其列式存储可以有效的支持高效的聚合类查询，譬如groupBy等操作，分布式存储则提升了处理的数据规模。
打开tomcat文件夹去除WEB-INF\lib下的重复JAR包，保留最新jar版本包
这次是分享一个多维分析优化的案例 【本文大纲】 业务背景 spark sql处理count distinct的原理 spark sql 处理 grouping sets的原理 优化过程及效果 总结 1...a.child) ..... } 3、spark sql 处理 grouping sets grouping sets 、rollup 、cube 是用来处理多维分析的函数...优化后只用5分钟，棒棒哒~~ 5、总结 总体来说，expand 方式适合维度小的多维分析，这是因为 expand 方式读取数据的次数只有一次，但数据会膨胀n倍。
本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术...▌多维分析架构峰会报名，现已全面启动，全程直播 第二届多维分析架构峰会现已全面开放免费报名，大数据领域不容错过的业内分享，6月11日与你一同见证！...演讲主题：多维分析在云产品计量计费场景中的应用 演讲提纲：多维分析在云产品计量计费场景中的应用，主要涉及云产品计量计费场景介绍，多维分析在云产品计量计费场景中的应用，以及相关问题解决方案和未来展望四个方面的内容...演讲主题：多维分析在云音乐社交创新业务的应用 演讲提纲： 1. 业务背景介绍 2. 多维分析场景介绍 3. 多维分析的意义 4. 多维分析的数据底座 5. 未来构想 听众收益： 1....多维分析在云音乐创新业务场景是如何应用的？ 2. 自助多维分析对数仓意味着什么？ 3. 如何用更好的数仓模型设计方法去支撑多维分析应用场景？
本文与你探讨多维分析初始状态时该预先汇总哪些组合。 我们在《多维分析预汇总的存储容量》中计算过，如果想做到O(1)的复杂度，至少要考虑界面用到的各种维度组合，这在维度总量稍多一点时就不可行了。...多维分析性能优化的目标是前端反应速度，如果中间CUBE仍然很大，那么再聚合也会比较慢，这时候，这些再聚合的结果也可以作为一些新的中间CUBE保存起来。...经过这些处理后，我们虽然无法完全做到O(1)复杂度，但常常也能把计算性能从全量硬遍历提高几十倍甚至上百倍，这对于大多数多维分析场景已经足够了。...---- 我们还在《多维分析预汇总的功能盲区》中说过几种情况无法通过预汇总来提高性能。
技术选型 电商场景的流量日志、行为日志一般会比传统场景下的数据量大很多，因此在这样的背景下做漏斗分析给我们带来了两大技术挑战： 日增数据量大：日增千万级数据，支持灵活选择维度，如何快速地对亿级数据量进行多维分析
6月11日9点，腾讯大数据将联合DataFun举办：多维分析架构峰会。腾讯数据平台部总监陈鹏将担任峰会的荣誉主席，计算平台组负责人陈奕安将担任峰会的主席。...本次峰会共设置9大主题论坛，来自腾讯的技术专家龙跃将担任新一代 MPP 数据库架构论坛出品人并作《腾讯新一代多维分析引擎MercsDB》主题分享。...本次峰会精彩纷呈，内容上既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。...演讲主题：腾讯新一代多维分析引擎 MercsDB 演讲提纲： 1. MercsDB 背景 2. MercsDB 架构：与 Presto 的高效融合 3.
这次分享多维分析优化的另一种情况 【本文大纲】 1、描述问题背景 2、讲一下解决思路 3、解决办法（spark sql处理parquet row group原理及分区原理，参数测试，解决方案） 4、效果...( netease_user, campaign_id, spec_id, app_bundle, render_name, platform)); 整体逻辑与上一篇：【spark sql多维分析优化...从上面可以看到，数据过滤后是582w，经过两次expand 后，变成了4.6个亿，4.6个亿的量本来不算大，但因为只有2个task在处理，就显的异常的慢 2、解决思路 解决多维分析的办法一般是：把逻辑拆开...，分别计算指标，然后再 join 起来，这个也是上一篇【spark sql多维分析优化——细节是魔鬼】用到的一个办法。...parquet.block.size 是可以依据实际使用情况来调优的，对于做多维分析表，可以设置稍小一点。
本文围绕数据设置及分析，整合SpreadJS中集算表及数据透视表功能，提供一种纯前端高效能数据多维分析方案。
一、技术选型 参见：Saiku+Kylin多维分析平台探索 1.saiku Saiku 作为分析平台，提供可视化的操作，能方便的对数据进行查询、分析，并提供图形化显示 2.kylin Kylin 作为分析引擎...3.Saiku + Kylin 实现多维分析 Saiku 根据用户在页面的操作，生成 MDX，然后，Mondrian根据MDX生成查询语句SQL， 而 Kylin 可以根据SQL 查询 cube，快速得到结果...二、Kylin安装部署 七、参考资料 1.mustangore/kylin-mondrian-interaction 2.Saiku+Kylin多维分析平台探索
以前的流程是在灯塔上通过执行大量复杂的sql查询需要的数据，然后下载数据，整理成许多多维分析树。...除此之外，希望在微信小程序查看多维分析报表，从数据中发掘出更多的价值。 因此急需建设一个多维分析平台，解决目前的业务痛点。 2....功能特色： 零SQL实现数据多维分析，直接选择指标和维度，快速构建多维分析报表； 速度快，对于每天4000W数据量的用户报表，回溯30天只需5~10分钟；对于每天上亿的消费数据报表，回溯30天需要30~...首先我们来看一下一棵多维分析树是如果查询数据的。上面是一棵多维分析树，m1代表指标，例如DAU、总时长等，D1代表维度，例如城市、首启方式等。...聚合层：解析多维分析树，拆分为多个cube，按照cube到聚合层查询数据，根据聚合指标的计算逻辑计算出指标绝对值，构造出一颗多维分析树。
离线多维分析 画像分析 跟踪分析 实时多维分析 离线多维分析：用户分群、多维提取、交叉分析、自定义指标能力等。当然，传统意义来讲的OLAP来讲，更多的是指的多维聚合计算也是支持的。...实时多维分析：这个部分更多是以把“离线多维分析”中多维聚合统计+ “跟踪分析” 更加实时化。但随着我们进一步和业务的使用中发现，也希望具备“实时探针”、“实时预测” 能力。...进一步讲，如何把离线多维分析、画像分析、跟踪分析、实时多维分析 构建出完整的数据分析的链路。 直接帮助游戏产品自助化、交互式的完成 全链路 的诊断性分析。...以时间轴+维度轴来看： 离线多维分析 - 高维度+远时间 在线多维分析 - 低维度+远时间（因为是不断下钻的过程） 实时多维分析 - 高维度+Now+近时间 这就是这三个引擎划分的理论依据...采用Hadoop MR计算即使支持，也是分钟，小时级别，无法实现“秒级”在线多维分析。 因此，我们研发了离线多维分析引擎 - TGMars 来解决这两痛点。
一、精选 1.李秋 随笔分类 - pentaho 二、概述 1、Saiku + Kylin 多维分析平台探索 三、Saiku+Kylin 1、使用Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 2、使用...Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 3、saiku无缝对接kylin 4、[saiku] 在 Tomcat 下部署 saiku 5、【转】saiku与kylin整合备忘录 6、saiku安装
Adtributor在哈勃多维分析中的应用 哈勃多维分析特色 哈勃多维分析率值KPI转换策略 哈勃多维分析时间点说明 哈勃多维分析结果展示 四、总结 一、背景相关 1....三、哈勃多维分析 1. Adtributor在哈勃多维分析中的应用 多维分析作为哈勃监控系统的一大功能特色，在算法应用层借鉴了Adtributor算法对业务数据进行根因分析，实际效果较好。...哈勃多维分析特色 相比于与论文，哈勃多维分析更深入地结合公司自研上云业务的业务背景和数据特点，在借鉴Adtributor算法的基础上做出如下改进： 异常检测。...具体请看后面“哈勃多维分析率值KPI转换策略”部分。 结果输出。...哈勃多维分析结果展示 多维分析作为哈勃系统的一大功能特色，以下是哈勃官网和微信公众号“云监控助手”的界面。哈勃监控系统官网http://hubble.oa.com。
多维分析的基本思路认为，直接观察大范围统计值过于粗略，无法精确定位问题，需要剥茧抽丝似地对可能有问题的大范围统计值一步步钻取到更细层次，以达到分析目的。...更广义的OLAP过程 多维分析就是在线分析的全部吗？ 我们来考察这样一种数据分析过程。...多维分析的局限 显然，上述计算都可以由历史数据计算出来，但是，用多维分析技术能实现吗？ 恐怕不能！...多维分析确实能够得到一些有益的信息，比如经常举的例子，成本过高时可以精确定位出到底是哪个部门和业务造成的。...但是，多维分析却得不到前述例子中我们希望从数据中获得的规律性结论，而毕竟有了规律性结论才能预测并指导工作。从这个意义上讲，把在线分析仅仅理解成多维分析是不完整的。 我们需要怎样的OLAP？
本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据的分析领域那真是被“逼上梁山”。...多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。...一种Hadoop多维分析平台的架构 整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分 析模块。...维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。...核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。
多维分析 多维分析是指针对某个事先建好的数据集（称为立方体）做交互操作。...做到多维分析这一步，只能解决10%左右的自助需求，这是BI产品最常见的自助能力。 关联查询 为解决多维分析的局限性，有些BI产品开始提供关联查询能力。...一般是在多维分析前面增加一步，能够基于多个数据集关联计算出新的数据集再来做多维分析，或者在多维分析过程中支持多个立方体间的某些关联运算。这相当于允许业务用户一定程度可以自己建模。...经常的情况是：BI厂商说的是多维分析，而用户想的是那些需要过程计算才能解决的问题，这个错位就会导致期望高而失望大的局面。用户要清楚自己的自助需求：是否做到多维分析就够了？有多少关联查询需求？...【数据蒋堂】多维分析的后台性能优化手段
从早期喊的多维分析到近年来喊敏捷 BI，BI 厂商一直在强调自助能力，宣称可以由业务人员自己随心所欲地分析数据，而用户也常常有强烈的需求，双方一拍即合，很容易形成购买行为。...新一代敏捷 BI 产品在界面美观度和操作方便度上有了不小的进步，但数据运算能力还是没能超出多维分析的范围。...做到多维分析这一步，其实只能解决 10% 左右的自助需求，这是 BI 产品最常见的自助能力。多维分析的主要问题在于有个建模过程，也就是要事先准备数据集，分析的数据也要限定在数据集中。...一般是在多维分析前面增加一步，能够基于多个数据集关联计算出新的数据集再来做多维分析，或者在多维分析过程中支持多个立方体间的某些关联运算。这相当于允许业务用户一定程度可以自己建模。...经常的情况是：BI 厂商说的是多维分析，而用户想的是那些需要过程计算才能解决的问题，这个错位就会导致期望高而失望大的局面。用户要清楚自己的自助需求：是否做到多维分析就够了？有多少关联查询需求？
多维分析就是在线分析的全部吗？我们来考察这样一种数据分析过程。...显然，上述问题都可以通过对历史数据计算而回答出来，但是，用多维分析技术能实现吗？恐怕不能！...近年来流行的敏捷 BI 产品在操作的流畅性和界面的炫丽度都较早期 OLAP 产品有较大的提升，但本质计算功能并没有增长多少，还是在做多维分析，该不能算的还是不能算。...多维分析确实能够得到一些有益的信息，比如经常举的例子，成本过高时可以精确定位出到底是哪个部门和业务造成的。...但是，多维分析却得不到前述例子中我们希望从数据中获得的规律性结论，而毕竟有了规律性结论才能预测并指导工作。从这个意义上讲，把在线分析仅仅理解成多维分析是不完整的。
日常业务中的报表、数据查询、多维分析等一切需要即时返回结果的数据查询任务都属于OLAP的范畴。对应的，行业内也有相应产品来满足这类需求，那就是OLAP Server。...复杂报表困难 事实上，报表才是OLAP业务的重头戏，OLAP的查询需求中有相当大一部分都是事先做好的报表查询界面，而不是自由拖拽的多维分析，而复杂报表又经常占据报表需求的一半以上。...自助关联差 即使不管复杂报表，只考虑多维分析的这种基础的OLAP任务，使用SQL作为查询语言时也很难胜任，只能解决一小部分无关联的单表分析，满足一些相对固定的多维分析需求，适用范围很小，难以适应灵活的自助分析场景...关联查询 针对传统OLAP Server多维分析时关联能力差的问题，基于SPL还发展了一种关联查询分析语法DQL。...；SPL的高性能算法和存储技术则保证了OLAP运算性能，高效完成报表查询、T+0查询、多维分析等查询分析任务。
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