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开源大数据分析引擎

发布时间:2021-12-02 01:52:29

⑴ JAVA开源大数据查询分析引擎有哪些方案

在大数据处理分析过程中常用的六大工具:HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。HPCCHPCC,(高性能计算与通信)的缩写。1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了逗重大挑战项目:高性能计算与通信地的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。StormStorm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。ApacheDrill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件会近日发起了一项名为逗Drill地的开源项目。ApacheDrill实现了Google'sDremel.据Hadoop厂商MapRTechnologies公司产品经理TomerShiran介绍,逗Drill地已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

⑵ 大数据分析平台哪个好

国内的BI品牌都能做大数据分析,各有千秋,根据你的实际需求去挑选对比吧,朋友推荐过Smartbi,他家产品的功能和服务都还不错。

⑶ 大数据分析界的“神兽”Apache Kylin有多牛

1.Apache Kylin是什么?

在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)
往往存在很大的局限,如难以水平扩展、无法处理超大规模数据、缺少对Hadoop的支持;而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析
师只习惯使用SQL,Hadoop难以实现快速交互式查询等等。神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题而设计的。

Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou) 是Hadoop动物园的重要成员。Apache
Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大
规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发。

Apache
Kylin于2014年10月在github开源,并很快在2014年11月加入Apache孵化器,于2015年11月正式毕业成为Apache顶级项
目,也成为首个完全由中国团队设计开发的Apache顶级项目。于2016年3月,Apache
Kylin核心开发成员创建了Kyligence公司,力求更好地推动项目和社区的快速发展。

Kyligence是一家专注于大数据分析领域创新的数据科技公司,提供基于Apache
Kylin的企业级智能分析平台及产品,以及可靠、专业、源码级的商业化支持;并推出Apache Kylin开发者培训,颁发全球唯一的Apache
Kylin开发者认证证书。

2.Kylin的基本原理和架构

下面开始聊一聊Kylin的基本原理和架构。简单来说,Kylin的核心思想是预计算,即对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保
存成Cube,供查询时直接访问。把高复杂度的聚合运算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询,这决定了Kylin能够拥有很好的快速查询和高并发能
力。

上图所示就是一个Cube的例子,假设我们有4个dimension,这个Cube中每个节点(称作Cuboid)都是这4个dimension
的不同组合,每个组合定义了一组分析的dimension(如group
by),measure的聚合结果就保存在这每个Cuboid上。查询时根据SQL找到对应的Cuboid,读取measure的值,即可返回。

为了更好的适应大数据环境,Kylin从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据,使用
MapRece作为Cube构建的引擎,并把预计算结果保存在HBase中,对外暴露Rest
API/JDBC/ODBC的查询接口。因为Kylin支持标准的ANSI
SQL,所以可以和常用分析工具(如Tableau、Excel等)进行无缝对接。下面是Kylin的架构图。

说到Cube的构建,Kylin提供了一个称作Layer Cubing的算法。简单来说,就是按照dimension数量从大到小的顺序,从Base
Cuboid开始,依次基于上一层Cuboid的结果进行再聚合。每一层的计算都是一个单独的Map Rece任务。如下图所示。

MapRece的计算结果最终保存到HBase中,HBase中每行记录的Rowkey由dimension组成,measure会保存在
column
family中。为了减小存储代价,这里会对dimension和measure进行编码。查询阶段,利用HBase列存储的特性就可以保证Kylin有
良好的快速响应和高并发。

有了这些预计算的结果,当收到用户的SQL请求,Kylin会对SQL做查询计划,并把本该进行的Join、Sum、Count Distinct等操作改写成Cube的查询操作。

Kylin提供了一个原生的Web界面,在这里,用户可以方便的创建和设置Cube、管控Cube构建进度,并提供SQL查询和基本的结果可视化。

根据公开数据显示,Kylin的查询性能不只是针对个别SQL,而是对上万种SQL 的平均表现,生产环境下90%ile查询能够在在3s内返回。在上个月举办的Apache Kylin

Meetup中,来自美团、京东、网络等互联网公司分享了他们的使用情况。例如,在京东云海的案例中,单个Cube最大有8个维度,最大数据条数4亿,最
大存储空间800G,30个Cube共占存储空间4T左右。查询性能上,当QPS在50左右,所有查询平均在200ms以内,当QPS在200左右,平均
响应时间在1s以内。

北京移动也在meetup上展示了Kylin在电信运营商的应用案例,从数据上看,Kylin能够在比Hive/SparkSQL在更弱的硬件配置下获得更好的查询性能。 目前,有越来越多的国内外公司将Kylin作为大数据生产环境中的重要组件,如ebay、银联、网络、中国移动等。大家如果想了解更多社区的案例和动态,可以登录Apache Kylin官网或Kyligence博客进行查看。

3.Kylin的最新特性

Kylin的最新版本1.5.x引入了不少让人期待的新功能,可扩展架构将Kylin的三大依赖(数据源、Cube引擎、存储引
擎)彻底解耦。Kylin将不再直接依赖于Hadoop/HBase/Hive,而是把Kylin作为一个可扩展的平台暴露抽象接口,具体的实现以插件的
方式指定所用的数据源、引擎和存储。

开发者和用户可以通过定制开发,将Kylin接入除Hadoop/HBase/Hive以外的大数据系统,比如用Kafka代替Hive作数据源,用
Spark代替MapRece做计算引擎,用Cassandra代替HBase做存储,都将变得更为简单。这也保证了Kylin可以随平台技术一起演
进,紧跟技术潮流。

在Kylin
1.5.x中还对HBase存储结构进行了调整,将大的Cuboid分片存储,将线性扫描改良为并行扫描。基于上万查询进行了测试对比结果显示,分片的存
储结构能够极大提速原本较慢的查询5-10倍,但对原本较快的查询提速不明显,综合起来平均提速为2倍左右。

除此之外,1.5.x还引入了Fast
cubing算法,利用Mapper端计算先完成大部分聚合,再将聚合后的结果交给Recer,从而降低对网络瓶颈的压力。对500多个Cube任务
的实验显示,引入Fast cubing后,总体的Cube构建任务提速1.5倍。

目前,社区正在着手准备Apache Kylin 1.5.2版本的发布,目前正处于Apache Mailing list投票阶段,预计将会在本周在Kylin官网发布正式下载。

在本次的1.5.2版本中,Kylin带来了总计
36个缺陷修复、33个功能改进、6个新功能。一些主要的功能改进包括对HyperLogLog计算效率的提升、在Cube构建时对Convert
data to hfile步骤的提速、UI上对功能提示的体验优化、支持hive view作为lookup表等等。

另一个新消息是Kylin将支持MapR和CDH的Hadoop发行版,具体信息可见KYLIN-1515和KYLIN-1672。相应的测试版本是MapR5.1和CDH5.7。

UI上提供了一个重要更新,即允许用户在Cube级别进行自定义配置,以覆盖kylin.properties中的全局配置。如在cube中定义kylin.hbase.region.count.max 可以设置该cube在hbase中region切分的最大数量。


一个重要的功能是Diagnosis。用户经常会遇到一些棘手的问题,例如Cube构建任务失败、SQL查询失败,或Cube构建时间过长、SQL查询时
间过长等。但由于运维人员对Kylin系统了解不深,很难快速定位到root cause所在地。我们在mailing
list里也经常看到很多用户求助,由于不能提供足够充分的信息,社区也很难给出一针见血的建议。

当用户遇到查询、Cube/Model管理的问题,单击System页面的Diagnosis按钮,系统会自动抓取当前Project相关的信息并打包成
zip文件下载到用户本地。这个包会包含相关的Metadata、日志、HBase配置等。当用户需要在mailing
list求助,也可以附上这个包。

⑷ 大数据分析工具有哪些,有什么特点

数据分析再怎么说也是一个专业的领域,没有数学、统计学、数据库这些知识的支撑,对于我们这些市场、业务的人员来说,难度真的不是一点点。从国外一线大牌到国内宣传造势强大的品牌,我们基本试用了一个遍,总结一句话“人人都是数据分析师”这个坑实在太大,所有的数据分析工具无论宣传怎样,都有一定的学习成本,尤其是要深入业务实际。今天就我们用过的几款工具简单总结一下,与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子,魔力象限常年位于领导者象限,界面清爽、功能确实很强大,实至名归。将数据拖入相关区域,自动出图,图形展示丰富,交互性较好。图形自定义功能强大,各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置,具备较强的数据处理和计算能力,可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能,分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑,完成一个复杂的业务汇报,大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图,然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的,但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具,我们也兴奋的开始试用,确实完全不同于Tableau的操作逻辑,更符合我们普通数据分析小白的需求,操作和Excel、PPT类似,功能模块划分清晰,上手真的超级快,图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话,毕竟刚推出,系统BUG很多,可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能,但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的,所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快,可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具,QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流,界面简洁、流程清晰、操作简单,交互性较好,真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析,图形计算和深度计算功能缺失,不能满足复杂的业务分析需求。

最后将视线聚焦国内,目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多,永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的,也是拖拽出图,有点类似Tableau的逻辑,不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点,但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富,图表功能和灵活性较大,但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能,后来发现就集成了开源的几个算法,功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项,真的让人很晕。一个简单的堆积柱图,就研究了好久,看帮助、看视频才搞定。哎,只感叹功能藏得太深,不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI,帆软报表很多国人都很熟悉,功能确实很不错,但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图,配合报表工具使用,能让页面更好看,但是比起其他的可视化分析、BI工具,功能还是比较简单,分析的能力不足,功能还是比较简单。帆软名气确实很大,号称行业第一,但是主要在报表层面,而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具,全名叫“Tempo大数据分析平台”,宣传比较少,2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具,申请试用也是费尽了波折啊,永洪是不想让人用,他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼,不知道该点那!不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后,操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作,数据可视化效果比较丰富,支持很多便捷计算,能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT,彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后,才发现他们的核心居然是“数据挖掘”,算法十分丰富,也是拖拽式操作,我一个文科的分析小白,居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流,简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后,居然发现他的易用性真的很不错,功能完整性和丰富性也很好。不过没有宣传也是有原因的,系统整体配套的介绍、操作说明的完善性上还有待提升。

⑸ 大数据的数据整合和资源共享技术有哪些

  1. 非常多的,问答不能发link,不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的,编程语言的,以下就大数据底层技术说下。

    简单以永洪科技的技术说下,有四方面,其实也代表了部分通用大数据底层技术:
    Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:

    跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
    Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。

    并行计算(MPP Computing)
    Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

    列存储 (Column-Based)
    Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。

    内存计算
    得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

⑹ JAVA开源大数据查询分析引擎有哪些方案

对大数据分抄析的项目来说,技术往往不是最关键的,关键在于谁的生态系统更强,技术上一时的领先并不足以保证项目的最终成功。对于Hive、 Impala、Shark、Stinger和Presto来讲,最后哪一款产品会成为事实上的标准还很难说,但我们唯一可以确定并坚信的一点是,大数据分 析将随着新技术的不断推陈出新而不断普及开来,这对用户永远都是一件幸事。举个例子,如果读者注意过下一代Hadoop(YARN)的发展的话就会发现, 其实YARN已经支持Map-Rece之外的计算范式(例如Shark,Impala等),因此将来Hadoop将可能作为一个兼容并包的大平台存 在,在其上提供各种各样的数据处理技术,有应对秒量级查询的,有应对大数据批处理的,各种功能应有尽有,满足用户各方面的需求。

⑺ JAVA开源大数据查询分析引擎有哪些方案

大数据查询分析是云计算中核心问题之一,自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础,尤其是GFS、Map-Rece、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Rece技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon Dynamo直接催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,撼动了RDBMS在商用数据库和数据仓库方面几十年的统治性地位。FaceBook的Hive项 目是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架,提供了一系列用于存储、查询和分析大规模数据的工具。当我们还浸淫在GFS、Map-Rece、 Bigtable等Google技术中,并进行理解、掌握、模仿时,Google在2009年之后,连续推出多项新技术,包括:Dremel、 Pregel、Percolator、Spanner和F1。其中,Dremel促使了实时计算系统的兴起,Pregel开辟了图数据计算这个新方 向,Percolator使分布式增量索引更新成为文本检索领域的新标准,Spanner和F1向我们展现了跨数据中心数据库的可能。在Google的第 二波技术浪潮中,基于Hive和Dremel,新兴的大数据公司Cloudera开源了大数据查询分析引擎Impala,Hortonworks开源了 Stinger,Fackbook开源了Presto。类似Pregel,UC Berkeley AMPLAB实验室开发了Spark图计算框架,并以Spark为核心开源了大数据查询分析引擎Shark。

⑻ 大数据分析平台有哪些作用

一、数据驱动事务


经过数据产品、数据发掘模型实现企业产品和运营的智版能化,然后极大的权进步企业的全体效能产出。最常见的应用领域有根据个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、根据模型算法的风控反诈骗服务征信服务等。


二、数据对外变现


经过对数据进行精心的包装,对外供给数据服务,然后取得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己把握的大数据,供给风控查询、验证、反诈骗服务,供给导客、导流、精准营销服务,供给数据开放渠道服务等。


三、数据辅助决议计划


为企业供给根底的数据计算报表分析服务。分析师能够容易获取数据产出分析报告指导产品和运营,产品司理能够经过计算数据完善产品功用和改进用户体验,运营人员能够经过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向,管理层能够经过数据把握公司事务运营情况,然后进行一些战略决议计划。


关于大数据分析平台有哪些作用,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

⑼ 海量数据的存储技术属于大数据的关键技术吗

非常多的,问答不能发link,不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的,编程语言的,以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下,有四方面,其实也代表了部分通用大数据底层技术:
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力,她完全摒弃了向上升级(Scale-Up),全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据:

跨粒度计算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总,还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术,Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案,继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算,我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动,降低了通讯负担,保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP Computing)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能,她能够把计算分布到多个计算节点,再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源,不管是服务器还是普通的PC,她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据,Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力,轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市,不读取无关数据,能降低读写开销,同时提高I/O 的效率,从而大大提高查询性能。另外,列存储能够更好地压缩数据,一般压缩比在5 -10倍之间,这样一来,数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术,节省了存储设备和内存的开销,却大大了提升计算性能。

内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术,Z-Suite能够大大压缩数据,并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

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