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ROLAP与大数据

简介:

OLAP

大数据相关的场景比较多,常见的有:ETL(数据提取、转换、加载)、实时流式(监控报警、风控等)、机器学习(推荐引擎、用户画像等)、非结构化分析(视频、图片、语音、文本等)、海量大数据在线存储(HBase)、搜索及我们本文讲的OLAP。 其中OLAP(在线联机分析)在很多企业占住分析类的大部分。按照一般的理论又分为,M-OLAP,R-OLAP,H-OLAP。简单区别就是 M-OLAP是基于多维数组的存储模型,也是最原始的OLAP,但需要对数据进行预处理才能形成多维结构,大数据领域Kylin属于此类;R-OLAP是完全基于关系模型进行存放的,只是它根据分析的需要对模型的结构和组织形式进行了优化,目前MPP(greenplum)及MPP on HDFS(Presto、Impala)及SQL on DAG(Hive、Spark)均是此类。当然还有一类是H-OLAP,也就是说两者均满足需求,也是一种混合架构。

OLAP 与 大数据

大数据这个词,是从Hadoop之后才慢慢提出来的,开始的时候并不叫做大数据,很多企业叫做数据仓库部门,使用的基本是商用的组件。
随着Hadoop的兴起及MPP on廉价机器的发展,SQL on Hadoop类的引擎越来越多,比如有:Hive、Presto、Impala、Drill、Spark SQL、phoenix(SQL on HBase)、kylin(cube on HBase)等。特别是得益于分布式存储(HDFS)的发展,各类基于HDFS的分析组件越来越多,当然很多组件也支持HDFS之外的如:mysql、mongodb等数据源。下面笔者主要对比下目前主流R-OLAP模式的引擎,后续再有机会谈M-OLAP。
R-OLAP+大数据 也得益于列存储及内存存储的发展,再加上传统数据库的优化技术,在性能上也在不断加速。

R-OLAP

目前主流的ROLAP的支持的软件如下:

screenshot
Hive On MR应该是最先支持P级别的分析引擎之一,由于实在太慢了,出现一大卡车的优化技术,主要体现在下面的一些产品中。
其中 Hive On Tez、Hive On Tez with LLAP、SparkSQL 、Presto、Phoenix 较为看好,具体如果单单做OLAP,Hive On tez最为合适,如果有其它分析类需求混合使用SQL,则Spark较为合适;Presto从理论上讲,应该较快,追求高性能;另外,如果数据存在Hbase中,想做一些简单的分析,可以使用phoenix。
对于Flink,看好StreamingSQL,不过OLAP一块,目前实在没有发力。

后续再分享M-OLAP的内容,OLAP基础理论参考google。


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