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OLAP组件选型

(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。...等等）以支持高级分析功能 支持使用磁盘进行连接和聚合，当操作使用的内存溢出时转为磁盘操作 允许在where子句中使用子查询 允许增量统计——只在新数据或改变的数据上执行统计计算...借助MPP架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。...在MPP结构中增加节点就可以线性提供系统的存储容量和处理能力 较好的并发支持及高可用性支持除了提供硬件级的Raid技术外，还提供数据库层Mirror机制保护，提供Master/Stand by机制进行主节点容错

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掌握Apache Kylin：工作原理、设置指南及实际应用全解析

易于集成： Apache Kylin可以轻松集成到现有的大数据生态系统中，如Hadoop、Hive、Spark等。这种易于集成的特性意味着组织可以在不破坏现有数据架构的情况下，增加强大的分析功能。...在Kylin中，这些立方体通过对数据集的不同维度组合进行预计算来存储，使得数据查询过程极为迅速。...每个数据立方体可以被视为一个多维数组，其中每个维度代表一个数据特性，而数组中的值则是这些维度的汇总数据。 2.2 预计算的优势 Kylin的性能优化主要归功于其预计算机制。...在数据处理流程中，Kylin在数据入库时对关键信息进行预计算和汇总。这意味着当执行数据查询时，Kylin无需进行实时的、计算密集型操作，因为大部分工作已经在数据处理阶段完成。...当用户执行查询时，Kylin不是在庞大的原始数据集上进行操作，而是直接在预先构建的数据立方体上进行检索。这种方法大大减少了查询所需时间，尤其是对于复杂的多维分析查询。

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你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(下)

开源盛世的今天，可以供我们选择和使用的OLAP数据库令人眼花缭乱，这章我们选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，希望能给正在做技术选型和未来架构升级的你提供一些帮助。...OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是"维"这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。...但是Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。...SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive。 Spark SQL在整个Spark体系中的位置如下： ? SparkSQL的架构图如下： ?...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。

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HiveCube在有赞的实践

作者：小君 部门：数据中台 一、前言 多维分析是数据仓库系统下游常见的基础应用，底层数据是包含多种粒度汇总结果的Cube，用于提供上卷，下钻等操作的数据支持。...创建Cube的工具有很多，本文重点介绍在多维汇总场景下，由传统开发模式替换为HiveCube开发模式过程中碰到的问题以及处理经验，主要包括以下方面的内容： 背景 理论 实践 二、背景 在今年上半年，我们接到公司一个项目...在hive1.0以前，生成算法与spark不一致。...四、实践 该部分内容重点介绍HiveCube在生产环境使用过程中碰到的问题以及处理经验 4.1 代码实现grouping__id 因为grouping__id的实现算法在Hive与Spark可能存在差异...例如在计算月粒度指标的时候，在日粒度汇总层面会产出近30天的日粒度汇总，但现实情况下游一般只会使用最新一天的日粒度汇总数据，即昨日的汇总数据，但按以上方式的处理就会每天产生29个不会被使用到的日粒度汇总

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算法岗机器学习相关问题整理（大数据部分）

MapReduce的思想就是“分而治之”，Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理；Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。...（可以汇总不同源数据库的数据）、反映历史变化（对操作型数据库进行汇总统计）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。...，也方便进行ETL，如果底层的引擎使用的是MapReduce耗时会很久，可以换成Spark； 2.离线的数据分析：通过执行定时调度或者脚本去执行HQL语句，并将结果保存； 3.构建数仓时用于组织管理数据库和表...WUI是通过浏览器访问Hive。 2. 元数据存储 Hive将元数据存储（表名，字段信息等）在RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库，分别是内嵌式元存储服务器、本地元存储服务器、远程元存储服务器。...Map join先不按key去分，而是把小的RDD广播到每个excutor中。

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你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(下)

开源盛世的今天，可以供我们选择和使用的OLAP数据库令人眼花缭乱，这章我们选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，希望能给正在做技术选型和未来架构升级的你提供一些帮助。...OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是"维"这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。...但是Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。...SparkSQL作为Spark生态的一员继续发展，而不再受限于Hive，只是兼容Hive。 Spark SQL在整个Spark体系中的位置如下： ? SparkSQL的架构图如下： ?...而Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合。

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系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』（BI&OLAP）

三、OLAP数据库选型 在大数据数仓架构中，离线以Hive为主，实时计算一般是Spark+Flink配合，消息队列Kafka一家独大，后起之秀Pulsar想要做出超越难度很大，Hbase、Redis和MySQL...kylin特性： 可扩展超快olap引擎，Hadoop/Spark上百亿数据规模 提供 Hadoop ANSI SQL 接口 交互式查询能力，用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互 百亿以上数据集构建多维立方体...场景特征： 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询...(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）...，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。

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系列 | 漫谈数仓第四篇NO.4 『数据应用』（BI&OLAP）

三、OLAP数据库选型 在大数据数仓架构中，离线以Hive为主，实时计算一般是Spark+Flink配合，消息队列Kafka一家独大，后起之秀Pulsar想要做出超越难度很大，Hbase、Redis和MySQL...kylin特性： 可扩展超快olap引擎，Hadoop/Spark上百亿数据规模 提供 Hadoop ANSI SQL 接口 交互式查询能力，用户可以与Hadoop数据进行亚秒级交互 百亿以上数据集构建多维立方体...场景特征： 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列 较少的查询...(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行）...，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。

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Apache Kylin 从零开始构建Cube(含优化策略)

5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...Kylin架构 Hadoop/Hive：Kylin是一个MOLAP系统，将hive中的数据进行预计算，利用MR或者SPARK来进行实现 HBase：kylin用来存储OLAP分析的cube数据的地方，实现多维数据集的交互式查询...OLAP以多维度的方式分析数据，而且能够弹性地提供以下几种操作 钻取：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说将汇总数据拆分到更细节的数据 上卷：钻取的逆操作，即从细粒度数据向更高汇总层的聚合...； 星座模型：具有多个事实表，维表可以在不同事实表之间共用，这种模型被称为星座模型； 二.构建准备 1.在Hive中准备数据 需要被分析的数据必须先保存为Hive表的形式，然后Kylin才能从Hive...由于产生的字典是在查询时加载入构建引擎和查询引擎的，所以在维度的基数大、长度也大的情况下，容易造成构建引擎或查询引擎的内存溢出。

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大数据--基础概念

行式存储与列式存储列式存储是指一列中的数据在存储介质中是连续存储的；行式存储是指一行中的数据在存储介质中是连续存储的。行数据库在大数据查询时候会出现以下问题： 1....在没有索引情况下，要把一行全部查出来，进行大量IO。比如要计算一天中某一列的平均值，行存储要查询所有行，列存储只需要查询这一列。 2. 索然建立索引和物化视图可以快速定位列，但是也要花费时间。...Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。...“简单的任务”包含三层含义：一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；二是就近计算原则，即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；三是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。...Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。

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选择适合你的开源 OLAP 引擎

OLAP场景的关键特征 大多数是读请求 数据总是以相当大的批(> 1000 rows)进行写入 不修改已添加的数据 每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列 宽表，即每个表包含着大量的列...较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询，允许延迟大约50毫秒 列中的数据相对较小：数字和短字符串(例如，每个URL 60个字节) 处理单个查询时需要高吞吐量（每个服务器每秒高达数十亿行...1）典型的我们可以使用hive，你hive过来就是一个SQL语句，SQL语句就是一个字符串，那么这个字符串如何才能够被Catalyst进行解析呢，或者说如何将一个SQL语句翻译成spark的作业呢，他要经过解析的...直接上 Kylin 的特性，如下图，来自官方 Kylin自身就是一个MOLAP系统，多维立方体（MOLAP Cube）的设计使得用户能够在Kylin里为百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体进行数据的预聚合...远程访问 Impala劣势 1、对内存依赖大 只在内存中计算，官方建议128G(一般64G基本满足)，可优化: 各个节点汇总的节点(服务器)内存选用大的，不汇总节点可小点 2、C++编写 开源

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客快物流大数据项目（八十五）：实时OLAP分析需求

框架描述HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...缺点是慢Spark SQLSparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。...所以适合Kylin的场景包括：1）用户数据存在于Hadoop HDFS中，利用Hive将HDFS文件数据以关系数据方式存取，数据量巨大，在500G以上2）每天有数G甚至数十G的数据增量导入3）有10个以内较为固定的分析维度...与其他的时序数据库类似，Druid在查询条件命中大量数据情况下可能会有性能问题，而且排序、聚合等能力普遍不太好，灵活性和扩展性不够，比如缺乏Join、子查询等。...GreeplumGreenplum是一个开源的大规模并行数据分析引擎。借助MPP（大规模并行处理）架构，在大型数据集上执行复杂SQL分析的速度比很多解决方案都要快。

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Hadoop与Spark等大数据框架介绍

一个实际的需求场景：日志分析 日志分析是对日志中的每一个用户的流量进行汇总求和。...对于一个日志文件，如果只有这么几行数据，我们一般会采用这样的处理方式 读取一行日志 抽取手机号和流量字段 累加到HashMap中 遍历输出结果 如果数据量变得很大呢，比如一个日志文件里面有几个GB数据，...HBase和Hive在大数据架构中处在不同位置，HBase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...Spark中的所有“转换”都是惰性的，在执行“转换”操作，并不会提交Job，只有在执行“动作”操作，所有operation才会被提交到cluster中真正的被执行。这样可以大大提升系统的性能。...如果持久化无谓的RDD，会浪费内存（或硬盘）空间，反而降低系统整体性能 RDD依赖关系 RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。

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【硬刚Kylin】Kylin入门原理调优OLAP解决方案和行业典型应用

并且在超大数据集上其优势更明显。当数据集达到千亿乃至万亿级别时，Kylin 的速度甚至可以超越其他非预计算技术 1000 倍以上。...数据以关系表的形式输入，且必须符合星形模型（Star Schema）或雪花模型（Snowflake Schema）。用户可以选择使用 MapReduce 或 Spark 进行构建。...可以在数学上求和的事实属性称为度量。例如，可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。度量是维度模型的核心。通常，在单个查询中检索数千个或数百万个事实行，其中对结果集执行数学方程。...每一个 Snapshot 是和一个 Hive 维度表对应的，生成的过程是： 从原始的hive维度表中顺序得读取每一行每一列的值; 使用 TrieDictionary 方式对这些所有的值进行编码（一个值对应一个...在上面的例子中我们可以不缓存BC和C这两个cuboid，可以通过计算的方式通过ABC中成员的值计算出BC或者C中某个成员组合的值，这相当于是时间和空间的一个权衡吧。

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BIGO 使用 Flink 做 OLAP 分析及实时数仓的实践和优化

； 统一查询语法：集 Flink、Spark、Presto 等多种查询引擎于一体，不同查询引擎通过适配 Hive SQL 语法来执行用户的 SQL 查询任务； 智能路由：在选择执行引擎的过程中...，形成不同用户的行为明细数据，保存到 Kafka/Pulsar 中； DWS 层：用户行为明细的 Kafka 流表与用户 Hive/MySQL 维表进行流维表 JOIN，然后将 JOIN 之后产生的多维明细数据输出到...ClickHouse 表中； ADS 层：针对 ClickHouse 中多维明细数据按照不同维度进行汇总，然后应用于不同的业务中。...流维表 JOIN 优化 生成多维明细宽表的过程中，需要进行流维表 JOIN, 使用了 Flink Join Hive 维表的功能：Hive 维表的数据会被加载到任务的 HashMap 的内存数据结构中，...然后与维表数据进行流维表 JOIN，输出到 ClickHouse 生成多维明细宽表，按照不同维度汇总后，应用于不同的业务。

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大数据生态圈常用组件（二）：概括介绍、功能特性、适用场景

大规模数据集中进行随机访问 HBase 是列式存储, 可以保证在大规模数据集情况下依然具有很好的随机访问性能。...大数据集的批处理作业 如网络日志分析，统计网站某一时间段内的pv、uv，多维度的数据分析。...OALP Presto Presto是一种分布式SQL查询引擎，用于查询分布在一个或多个异构数据源上的大型数据集。...交互式查询能力 通过Kylin，用户可以在kylin查询页面上与数据数据进行亚秒级交互，在同样的数据集上提供比Hive更好的性能 kylin Cube多维数据的计算 Cube由多个Cuboid组合而成，...一般情况下，从binlog产生到写入kafka，平均延迟在0.1秒之内。当MySQL端有大量数据增量产生时，Maxwell写入kafka的速率能达到7万行/秒。

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Spark RDD 整体介绍

RDD 介绍     RDD 弹性分布式数据集          弹性：具有容错性，在节点故障导致丢失或者分区损坏，可以进行重新计算数据         分布式: 数据分布式存储，分布式计算(分布式执行...MapReduce 所有的计算逻辑都的用户自己实现，效率层次不齐，而Spark提供了100多个Transpotaton/Action 算子，执行效率会比用户要好，如果用户可以写出更好的，此条可以或略不记...自定义分区：             Spark在执行过程中可以对分区进行自定义，默认启动俩个分区，如果执行的数据块有三个或者更多，会根据文件个数及大小自动扩展分区个数，之所以讲分区是因为在后面执行Action...一般来将，对于小数据来，可以在SparkSubmit（Driver） 对数据进行汇总操作，比如Count；对于大数据是万万不能的，因为返回的数据可能是海量数据，全部放在Driver端导致Driver端不能处理而崩溃...(数据量太大，直接导致内存/CPU等报错)，建议是尽量在Worker端进行数据汇总后在返回给Driver端     4.

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关于OLAP和OLTP你想知道的一切

、Spark、Hive等大数据技术栈 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等传统数据库技术栈 OLAP准则 多维性：OLAP模型必须提供多维概念视图，支持用户在多个维度上对数据进行切片...查询结果明显小于源数据，换句话说，数据被过滤或聚合后能够被盛放在单台服务器的内存中 OLAP系统的目标是提供快速响应的查询结果，因此查询结果通常需要进行聚合和过滤操作，得到一个较小的数据集，以减少数据传输和处理的开销...启用Web的OLAP（WOLAP）适用于基于Web的数据仓库应用程序，允许用户在浏览器中访问和分析数据。 桌面OLAP（DOLAP）是运行在个人计算机或工作站上的OLAP系统，通常处理小型数据集。...Kylin适用于面向行的数据源，主要作用是实现OLAP分析。 使用案例： 在金融业中，Kylin可以用于处理大量的交易数据，并进行多维度分析和报告生成，以帮助管理层做出更优秀的商业决策。...广度角度：Impala可以直接查询HDFS和Apache HBase中的数据，并且可以与Hadoop生态系统中的其他组件无缝集成，例如Apache Hive、Apache Spark和Apache Kafka

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初识大数据

HDFS上进行各项操作,可以操作结构化,半结构化,非结构化数据,和Hive相比Hive只能操作结构化数据 Hbase : 一个NoSql的数据库,Hbase的数据操作基本可以做到实时,比如一些短链接很大一部分使用...使用内存分布数据集,内存计算下,Spark 比 Hadoop 快100倍....大家要注意通过大数据分析原始数据都是存在的可以通过多个维度进行分析不局限,而业务汇总往往只是一个总数已经丢失了所有的维度,如果统一有误直接影响数据结构,而大数据只要改一下查询的方式就好了) 来自一份日志的生命周期...试试计算处理到mysql库和hive库中 Go程序会提前建立好Hive和Hbase中的表结构(按照每天分表),Go收到数据会进行配置的规则解析并且写入数据到Hbase中 Hbase和Hive进关联,并且每天定时对数据进行汇总分区...,最终日志会存放到Hadoop-HDFS中 Sqoop会把Mysql的数据同步到HIVE库中,Spark对数据进行离线分析得到需要的结构存入HIVE,Sqoop吧处理的数据在同步会Mysql 使用Presto

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字节跳动基于 Apache Hudi 构建实时数仓的实践

在数据分析方面，我们可以使用Spark和Presto连接看板BI进行一些交互式查询。当我们需要接到其他在线系统，尤其是QPS较高的场景，我们会先接入到KV存储，再接入业务系统。...让我们来看具体场景。 1. 实时多维汇总 对于一个实时多维汇总的场景，我们可以把Kafka 数据增量写入到 Hudi 的轻度汇总层中。...对于分析场景，可以基于 Presto 按需进行多维度的重度汇总计算，并可以直接构建对应的可视化看板。...我们所做的优化是把列的读取下推到Scan层，同时在进行log文件合并时，会使用map结构存储K，V（K是主键，V是行记录），之后对行记录做列裁剪，最后再进行Log Merge的操作。...这样对于日志型数据在写入时可以直接Append到Log File中，在合并的过程中，我们可以不做去重处理，直接将增量数据数据Append到Base File中。这样就对入湖的效率有了很大的提升。

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