大数据分析的分布式 MOLAP 技术
大数据分析的分布式技术
大数据分析的分布式技术随着大数据时代的到来，传统的数据处理技术已经无法满足大数据量、高速度和多样性等特点的数据处理需求。
为了处理这些规模庞大的数据集，分布式技术成为了大数据分析的重要手段之一、在本文中，将详细介绍大数据分析的分布式技术。
一、分布式系统基础分布式系统是指由多台计算机构成的网络，通过将任务分配到不同的计算机节点上进行协同工作，从而解决单台计算机的性能瓶颈问题。
分布式系统的基本原理是将一个任务拆分成多个子任务，并分配到多个计算机节点上并行执行。
分布式系统具有以下特点：1.高可扩展性：通过增加计算机节点的方式，可以方便地扩展分布式系统的计算能力。
2.高并发性：分布式系统中的多个节点可以同时处理不同的任务，提高了系统的并行处理能力。
3.高可靠性：分布式系统中的每个计算机节点都可以独立运行，当其中的一个节点发生故障时，不会影响整个系统的正常运行。
1.分布式存储技术分布式存储技术是指将大数据集分散存储在多个计算机节点上，通过数据分片和数据副本备份等方式，提高数据的存储能力和可靠性。
常用的分布式存储系统包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Ceph、GlusterFS 等。
这些系统具有以下特点：（1）高可扩展性：可以方便地增加计算机节点，扩展存储容量。
（2）高可靠性：通过数据副本备份机制，当一个节点出现故障时，可以从其它节点恢复数据。
（3）高并发性：多个计算机节点可以同时访问同一份数据，提高数据读写性能。
2.分布式处理技术分布式处理技术是指将大数据集的处理任务分配到多个计算机节点上并行执行，从而提高数据处理的速度和效率。
常用的分布式处理框架包括Hadoop、Spark等。
这些框架具有以下特点：（1）任务调度和资源管理：分布式处理框架可以根据任务的优先级和节点的负载情况，动态地将任务分配给空闲的计算机节点，并对资源进行合理管理。
（2）数据分片和数据倾斜处理：分布式处理框架可以将数据切分成多个分片，分配到不同的计算机节点上并行处理。
基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究
基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究作者：姜技来源：《无线互联科技》2020年第08期摘 ; 要：在计算机系统运行以及研究环节中，会存在大量的规模效应，此类状况难以避免，要想有效解决此类问题，就需要利用分布式的处理方式，开展对文件系统的分析。
文章对分布式多维联机分析过程（MOLAP）的数据模型进行了分析，从维编码的算法、映射归约（MapReduce）算法的实现、分析维的遍历算法等方面作深入探讨。
关键词：分布式处理;多维联机分析过程;维编码算法多维联机分析过程（Multidimension Online Analytical Processing，MOLAP）技术通常是指以MapReduce程序为基础，一般用于加强对计算机系统的处置和管理。
在信息数据的多个层次和维度运行中，一般会借助遍历算法以及维编码的直接操作等流程，实现高质量运转。
在目前的发展环节，为提高总体的信息技术处置状况质量，需要加强对MOLAP技术的使用。
1 ; ;数据模型MOLAP具体的运行内容分为维和实际状况两个方面。
在运行环节，核心部分是探寻在维和事实中所存在的映射联系性。
通常情况下，在管理过程中，使用较为传统的ROLAP技术能将数据库和星形模型相连，在发散自身维度信息的过程中，还会实现事实信息的有效存储。
采用外键存在联系之内的映射关系反应会增加整体运行效率和成果。
但是在实际操作和运行的阶段中，工作人员还需要联合实际性的操作状况，促使操作流程和相对应的运行效率不断提升。
首先，在一种多维度的数据运转模型处理过程中，将大量的数据开展分类处理时，维就会将多种偶数据放置在一个含有多种层叠联系的数据构造中，并提供大量和数据之间的运行和筛选方式，核算具体的组织方法。
在针对此环节的分析和研究过程中，通常需要事先将维具体内涵开展简化处理工作，实现对多维度数据模型的研究和简化，具体的简化处理工作会受到以下环节制约。
例如，设定A为维，则相对应的A含有维层次，但是具体维层次的具体数量会为1，A 本质上是一种由多个N维级所构成的一种集合体方式，设定（i∈[1，n]）是一种随意的维级别，存在一种维度的属性，含带具体的数值。
大数据分析的分布式MOLAP技术
大数据分析的分布式MOLAP技术作者：韩鹏鹏来源：《中国新通信》 2018年第19期【摘要】采用大数据分析方法对分布式MOLAP 技术进行解读，能够实现对数据存储问题的有效解决，降低大数据规模效应对数据存储产生的不利影响。
本文在对分布式MOLAP 技术进行综合阐述的基础上，分析了维编码算法的应用，论述了Map Reduce 算法的实现过程，介绍了数据存储方法，以期为相关人士提供借鉴和参考。
【关键词】分布式MOLAP 技术数据存储维编码算法前言：随着社会经济的迅速发展，大数据时代已经全面来临，大数据技术的广泛应用，不仅提升了信息数据的获取和共享速率，还为计算机科学的发展赢得了发展契机。
但受数据量过大的影响，对计算机的数据处理能力也提出了更高挑战。
因此，探析分布式MOLAP 技术对数据的处理价值，具有十分重要的现实意义。
一、分布式MOLAP 技术简述建立在大数据分析基础之上的分布式MOLAP 技术主要通过对Map Reduce 算法的充分利用，建立相关的程序模型，实现对各类数据信息的联机处理。
在数据处理过程中，分布式MOLAP 技术能够基于数据的维度进行建模，充分发挥维编码算法的价值实现对数据的分析和处理，具有卓越的数据处理性能，能够实现对数据度量的有效映射。
二、数据模型分布式MOLAP 技术通过建立多维模型，能够实现对维和事实之间映射关系的探析。
在以往的数据处理过程中，MOLAP 技术通过构建星型模型和关系数据库，将维数据信息和事实数据信息进行分别存储，在外键的作用下实现对二者之间映射关系的充分反映，但由于在处理数据过程中需要进行外键操作，导致了工作效率出现明显降低。
维编码在处理数据的过程中，主要涉及以下几方面内容：1）维：在建立多维模型的过程中，应首先明确数据信息的分类，确保所有数据的无重叠性，并基于数据信息的不同特点，选择不同的数据筛选方法。
本研究在建模过程中，实现了对维内涵的简化，规定简化后的数据模型应具备以下条件：将维假设为a，a 具备维层次，且值为1，若a 是由n 个不同层次的维构成的集合，则可以表示为a ∈（1，n），若a 由不同级别的维属性和值构成，那么同一级别的维所具备的子节点数应具备一致性。
使用Hadoop进行分布式数据仓库与OLAP分析的技术实现
使用Hadoop进行分布式数据仓库与OLAP分析的技术实现随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的存储和分析挑战。
为了解决这一问题，Hadoop作为一种开源的分布式数据处理框架应运而生。
本文将介绍使用Hadoop进行分布式数据仓库与OLAP（联机分析处理）分析的技术实现。
一、Hadoop简介Hadoop是由Apache基金会开发的一种可靠、可扩展的分布式计算框架。
它由两个核心组件组成：Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS用于存储大量数据，并将其分布在集群中的多个节点上。
MapReduce则负责将数据分布式处理。
二、分布式数据仓库的概念分布式数据仓库是一种将企业数据集中存储在多个节点上的系统。
它将数据从不同的数据源中提取、转换和加载到一个集中的存储位置，以便进行分析和报表生成。
分布式数据仓库的设计目标是提供高性能、可扩展性和容错性。
三、Hadoop作为分布式数据仓库的实现Hadoop的分布式文件系统HDFS提供了高可靠性的数据存储，可以容纳海量数据。
通过将数据分散在多个节点上，HDFS实现了数据的冗余备份，保证了数据的可靠性和容错性。
同时，Hadoop的MapReduce框架可以并行处理大规模的数据集，提供了高性能的数据处理能力。
在使用Hadoop作为分布式数据仓库时，首先需要将数据从不同的数据源中提取出来，并进行清洗和转换。
然后，将数据加载到HDFS中，以便后续的分析和处理。
Hadoop提供了丰富的工具和API来支持数据的提取、转换和加载过程，如Sqoop用于数据导入和导出，Hive用于数据查询和分析。
四、OLAP分析的概念OLAP是一种用于多维数据分析的技术。
它通过对数据进行切片、切块和钻取等操作，提供了灵活的数据分析和报表生成功能。
OLAP分析通常包括数据的聚合、计算和可视化等过程，以便用户能够更好地理解数据的关系和趋势。
五、Hadoop作为OLAP分析的实现Hadoop提供了一些工具和技术来支持OLAP分析。
数据夜话之大数据OLAP数据库概览
数据夜话之⼤数据OLAP数据库概览当下⼤数据技术发展如⽕如荼，各种数据库处理技术层出不穷，可是各种数据库的⼤致分类清楚吗？能够结合项⽬数据的业务特点进⾏选型吗？今天先从OLAP 型数据库说起，介绍相关的数据库。
OLTP和OLAP分不清？我们通常将数据库分为OLTP和OLAP两⼤类，先了解⼀下它们的区别：1. OLTP (online transaction processing 联机事务处理)，典型代表如 mysql，擅长事务处理，能够在数据操作时保持强⼀致性和原⼦性，⽀持数据的数据频繁插⼊或修改，数据模型⼀般为实体-关系模型(E-R)，主要为了查询或者改变数据记录。
对于银⾏证券公司的账务系统来说为了保证准确性当然⾸选OLTP型数据库。
但是数据量过⼤的话，OLTP就有些⼒不从⼼了。
2. OLAP (online analytical processing 联机分析处理)，例如 greenplum，擅长对⼤量数据进⾏多维复杂分析，追求极致性能，⽽不特别关注数据插⼊修改等事务性处理的⼀类数据库系统，数据模型⼀般为星型或雪花型，主要为了分析规律预测趋势。
可以理解为 OLAP ⾯对的是复杂的多表聚合型查询。
OLAP技术栈为应该这挑战⼤数据给传统数据技术带来的巨⼤挑战，主要发展出三⼤类OLAP型技术：MPP架构型OLAP (Massive Parallel Processing)批处理架构型OLAP预计算型OLAP上⾯三种OLAP型技术按照建模类型来划分的话，也可以分为：MOLAP，M即表⽰多维（Multidimensional），⼀般指预计算型OLAP。
它会对原始数据进⾏预计算得到⽤户可能需要的所有结果，然后将结果存储到优化过的多维数组存储中，能够快速响应请求。
如果业务发⽣需求变更，需要进⾏预定模型之外新的查询操作，现有的MOLAP实例就⽆能为⼒了，只能重新进⾏建模和预计算。
所以，MOLAP适合业务需求⽐较固定，数据量较⼤的场景。
基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究
基于大数据分析的分布式MOLAP技术研究分布式MOLAP技术即分布式多维在线分析处理技术，在大型数据集合上进行快速高效的多维分析和数据处理的技术。
该技术的核心思想是将大型数据集合划分成多个小的数据集合，并将计算任务分担给每个小的数据集合进行并行处理，然后将结果进行合并。
分布式MOLAP技术与传统的单机MOLAP技术不同，传统的单机MOLAP技术是将所有的数据存储在一个机器上，然后通过对该机器进行查询操作进行数据分析和处理。
而分布式MOLAP技术则是通过将数据分散存储在多个机器上，然后对分散的数据进行并行处理来提高数据处理的效率和速度。
基于大数据分析的分布式MOLAP技术主要分为三个部分：数据分割、分布式处理和结果合并。
1.数据分割：在大型数据集合上进行分析和处理的过程中，如果将所有的数据都存储在一个机器上进行处理，必然会导致计算效率低下。
因此在我们使用分布式MOLAP技术的时候，首先需要将大型数据集合划分成多个小的数据集合，并将这些数据集合分散存储在多个计算节点上。
接着，我们需要对数据集合进行划分和分配，使得数据重复的和计算负载相近的数据集合分配到同一个计算节点上。
2.分布式处理：数据分散存储在多个计算节点上之后，我们需要对这些数据进行并行处理。
每个计算节点负责处理分配给它的数据集合，使用多线程并行进行计算。
并行计算可以大大提高计算速度和效率。
3.结果合并：在分布式计算完成之后，我们需要将所有计算节点的计算结果进行合并。
将结果合并的过程可以使用MapReduce算法，将所有计算节点的结果通过网络传输到主节点进行汇总，最终得到分布式计算的结果。
三、分布式MOLAP技术的应用和优势基于大数据分析的分布式MOLAP技术在商业和科学数据分析和处理领域都有广泛的应用。
1.商业领域，分布式MOLAP技术可以帮助企业实现高效的商业数据分析和处理。
企业可以通过分析海量的商业数据，了解消费者的需求和行为，根据分析结果进行商业决策和市场调整。
攻克数据之谜极速OLAP技术解析
攻克数据之谜极速OLAP技术解析数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，它是企业决策的基石，也是科学研究的支撑。
然而，随着数据规模的不断增大和数据种类的不断增多，传统的数据处理方式已经难以满足日益增长的需求。
在这样的背景下，OLAP（On-Line Analytical Processing）技术应运而生，成为攻克数据之谜的利器。
OLAP技术是一种用于多维数据分析的技术，它能够提供快速、强大的数据查询和分析功能。
相比传统的关系型数据库，OLAP技术具有以下几个显著的优势。
首先，OLAP技术能够高效地处理大规模数据。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时常常面临性能瓶颈，而OLAP技术通过采用预计算、数据压缩和并行计算等技术，能够在短时间内处理数十亿行数据。
这使得企业能够更快速地做出决策，并能够及时发现隐藏在海量数据中的有价值信息。
其次，OLAP技术支持多维分析。
传统的关系型数据库仅能处理二维数据，而OLAP技术则能够支持更高维度的数据分析，如三维、四维甚至更高维度的数据分析。
这种多维分析的能力使得用户能够更加深入地了解数据之间的关系，发现数据中的潜在规律，从而进行更精确的决策。
另外，OLAP技术具有良好的用户交互性。
传统的关系型数据库查询语言复杂，操作繁琐，对于非技术人员来说很难使用。
而OLAP技术则提供了易于使用的可视化工具，使得用户能够通过简单的拖拽和点击就能完成复杂的数据查询和分析操作。
这种良好的用户交互性使得各个层级的用户都能够轻松上手，从而更好地利用数据进行分析。
此外，OLAP技术还具有灵活的数据汇总和聚合功能。
传统的关系型数据库在进行数据汇总和聚合时需要频繁地进行大量的计算操作，导致查询速度缓慢。
而OLAP技术则通过预先计算和存储数据的聚合结果，能够快速地响应用户的查询请求。
这种灵活的数据汇总和聚合功能使得企业能够以更高效的方式进行数据分析和决策。
最后，OLAP技术具有较好的扩展性和灵活性。
基于大数据的OLAP技术,4个角度一篇讲明白
在线分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）技术是大数据技术中快速解决多维分析问题的方法之一。
由于OLAP需要快速读取大量数据，因此它对数据的读取吞吐量和计算效率有很高的要求。
目前，基于大数据的OLAP技术一般从面向读的存储优化、预计算、支持灵活分析等方面不断提高，近几年出现了很多令人激动的产品。
01OLAP技术介绍OLAP技术让用户能够从多个角度交互地分析多维数据，从中发现规律，用来做决策支持。
在分析过程中，用户需要获取和处理历史数据（一段时期内），有时也需要获取和处理实时数据，此时查询吞吐量和相应时间是关键性能指标。
1、OLAP分析操作OLAP分析一般需要设计数据立方体，立方体由分析的维度（dimension）、层级（level）和指标（metric）来定义，支持上卷（roll-up）、钻取（drill-down）、切片（slicing）和切块（dicing）等分析操作。
▪上卷：将数据按一个或多个维度向更高层级聚合，例如基于县级销售额统计市级销售额。
▪钻取：上卷的反向操作。
▪切片和切块：从OLAP多维数据集中按选择维度的特定数值选取出一组特定的数据，例如一季度的所有数据。
▪切块：从OLAP多维数据集中按选择维度的特定数值区间选取出一组特定的数据，例如2月到5月的所有数据。
2、与OLTP的区别与OLAP相对的是OLTP。
OLTP的全称是联机事务处理（Online Transaction Processing），是传统关系型数据库的主要应用。
OLTP的特点是实现插入、更新、删除等事务的在线处理，但系统需要保证事务的完整性，满足ACID原则。
在OLTP中，事务的吞吐量是关键性能指标，以每秒事务数来衡量效率。
由于严格的约束限制，支持OLTP的数据系统通常无法满足OLAP大规模数据读取与处理的需求，二者对数据读取的吞吐量要求相差不止一个量级，因此OLAP系统的技术选型一般与OLTP不同，数据的组织方式也不同。
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笔记部分
(块(chunk)). 块是数据立方的逻辑划分,一个数据立方可以根据维的取值分成多个块.
下图是由 3 个维(x,y,z)所组成的立方,图中较小的方格代表单元格,较大的方格代表块.在实际操作中,块中有可能包含一些空的单元格,即,该单元格中没有任何度量.在实际应用中,为了减少立方占用物理空间的大小, 若单元格内没有任何度量,则在该块文件中不保存该单元格的记录。
维算法
维遍历算法
块选择算法
满足公式(7)的块会作为 OLAP 操作的输入,而非输入全部数据块,从而缩小了 OLAP 操作的查询空间;而且块选择算法无需额外的查询,仅通过编码计算,算法代价很小.图 3 显示了块选择算法的示例.
基于MapReduce的算法实现
以上卷操作为例,基于MapReduce 的OLAP 算法由4部分组成:InputFormatter,Mapper,Reducer 和 OutputFormatter,分别对应上卷操作中的查询、改变维级别、聚集和输出结果集的 4 个步骤.上卷操作执行流程如图 4 所示.
实验分析
HaoLap 设计之初是为了应用于国家海洋科学数据中连续的数值型维的区间查询和OLAP 操作,如第 2.5 节中的应用案例所述,但同样也适用于离散的枚举型维的 OLAP 操作.因此,针对数值型维,本节采用真实的科学数据集,比较 HaoLap 和其他主流云数据库系统的性能,将涉及 4 组实验,分别是数据装载、切块操作、上卷操作和存储代价.每个实验都将涉及多组实验用例,并通过 3 个不同规模的数据集对比 5 个系统的性能;针对枚举型维,将采用 SSB 基准测试用例,比较 HaoLap 和其他系统的性能;最后总结实验结论.为表述简单,我们采用 SQL 描述实验用例,针对不同数据库系统,采用不同的方式实现这些用例,具体实现方法从略.
实验案例
本节采用第 2.5 节描述的案例 OceanCube 作为实验数据.在实验中使用了 3 个数据集(S1,S2,S3),为了便于表述,使用Size(Si)(1≤i≤3)表示数据集的规模,Size(Si)的单位为数据条数.本文没有采用大数据研究中常用的 GB 为单位是因为:HaoLap,Hive,HadoopDB 和 HBase 的数据文件格式不同,导致文件大小差异较大.
各个数据集相关参数见表 3.
由图 7(d)可知,HBase 对于 OLAP 没有任何优化策略,其性能符合 ROLAP 的一般规律.但是,HBase 在相同用例下的切块操作执行时间对比其他系统要长很多.图 8(a)展示在用例 S1C1 中,HBase 的 Mapper 和 Reducer 数量分别是 Hive 的 2.8 倍和 13 倍;图 8(b)则说明,用例 S1C1 中,Mapper 和 Reducer 的执行时间 HBase 是Hive 的 20 倍和 2.3 倍.HBase 的任务执行性能比 Hive 要低很多.这种现象表明,HBase 并不适合执行多表的连接以及切块操作：
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笔记部分
虚拟网映射建模
针对在线虚拟网络映射场景，考虑了节点转
发包时的CPU资源消耗，并对转发包所消耗的CPU 资源建模量化。
在虚拟网络映射过程中，考虑将底层物理资源在减掉中间节点转发包所需消耗资源后，以节点负载和链路负载同时达到均衡为目标消除网络资源瓶颈，为后续虚拟网络请求提供一个更为均衡的底层物理网络，从而提高了虚拟网络构建成功率、网络资源利用率、基础设施提供商的收益
节点负载和链路负载建模
一个资源分布均衡的物理网络可以提高后续虚拟网络请求构建的成功率，使得物理网络资源保持较高的利用率。
因此，在虚拟网络映射过程中，一方面要保证底层物理网络链路上通信流量的分配均衡；另一方面要使得底层物理节点上的工作负载及转发负载分配均衡，从而提高后续虚拟网络构建成功率和资源利用率。
模拟实验结果与分析
图 1 ~ 图 5 分别展示了LB-PSO 与BACA 在请求接收成功率、物理网络整体负载均衡性、节点负载均衡性、链路负载均衡性、基础设施运营商的平均收益这5 个性能评价指标下的实验效果对比图。
从图 1 中我们可以看出，由于刚开始底层物理网络资源丰富，LB-PSO 和BACA 的请求接收成功
率都基本为1.0。
随着资源的逐步消耗，LB-PSO 由于在考虑中间节点的资源消耗后，以节点负载和链路负载同时均衡为目标，从而避免了底层网络资源瓶颈，为后续网络提供一个更为均衡的底层物理网络，从而提高了虚拟网络构建成功率。
而BACA 在减去中间节点资源消耗后，容易导致网络资源瓶颈的出现，所以后期的接收成功率逐渐降低。
但由于LB-PSO 和BACA 随着虚拟网络请求的动态到达和离开而达到一个稳态过程，所以两者的请求接收成功率都趋于平稳。