《大数据多维分析平台实践方案》.pdf

大数据多维分析平台实践方案 大数据多维分析平台实践方案是基于大数据平台的实践方案，旨在解决大数据平台下的多维分析问题。该方案的主要目标是实现高效稳定的多维分析，满足业务需求的灵活性和高性能。 1. 大数据多维分析平台的初心 随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库的报表查询系统的性能下降明显。同时，随着大数据平台的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。这使得数据进入大数据平台，相伴而来的业务需求也增加，主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。 2. 多维分析平台技术选型 搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型。技术选型主要面临的是OLAP引擎和前端UI的选型。OLAP引擎主要有三类：ROLAP、MOLAP和HOLAP。 * ROLAP（关系型OLAP）：基于关系型数据库，计算时根据原始数据进行聚合运算。常见的实现是使用MySQL、SqlServer等传统数据库，小数据量可以使用这些数据库，大数据量可以使用SparkSQL、Tidb、ES等项目。 * MOLAP（多维OLAP）：基于预定义的模型，需要知道要根据什么维度、要算哪些指标，提前把这些结果弄好，存储在引擎上。细粒度数据和聚合后的数据保存在Cube中，以空间换时间，查询效率高。符合这个理念的是Kylin，它有完整的一套开源产品KMS，涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。 * HOLAP（HybridOLAP）：特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但聚合后的数据保存在Cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。 技术选型上主要考虑ROLAP和MOLAP，以满足业务需求的灵活性和高性能。 3. 多维分析平台的实现 大数据多维分析平台的实现需要考虑多维分析的技术选型、数据模型的设计、数据处理的效率等问题。同时，也需要考虑业务需求的灵活性和高性能，以满足企业的业务需求。 大数据多维分析平台实践方案旨在解决大数据平台下的多维分析问题，实现高效稳定的多维分析，满足业务需求的灵活性和高性能。