type":"string"}, 
{"name":"col2","type":"int"} ]}') ;

在本例中，AvroSerDe 序列化和反序列化库用于处理 Avro 格式。数据的架构是使用 “avro.schema.literal” 属性指定的。

RCFile 的结构和优点

RCFile 是 Hive 中使用的面向列的文件格式。它结合了水平和垂直数据分区来优化数据加载和查询处理。RCFiles 将数据值存储在列中，这提高了存储效率和查询性能。在本节中，我们将深入探讨 RCFiles 的结构和优点。

RCFile 的结构

RCFile 将数据组织成列，而不是行，这与传统的面向行的文件格式不同。RCFile 中的每一列都单独存储，从而实现更好的压缩和查询性能。我们来仔细看看RCFile的结构：

列式存储： RCFile 以列式格式存储数据，其中每一列单独存储。这可以实现更好的压缩和查询性能，因为在查询执行期间仅读取所需的列。
行组： RCFile 将数据划分为行组，这些行组是连续的行集。每个行组由多个列组成，允许高效的压缩和解压缩。
文件页脚： RCFile 包含一个文件页脚，其中包含有关文件的元数据，例如列名称、类型和使用的压缩编解码器。此元数据有助于高效的数据检索和处理。

RCFile 的优点

RCFile 具有多项优点，使其成为在 Hive 中存储和查询数据的流行选择：

存储效率：通过以列式格式存储数据，RCFile 实现了较高的存储效率。它单独压缩每一列，与面向行的文件格式相比，具有更好的压缩率。
查询性能：列式存储格式允许在查询执行期间跳过不相关的列，从而提高查询性能。RCFile 还支持谓词下推，通过将过滤逻辑推向更接近数据来进一步优化查询处理。
架构演变： RCFile 支持架构演变，这意味着您可以添加、删除或修改列，而无需完全重写整个文件。这种灵活性在处理不断变化的数据模式时特别有用。
列统计信息： RCFile 维护每列的统计信息，例如最小值、最大值和不同值的数量。这些统计信息有助于查询优化，并且查询优化器可以使用这些统计信息来做出明智的决策。
并行处理： RCFile 通过将数据划分为行组来实现并行处理。这允许在 Hive 中进行高效的分布式处理，因为可以在不同的行组上同时执行多个任务。
与 Hive 集成： RCFile 与 Hive 紧密集成，是 Hive 使用的默认文件格式。它与 Hive 查询引擎和其他 Hive 生态系统组件无缝集成，使 Hive 用户易于使用。

总之，RCFile 是一种功能强大且高效的面向列的文件格式，与传统的面向行的文件格式相比具有显着的优势。它结合了水平和垂直数据分区以及各种优化，使其成为在 Hive 中存储和查询大型数据集的理想选择。