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OLAP在线分析引擎介绍及应用场景

核心原理: 1. 多维数据模型: OLAP的核心是一个多维数据模型,通常体现为数据立方体(Data Cube)。数据立方体由维度(Dimensions)、层次(Levels)和度量(Measures)组成。维度代表分析的角度,如时间、地理位置或产品类型;层次则提供了维度内的粒度细化,如年、季度、月;度量是分析的具体数值,如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存: 为了加快查询速度,OLAP引擎通常采用预计算(Precomputation)策略,通过预先计算并存储可能的查询结果(如聚合数据),减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建,其中汇总数据被提前计算并存储起来,以便快速响应查询。 3. MPP架构(Massively Parallel Processing): 许多现代OLAP引擎采用MPP架构,如Apache Kylin和ClickHouse,这种架构中,数据分布在多个节点上,每个节点独立处理自己的数据部分,然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性,能够处理PB级别的数据集,并保持高性能。 4. 列式存储: 与传统的行式存储相比,OLAP引擎常采用列式存储,这种存储方式特别适合于数据分析场景,因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量,并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎: 一些OLAP引擎,如ClickHouse,采用了向量化执行引擎,这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理,从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩: 为了提高数据访问速度,OLAP引擎使用高效的索引结构,如稀疏索引和B树,以及数据压缩技术,减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理: 随着技术的发展,一些OLAP引擎如Apache Druid,专注于实时或近实时分析,能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析,满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力,支撑企业决策和业务洞察。

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【新闻】腾讯联手IBM:用大数据开创世界杯报道新模式

昨日,IBM与腾讯达成深度战略合作,成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作,通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持,为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地,同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中,IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据,进行精准的大数据分析,获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个

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