针对于不断新增的海量数据资源，企业需要通过及时地数据分析处理，才能从中挖掘出价值线索，反哺业务，实现数据驱动业务发展。而企业级的数据分析场景，多是采用OLAP数据分析引擎。今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲主流的几个OLAP开源数据分析引擎。
尝试用最简单的方式解释一下OLAP和OLTP的区别。毕竟对于一个走业务线的数据分析师而言，一些技术问题也没有必要过分深究。
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、
这样理解，就简单多啦！ 导读：在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例
OLTP 是 Online Transaction Processing 的简称，是一个联机事务处理系统，主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP 系统的主要关注点是记录事务当前的更新，插入以及删除操作。OLTP 的查询比较简短，因此需要比较少的处理时间以及比较少的空间。
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable Insight），数据分析就是其中的核心技术，包括数据收集、处理、建模和分析，最后找到改进业务的方案。
人们在谈商业智能（BI）时，经常会提到OLAP，有的人可能认为OLAP工具就是BI。其实OLAP仅是BI的一部分，是很重要的一项分析技术。那什么是OLAP呢？
Han Hsiao 观点： 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
画像数据的产出、画像平台工程化实现都会涉及OLAP技术领域，本节先介绍一下OLAP是什么以及相关技术的发展历程。
摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 在过去的三十年，ERP，CRM和Analytical等分析系统已经发展。但是这些系统储存数据的方式并没有变化。事实上，在这三十年，ERP，CRM和分析系统存储数据的方式没有任何改变。 一般来说，现代的ERP和CRM系统是基于一个已经用了30多年的数据模型，这个模型叫作OLTP，代表的是On Line转换程序。 一般来说，现代Analytical系统是基于一个已经用了30多年的数据模型，叫OL
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。 但在数据仓库中，数据集存储在表中，
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。
BI软件即商业智能软件，将来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统产生的数据进行有效整合，并对这些数据进行分析，进而转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策。目前市面上有各种各样的BI软件，功能上也是五花八门，不过从整体上可以分为传统BI软件和新型BI软件（又叫自助式BI软件）两大类。下面我们分别从这两个类别看下常见的BI软件有哪些。
OLAP是英文Online Analytical Processing的缩写，中文称为联机分析处理。它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
OLAP（On-Line Analytical Processing）即联机分析处理，通过对数据大量分析，得出分析报告，提供决策支持，其侧重数据分析能力，比喻说用户行为分析。
在这篇博客中，我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者，无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性，如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持，以及如何在实际项目中应用这些特性。
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
项目中采用的关系型数据库是mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
关键词：数据挖掘、DataMining、OLAP、Data Warehousing 正文如下： 1、DataMining和统计分析有什么不同？ 硬要去区分DataMining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为DataMining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，DataMining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么DataMining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于
大家好呀！这里是爱学习的 Guide！今天给大家科普一个速度快到飞起的数据库——ClickHouse。
仓储物流是货物生产销售的重要环节。随着贸易自由化和电子商务的兴起，物流企业快速发展，为提高仓库管理效率，发掘更多的仓库供应商客户，合理配置资源并降低经营成本，经营者在制定经营决策时需要分析仓储物流过程的整个环节的数据，然而在业务系统中的数据是按照业务过程进行组织的，处于孤立分散的状态并不适用于数据的统计和分析。在仓储物流系统上建立数据仓库，按照用于决策分析的主题对不同系统中数据进行重新组织，为数据分析和数据挖掘提供有效的数据来源。
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
结构化数据存储在Hadoop生态系统中，分为静态数据和动态数据两类。静态数据指的是需要进行数据分析的数据，这种分析针对的数据量一般很大，例如：统计全年每个地区总营业额。动态数据指的是数据需要实时动态插入、更新、读取的数据。例如业务系统中海量用户基本信息的存储。
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。
近年来，随着银行业务场景的不断丰富、业务规模的不断扩张，用户线上线下交易大幅上升，数据量与数据种类愈加丰富，大量创新型数据分析和应用场景出现，对分析型数据库的存储与计算能力提出了更复杂的需求，尤其在对实时数据价值的深入挖掘、数据库查询与分析性能的提高上提出了更高要求。为满足以上需求，银行纷纷开始重塑数据库体系，对已有分析型数据库进行改造，在支撑业务需求的同时简化架构。
☞ 03.OLAP引擎 [ Kylin Druid Presto Impala Kudu ADB ES .. ]
数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风控反欺诈等等。
如果你是一名数据分析师，或者是一位经常和 SQL 打交道的研发工程师，那么 OLAP这个词对你一定不陌生。你或许听说过 OLAP、OLTP 技术，但是今天文章的主角OLAP 是由云技术平台提供的一款分布式数据分析服务，下面先简单介绍一下它。
OLAP的标准概念叫作“联机分析处理系统”，与之对应的是OLTP“联机事务处理系统”。OLTP对于事务性的要求非常高，常用于银行、证券等系统，但运行速度相对有限。有感于此，关系数据库之父Codd便在1993年提出了OLAP的概念，认为用户的很多决策需要依赖大量的计算与多维的分析才能解决，并作为一类单独的产品，与OLTP区分开来。
工欲善其事,必先利其器。随着互联网行业的飞速发展，越来越多的企业意识到BI工具对企业的业务发展有很大的推动作用，使得工作效率更高更强。目前市面出现的数据分析BI工具，不管是从使用场景，还是适用人群上，都存在着绝对的差异。目前，市面上的BI工具种类繁多，客户在进行BI工具选型时，眼花缭乱，不知所措。以下，就从技术来源上可以将市面上的BI工具做个简单分类，方便了解。
联机事务处理过程（On-Line Transaction Processing）也就是我们通常称之的OLTP。 联机分析处理过程（On-Line Analysis Processing）则被称为OLAP。
摘要：本文整理自阿里云开源大数据平台负责人王峰（莫问）老师在5月16日 Streaming Lakehouse Meetup · Online 上的分享，主要介绍在新一代湖仓架构上如何进行实时化大数据分析。内容主要分为以下五个部分：
一方面，迎着时代的风，数据库的发展如火如荼。2020 年 4 月，数据被正式列为与土地、劳动力、资本和技术并列的“第五要素”，尽显重要性的同时，也成功带动数据库产业水涨船高，迎来鼎盛繁荣。据艾瑞数据统计，2020年中国数据库市场总规模达247.1亿元，同比增长16.2%。未来三年预计将继续保持高增长，并且多类型数据库将百花齐放。
第一部分 概述 *** ClickHouse是一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它是面向列的，允许使用SQL查询实时生成分析报告*** 随着物联网IOT时代的来临，IOT设备感知和报警存储的数据越来越大，有用的价值数据需要数据分析师去分析。大 数据分析成了非常重要的环节。当然近两年开启的开源大潮，为大数据分析工程师提供了十分富余的工具。但这同时 也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。学习成本，框架的多样化和复杂度成了很大 的难题。例如kafka,hdfs,spark,hive
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：
很多刚接触BI的人可能会有这个疑问，各大BI厂商在介绍BI的时候，也都会说BI是数据分析工具，其实，BI与数据分析并不能划等号。
随着企业智能化水平的升级，数据分析变得越来越重要。但是在传统数据处理框架中，OLTP和OLAP两类系统是割裂状态，主要通过ETL把数据从交易型数据库导入到分析型数据库，时延通常是数十分钟到几个小时，甚至是几天，导致数据分析的商业价值大打折扣。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
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